IA sempre deve desempenhar um papel de apoio, em vez de ditar a decisão final
O serviço e a qualidade da experiência do cliente são cada vez mais os principais pontos de diferenciação para empresas em todo o mundo. Em uma pesquisa recente com consumidores da PwC, 55% dos entrevistados disseram que parariam de comprar de uma empresa de que gostassem depois de várias experiências ruins, e 8% disseram que parariam depois de apenas uma experiência ruim.
Na economia de serviços de hoje, os clientes exigem uma resposta rápida, horários de agendamento flexíveis e reparos garantidos na primeira vez. No entanto, com a escassez de habilidades continuamente impactando os negócios focados em serviços, as equipes de serviço de campo geralmente se veem mais sobrecarregadas do que nunca. Os despachantes estão frequentemente sobrecarregados e sob muita pressão. Eles têm que gerenciar muitos cenários diferentes.
A intensidade e a complexidade do trabalho significam que os despachantes precisam passar de uma decisão para outra muito rapidamente e muitas vezes precisam mudar de contexto para fazer isso. Eles estão cientes de que o tempo dos trabalhadores de campo é precioso. De acordo com isso, eles precisam garantir que cada trabalhador esteja no trabalho certo, na hora certa, no lugar certo, a fim de maximizar a eficiência.
Para complicar ainda mais, os despachantes precisam gerenciar a manutenção planejada com novos trabalhos entrando em operação em tempo real. E eles estão tentando otimizar a força de trabalho para fazer isso com base em processos tradicionais, que são demorados e propensos a erros.
A priorização de trabalhos também é difícil, quando várias tarefas surgem continuamente, muitas vezes abrangendo uma ampla gama de diferentes regiões geográficas. Os despachantes são forçados a “apagar incêndios”, o que pode ser altamente desmotivador e estressante. Isso, por sua vez, provavelmente afetará negativamente a retenção de funcionários.
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Os gerentes de serviço também podem ter dificuldades nesse tipo de cenário para navegar na incerteza e planejar com antecedência com qualquer grau de precisão. Somado a tudo isso, os próprios trabalhadores de campo podem ficar desiludidos, tendo que lidar com requisitos de viagem significativos, mudanças de última hora nos requisitos de trabalho e problemas para concluir o trabalho alocado. O moral de toda a força de trabalho de campo provavelmente sofrerá como resultado.
Essa é uma preocupação séria para as empresas, é claro, a maioria das quais está bem ciente do requisito de se concentrar no envolvimento dos funcionários e manter os níveis de estresse do despachante, gerente de serviço e trabalhador de campo no mínimo. Ao mesmo tempo, eles nunca devem perder de vista a necessidade de otimizar a experiência do cliente e cumprir os SLAs, minimizando os custos finais. Mas como eles lidam melhor com esses desafios complexos?
O que é necessário aqui é uma maneira de aproveitar as tecnologias avançadas mais recentes, como IA e aprendizado de máquina (ML), para otimizar o agendamento e a alocação de trabalhos de manutenção planejados e em tempo real, permitindo que os despachantes se concentrem nos trabalhos reativos que chegam.
Esse agendamento baseado em IA pode agendar grandes quantidades de trabalhos, em tempo real, para garantir que o engenheiro certo esteja no lugar certo, na hora certa e com as habilidades e peças certas. Este tipo de tecnologia tem a capacidade de analisar continuamente eventos em tempo real, levando em consideração desde o local do trabalho até a duração, disponibilidade do técnico de tráfego, habilidades, peças, ferramentas e outras tarefas dependentes para entregar automaticamente planos altamente otimizados em segundos.
Além disso, pode adequar ou customizar a abordagem escolhida para atender às necessidades específicas de cada negócio. Normalmente, haverá uma necessidade de combinar eficientemente os compromissos com o trabalho reativo e planejado, portanto, as empresas precisarão, é claro, de uma maneira eficaz de alinhar os horários dos compromissos com o trabalho comprometido existente.
