Vamos admitir: matérias e artigos sobre inteligência artificial saturaram (e muito) os canais de notícia. A aplicação revolucionária do Chat GPT para suporte em tarefas repetitivas do dia a dia, seja para o trabalho ou vida pessoal, fez com que uma verdadeira corrida começasse (ou acelerasse) contemplando diferentes aplicações, desde geração de imagens e vídeos até desenvolvimento de campanhas de marketing.
As possibilidades são inúmeras, entretanto é um consenso do mercado de que muitas formas de aplicação da IA ainda precisam ser aperfeiçoadas. Mesmo assim, uma delas já está sendo usada nos EUA com ótimos resultados e uma expansão expressiva: um chat bot aplicado ao drive-thru para substituição dos atendes que tiram o pedido dos motoristas. A solução já aplicada em diversas redes de restaurantes como KFC, Outback, Applebees e Red Lobster.
O maior fornecedor atual dessa tecnologia? Uma empresa chamada Presto, que inclusive é o fornecedor das redes citadas anteriormente, atualmente atende mais de 350 unidades espalhadas no país norte-americano.
A solução Presto Voice já trouxe resultados relevantes: mais de 95% dos pedidos feitos por meio da tecnologia são concluídos, trazendo uma economia média de U$ 3 mil/mês por loja e U$ 4,5 mil/mês de upsell em sua receita.
Como o up-sell ou cross-sell são alcançados por meio da solução? Além do possível aumento de interesse por parte dos consumidores em experimentar uma nova experiência ao realizar seus pedidos, a tecnologia busca preencher um gap que muitas lojas deixam ao treinarem seus funcionários com regras básicas de up-sell que são ignoradas logo em seguida. Indo mais além: raramente as regras de up-sell ou cross-sell aproveitam dados valiosos do cliente e são direcionados para realmente elevar a sua experiência.
E, mesmo quando existe a possibilidade de utilizar dados dos clientes para personificar o atendimento, a equipe pode não as seguir como deveria. É uma perda para o operador do restaurante e para o cliente: contar com funcionários sobrecarregados e mal treinados significa que um operador depende de funcionários que podem ficar entediados, distraídos ou desconfortáveis durante suas interações com os clientes.
Considerando o aumento médio do cross-sell em 30% nas unidades que aderiram a solução, o uso da tecnologia de IA via drive-thru pode ser útil considerando a capacidade de adaptar as ofertas ao pedido do cliente atual com variáveis externas, considerando, por exemplo, o clima, datas festivas, ou até mesmo a hora do dia em que um pedido é feito.
Ainda é possível utilizá-la para criar sugestões de pedidos com base no histórico dos clientes. Isso, aliado a possibilidade de metrificação do desempenho (qual a % do up-sell ou cross-sell durante o período analisado? Quais estratégias foram usadas?) ajudam os restaurantes a terem uma gestão completa e efetiva quando um consumidor decide passar por seu drive-thru.
O quão eficiente é a tecnologia?
Entretanto, nem tudo são flores: estamos acostumados a dados incertos ou com falta de contexto quando solicitamos tarefas mais complexas via Chat GPT. Então, até que ponto a solução da Presto pode verdadeiramente atender aos clientes a ponto de substituir atendentes humanos?
O Wall Street Journal simulou diversos cenários em mais de 30 idas no drive-thru em uma unidade da rede Hardee’s, em Maryland, que utiliza a solução para testar se o funcionamento ocorreria normalmente considerando cenários comopoluição sonora de fundo, alterações no pedido de última hora e até mesmo fazendo perguntas recorrentes do dia a dia.
O primeiro quesito analisado durante a pesquisa foi “Reconhecimento de fala”, sendo que a atual solução utiliza Reconhecimento Automático de Fala (sigla ASR em inglês), transcrevendo o que o cliente fala em texto para que, na sequência, possa avaliar os pedidos em questão.
Para o teste da interpretação do que o cliente solicita mesmo com ruído sonoro, foram utilizados áudios de cães latindo e bebês chorando. O resultado? A inteligência conseguiu interpretar os pedidos com facilidade (o único teste que não passou foi com o som de buzinas de fundo, que estava alto demais até para atendentes humanos).
Já no tópico “Processamento de linguagem”, a tecnologia utiliza o Entendimento da linguagem Natural Presto (ou a silha PNLU em inglês) para responder a perguntas e interações mais complexas envolvendo os pedidos. Mesmo solicitando mudanças no pedido ou detalhamento do mesmo, a IA conseguiu revisar de acordo com o contexto e atender sem problemas.
Entretanto, algumas informações mais específicas acabaram não sendo respondidas de forma correta: ao questionar quantas calorias constavam em determinados produtos, ou a presença de alguns alergênicos, a resposta dada não foi conclusiva (nesse cenário, a IA pede para o cliente aguardar um momento e aciona um atendente humano para dar sequência na tratativa).
O último item avaliado foi “Fala humana”, ou seja, questões que não são necessariamente relacionadas aos pedidos por refeições: aqui nenhuma das interações surtiu efeito, sempre com a IA dando uma resposta genérica e solicitando que o pedido fosse feito na sequência.
Próximos passos
Atualmente existem 3,3 milhões de estadunidenses trabalhando em redes de fast food e/ou no balcão, e com a popularização de tecnologias que levam inteligência artificial, esse segmento será fortemente afetado (primeiro nos EUA, que já está a frente em sua aplicação, depois no resto do mundo). Pensamos muito nas aplicações futuras e no tempo necessário para maturação de algumas aplicações, mas esse é um exemplo que representa seriamente a substituição de pessoas de imediato na linha de frente de postos de trabalho.
Mais do que isso: não são apenas as empresas que buscam por automação, mas os clientes também. Pesquisas conduzidas nos EUA em 2022 mostram que 70% dos clientes de drive-thru querem mais automação à medida que o tempo de espera aumenta nas filas. Ao todo, foram entrevistadas 243 pessoas representando uma ampla gama de clientes de restaurantes no país, considerando diferentes perfis sociodemográficos, econômicos e geracionais.
Com todas essas variáveis não é uma questão de como, mas quando veremos cada vez mais iniciativas atreladas a inteligência artificial presentes no atendimento e serviços voltados ao segmento food (e, basicamente, todos os demais). Entretanto é necessário acompanhar de perto como isso influencia a experiência do usuário, visando chegar em um resultado tanto econômico quanto eficiente (como é o case da Presto até aqui).
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