Tendência 04

Preocupações do consumidor

O uso ético da IA para inovar sem alienar

A responsabilidade social e corporativa já era um ponto-chave de diferenciação de marca para um grupo de clientes. À medida que as empresas adotam cada vez mais ferramentas e soluções com tecnologia de IA, o consumo ético — especialmente em torno da aplicação de tecnologia e dados pessoais — está prestes a se tornar uma característica definidora da fidelidade à marca.

Junto com a empolgação sobre IA generativa, há preocupações genuínas que exigem atenção imediata. Os líderes empresariais devem abordar questões sobre os freios e contrapesos em vigor para garantir que os modelos sejam justos e imparciais. Quais ações estão em vigor para evitar resultados prejudiciais?

A transparência não é apenas um requisito de conformidade; é essencial para manter a confiança do cliente. As empresas devem ser francas sobre sua coleta, armazenamento e uso de dados, principalmente em relação a modelos de ajuste fino.

Apesar de seu imenso potencial, a IA generativa corre o risco de minar a integridade da marca a longo prazo e a confiança do cliente, caso empresas negligenciem estruturas de governança. Tais estruturas devem priorizar a responsabilização e mitigar proativamente impactos adversos sobre indivíduos, indústrias e sobre a sociedade como um todo.

O delicado equilíbrio entre ética e inovação se torna imprescindível. Conforme avançamos em direção a 2025, construir confiança surgirá como uma tendência inegociável. Qualquer nível de personalização depende muito dos dados do cliente, e os consumidores estão cada vez mais criteriosos sobre com quem compartilham suas informações e porquê. Portanto, estabelecer confiança por meio de práticas éticas de IA será fundamental nos próximos anos.

Saiba mais: afinal, como equilibrar os desafios e oportunidades da IA ​​generativa?

Equilibrando os desafios e oportunidades da IA ​​generativa

Quando adotamos a IA generativa, é essencial pensar em estratégias robustas que aproveitem o potencial da tecnologia ao mesmo tempo em que identificam riscos associados.

Identifique e mitigue os riscos iniciais

Novas tecnologias significam novos riscos, e há vulnerabilidades de fraude e segurança cibernética exclusivas da IA, como envenenamento de dados. Observe os riscos operacionais, de reputação, de conformidade e estratégicos e crie uma estrutura abrangente de gerenciamento. Lembre-se de que as avaliações de risco precisam ser atualizadas regularmente para permanecerem alinhadas com os desenvolvimentos tecnológicos e refletirem as lições aprendidas.

Amplie a conscientização

A IA afetará todos os aspectos de uma organização e, portanto, o treinamento precisará ser abrangente. Além de melhorar as habilidades, o treinamento deve ser focado no uso ético e nos riscos potenciais associados à tecnologia. Isso garantirá que os colaboradores estejam confiantes sobre o uso da ferramenta ​​e sobre o questionamento e validação de resultados.

Estabeleça estruturas de governança

Crie um grupo de direção interdepartamental para supervisionar o gerenciamento de riscos e a conformidade regulatória. O grupo deve integrar a governança às operações existentes. Considere usar especialistas externos em governança de IA e gerenciamento de riscos, que possam permanecer alinhados com o ritmo das mudanças tecnológicas.

Desenvolva estratégias de mitigação

À medida que a IA é implantada, envolva diferentes departamentos organizacionais para trabalhar juntos na identificação de riscos potenciais. Isso pode ser facilitado por meio de workshops regulares estruturados, brainstorming ou sessões de feedback e descobertas repassadas ao grupo responsável pela governança.

Monitoramento contínuo

A IA generativa precisa de estratégias de gerenciamento de risco técnicas e não técnicas. Além de coletar, analisar e compartilhar dados relacionados ao desempenho, você precisa conduzir auditorias regulares de uso e resultados para garantir o alinhamento com os padrões éticos.

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