Eu estava viajando a trabalho e usei meu cartão de crédito em dois estados diferentes em 24 horas. Isso não era típico para mim, mas fazia sentido dada a rota que eu estava dirigindo.
Aparentemente, a combinação de vários estados e um padrão de compra incomum foi suficiente para fazer com que meu cartão de crédito fosse recusado na bomba de gasolina. Ainda bem que eu tinha um cartão de backup. Abasteci e continuei minha viagem sem muita interrupção.
Mesmo assim, fiquei curioso. Quando cheguei em casa, liguei para o atendimento ao cliente para entender o que aconteceu. O representante explicou que seu sistema de detecção de fraudes por IA sinalizou a atividade como suspeita e desligou automaticamente meu cartão. A empresa tinha meus melhores interesses em mente, mas a experiência foi frustrante. Também me fez pensar no que teria acontecido se eu não tivesse outra forma de pagar.
Não muito tempo atrás, um representante do atendimento ao cliente pode ter me ligado para verificar as cobranças. Uma conversa rápida poderia ter esclarecido as coisas em segundos. Hoje, a IA muitas vezes ignora totalmente essa etapa e toma a decisão instantaneamente. Essa eficiência é poderosa, mas quando a IA interpreta mal a situação, cria atrito para o cliente.
Essa mesma dinâmica está aparecendo cada vez mais no B2B. Todos os dias, implantamos sistemas orientados por IA em operações de marketing e receitas, incluindo modelos de pontuação de leads, priorização de contas, detecção de fraudes e personalização automatizada.
Todos esses sistemas são projetados para nos ajudar a avançar mais rápido e a tomar melhores decisões. Em muitos casos, eles são projetados para economizar dinheiro para as empresas. Mas também levantam uma questão importante: o que acontece quando o modelo erra?
Quando a IA falha, o impacto aparece como perda de receita, perda de retenção e perda de confiança.
Como os modelos de IA interpretam os sinais
Os sistemas de IA são tão fortes quanto os sinais nos quais são treinados.
Historicamente, as decisões de empréstimo baseavam-se em critérios que os consumidores pudessem compreender e corrigir. Pontuações de crédito, receitas documentadas e histórico de pagamentos desempenharam papéis claros. Se algo parecesse errado, uma pessoa poderia fazer perguntas ou fornecer informações adicionais.
Hoje, muitos credores usam modelos complexos aprimorados por IA que incorporam uma ampla gama de sinais digitais. Superficialmente, isso parece inovador. No entanto, na prática, pode produzir decisões que parecem confusas, intrusivas ou mesmo injustas. Isto é especialmente verdade quando os sinais estão apenas vagamente ligados à capacidade real de reembolso de uma pessoa.
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Korin Munsterman, escrevendo em Accessible Law, destacou vários sinais digitais que as empresas de serviços financeiros usaram para prever o comportamento de reembolso.
- Tipo de dispositivo: Alguns estudos descobriram que a inadimplência dos usuários do iPhone é quase metade da taxa dos usuários do Android. Em outras palavras, o tipo de telefone em seu bolso pode influenciar discretamente se um credor o considera um risco mais alto.
- Escolha do provedor de e-mail: A pesquisa sugere que as pessoas que usam serviços de e-mail premium, como o Outlook, pagam taxas mais baixas do que os usuários de serviços gratuitos mais antigos, como Yahoo ou Hotmail. Algo tão simples como o serviço de e-mail que você inscreveu anos atrás pode se tornar um sinal sobre seu perfil financeiro.
- Padrões de tempo de compra: Constatou-se que os consumidores que fizeram compras entre meia-noite e 6 horas da manhã tiveram uma taxa de inadimplência quase duas vezes maior do que aqueles que fizeram compras durante o horário comercial normal. A navegação noturna pode parecer inofensiva para você, mas para uma modelo pode parecer um risco.
- Hábitos de formatação de texto: Digitar consistentemente todas as letras minúsculas correlacionou-se com uma taxa de inadimplência mais que o dobro daquela de pessoas que usaram letras maiúsculas padrão. Ainda mais impressionante é que as pessoas que cometeram erros de digitação em seus endereços de e-mail tiveram taxas de inadimplência significativamente mais altas.
- Abordagem de compras: Os consumidores que chegaram através de sites de comparação de preços tiveram menos probabilidade de inadimplência do que aqueles que clicaram em links publicitários.
Individualmente, cada um destes sinais pode ter alguma relação estatística com o comportamento de reembolso. Mas nenhum deles realmente prova que alguém representa um risco de crédito.
Esses dados podem ser preditivos em alguns casos, mas não contam toda a história. Quando os modelos dependem demasiado de padrões como estes, correm o risco de classificar mal as pessoas que não se enquadram no perfil esperado.
Quando a IA classifica erroneamente os compradores B2B
O mesmo problema também aparece em sistemas B2B. Um comprador corporativo altamente qualificado que se comporta de maneira diferente dos compradores anteriores pode perder a prioridade. Uma conta empresarial com baixo envolvimento inicial pode ser rotulada como fria. Um modelo treinado no comportamento do ano passado pode não conseguir reconhecer como as jornadas do comprador mudaram este ano.
Individualmente, estes podem parecer pequenos erros. Mas assim que a automação começa a tomar decisões em grande escala, os riscos aumentam rapidamente.
É aqui que tudo se conecta àquele momento na bomba de gasolina. No meu caso, o inconveniente foi pequeno. Mas imagine situações semelhantes num ambiente B2B:
- Uma conta de alto valor foi sinalizada incorretamente e temporariamente bloqueada.
- Um modelo de precificação ou elegibilidade produz resultados que parecem inconsistentes ou injustos.
- Um modelo de pontuação de leads discretamente desprioriza uma oportunidade estratégica.
Nesses casos, os clientes enfrentam atritos. No B2B, o atrito tem consequências reais: o atrito corrói a confiança, a confiança influencia a renovação e a renovação impulsiona a receita. Se vamos usar a IA em grande escala, como realmente será o uso responsável?
Como é a responsabilidade
A responsabilidade não deve recair sobre os clientes ou clientes potenciais para absorver as desvantagens da automação. Para aqueles de nós que implantam IA em sistemas de marketing e receitas, responsabilidade significa algumas coisas.
- Mantenha os humanos envolvidos em decisões de alto impacto: Se um modelo influenciar a qualificação da receita, o preço, o acesso ou a elegibilidade, deverá haver sempre um caminho de revisão claro.
- Ser capaz de explicar o que está acontecendo: Se o setor de vendas perguntar por que a pontuação de uma conta caiu, “o modelo foi atualizado” não será uma resposta suficiente. Devemos compreender os motivadores por trás da mudança.
- Monitore a deriva: O comportamento do comprador muda. Os mercados evoluem. Modelos treinados em dados históricos exigem revisão contínua, e não implantação do tipo configure e esqueça.
- Trate a eficiência e a experiência como prioridades iguais: A automação deve reduzir o atrito, e não criá-lo.
IA é um acelerador. Mas a aceleração sem supervisão pode corroer silenciosamente as relações que estamos a tentar construir. Quando a IA acerta, ninguém percebe. Quando erra, seu cliente erra.
Fonte ==> Istoé