Porém, isso não é suficiente por si só. As organizações precisarão ir além disso para entregar algo conhecido como agendamento baseado em metas. Essa abordagem permite que as organizações que a implantam concentrem sua programação diretamente nos principais indicadores de desempenho (KPIs) mais importantes para seus negócios.
Isso pode ser uma redução no custo médio por trabalho para uma empresa de conserto de eletrodomésticos, por exemplo, ou um aumento na porcentagem de chamadas atendidas dentro do SLA (janela de tempo) alvo por um serviço de ambulância regional. Normalmente, é uma questão de gerenciar prioridades complexas e até concorrentes para garantir a conformidade com o SLA e maximizar o lucro.
Em consonância com isso, as organizações estão cada vez mais procurando minimizar o risco, experimentando ‘cenários hipotéticos’ para entender qual opção disponível tem maior probabilidade de gerar receitas e minimizar custos.
Os recursos de IA e aprendizado de máquina são adequados para conduzir todos os recursos descritos acima. Eles podem gerenciar dados em escala com muito mais rapidez e precisão do que um ser humano e, portanto, ajustar os cronogramas rapidamente para otimizar os planos. Da mesma forma, eles podem fornecer os recursos de análise preditiva necessários para ajudar as empresas a avaliar como provavelmente serão impactadas por uma ampla gama de cenários prováveis e, portanto, identificar a melhor ação a ser tomada em uma determinada situação.
A IA também é fundamental para aprimorar a experiência do despachante, fornecendo informações que eles possam entender, especialmente quando algo dá errado. Os despachantes vão querer ter uma ideia de por que certas decisões estão sendo tomadas. Isso é cada vez mais possível hoje. O grande avanço na IA nos últimos anos foi em torno desse foco crescente na ‘explicabilidade’. Esse tipo de explicabilidade é cada vez mais importante em termos de conformidade regulamentar, mas também simplesmente para criar confiança e comunicação com os despachantes.
É importante observar que a IA sempre deve desempenhar um papel de apoio, em vez de ditar a decisão final. Alinhado a isso, pode ajudar a levar a inteligência certa na hora certa, da forma certa para o despachante, para que ele possa consumi-la de forma rápida e fácil e depois usá-la, junto com sua própria experiência e conhecimento, para levar à decisão final.
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Os benefícios da IA vão muito além de simplesmente simplificar o trabalho do despachante. As organizações também precisam pensar em como esse tipo de tecnologia pode impactar as outras equipes pelas quais são responsáveis, o próprio negócio e seus clientes.
Há benefícios em toda a linha. A maior precisão fornecida pelo agendamento da força de trabalho orientada por IA permite que os gerentes de serviço planejem o futuro com mais precisão. Também pode tornar os trabalhadores de campo mais produtivos, reduzir suas necessidades de viagens e permitir que concluam mais trabalhos, elevando assim seu moral.
De forma mais ampla, o negócio ganha ao cumprir melhor os SLAs; reduzindo custos e aumentando os lucros. Eles também se beneficiarão de uma força de trabalho mais satisfeita. Entretanto, é em sua capacidade de fornecer suporte ao atendimento aprimorado ao cliente que residem os benefícios de maior alcance do agendamento da força de trabalho orientada por IA.
Em última análise, todos os negócios baseados em serviços e equipes de serviço de campo que operam hoje precisam se concentrar em aprimorar a experiência do cliente. O uso da IA permite que eles atinjam esse objetivo, permitindo que os despachantes tomem decisões de agendamento da força de trabalho que ajudam a garantir que cada cliente receba um serviço de alta qualidade.
Essas soluções combinam a capacidade de analisar dados em escala em tempo real com a capacidade de fornecer informações aos tomadores de decisão em um formato explicável para impulsionar o sucesso do serviço. As ferramentas de gerenciamento de serviços orientadas por IA são, portanto, cada vez mais vitais para qualquer organização baseada em serviços – e as empresas que as utilizam com mais eficiência estarão em melhor posição para obter uma vantagem nessa arena altamente competitiva.
* Bob de Caux é vice-presidente de IA e automação da IFS
