Como a Amex utiliza IA para aumentar a eficiência: 40% menos escalonamentos de TI e 85% de aumento na assistência ao viajante.

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A American Express é um gigante multinacional com cerca de 80.000 funcionários, então, como você pode imaginar, algo sempre acontece com a TI — seja um trabalhador lutando com o acesso ao WiFi ou lidando com um laptop com problemas.

Mas, como qualquer um sabe na prática, interagir com a TI — particularmente com chatbots — pode ser uma experiência frustrante. Ferramentas automatizadas podem oferecer respostas vagas e não específicas ou uma parede de links que os funcionários têm que clicar até chegar ao que realmente resolve o problema — isto, se não desistirem da frustração e clicarem em “me leve a um humano” primeiro.

Para reverter esse cenário desgastante, a Amex incorporou IA generativa em seu chatbot de suporte de TI interno. O chatbot agora interage de forma mais intuitiva, se adapta ao feedback e guia os usuários através dos problemas passo a passo.

Como resultado, a Amex conseguiu diminuir significativamente o número de chamados de TI dos funcionários que precisam ser escalados para um engenheiro ao vivo. A IA está cada vez mais capaz de resolver problemas sozinha.

“Está dando às pessoas as respostas, em vez de uma lista de links”, disse Hilary Packer, EVP e CTO da Amex, ao VentureBeat. “A produtividade está melhorando porque estamos voltando ao trabalho rapidamente.”

Validação e precisão: o ‘santo graal’

O chatbot de TI é apenas um dos muitos sucessos da IA da Amex. A empresa não tem escassez de oportunidades: na verdade, um conselho dedicado inicialmente identificou 500 casos de uso em potencial em toda a empresa, reduzindo esse número para 70 que estão agora em várias fases de implementação.

“Desde o início, queríamos facilitar para nossas equipes a construção de soluções de IA generativa e ser conformes”, explicou Packer.

Isso é entregue através de uma camada de habilitação central, que fornece “receitas comuns” ou código inicial que os engenheiros podem seguir para garantir consistência entre os aplicativos. Camadas de orquestração conectam usuários com modelos e permitem que eles troquem modelos com base em casos de uso. Um “firewall de IA” envolve tudo isso.

Embora ela não tenha entrado em detalhes, Packer explicou que a Amex utiliza modelos de código aberto e fechado e testa a precisão através de um extenso processo de gerenciamento de riscos de modelo e validação, incluindo geração aumentada por recuperação (RAG) e outras técnicas de engenharia de prompt. A precisão é crítica em uma indústria regulamentada, e os dados subjacentes devem estar atualizados, então sua equipe gasta muito tempo mantendo as bases de conhecimento da empresa, validando e reformatando milhares de documentos para obter os melhores dados possíveis.

“Validação e precisão são o santo graal neste momento da IA generativa”, disse Packer.

IA reduzindo escalonamentos em 40%

O chatbot de TI interno — a função de suporte tecnológico mais utilizada da Amex — era um caso de uso natural desde o início.

Inicialmente alimentado por modelos tradicionais de processamento de linguagem natural (NLP) — especificamente a estrutura de aprendizagem de máquina de representações de codificação bidirecional de transformadores (BERT) de código aberto — agora ele integra IA generativa de código fechado para oferecer uma assistência mais interativa e personalizada.

Packer explicou que, em vez de simplesmente oferecer uma lista de artigos da base de conhecimento, o chatbot envolve os usuários com perguntas de acompanhamento, esclarece suas questões e fornece soluções passo a passo. Ele pode gerar uma resposta personalizada e relevante resumida em um formato claro e conciso. E se o trabalhador ainda não estiver recebendo as respostas necessárias, a IA pode escalar problemas não resolvidos para um engenheiro ao vivo.

Por exemplo, quando um funcionário tem problemas de conectividade, o chatbot pode oferecer várias dicas de solução para colocá-los de volta no WiFi. Como Packer explicou, “Ele pode interagir com o colega e perguntar: ‘Isso resolveu seu problema?’ E se a resposta for não, ele pode continuar e dar outras soluções.”

Desde o lançamento em outubro de 2023, a Amex viu um aumento de 40% em sua capacidade de resolver consultas de TI sem a necessidade de transferência para um engenheiro ao vivo. “Estamos ajudando os colegas de forma muito rápida”, disse Packer.

85% dos conselheiros de viagem relatam eficiência com IA

A Amex tem 5.000 conselheiros de viagem que ajudam a personalizar itinerários para os membros mais elitistas dos cartões Centurion (preto) e Platinum. Esses clientes de alto nível são alguns dos mais ricos da empresa e esperam um certo nível de atendimento ao cliente e suporte. Assim, os conselheiros precisam ser o mais informados possível sobre um determinado local.

“Os conselheiros de viagem ficam sobrecarregados em muitas áreas diferentes”, observou Packer. Por exemplo, um cliente pode perguntar sobre os locais imperdíveis em Barcelona, enquanto o próximo está perguntando sobre os melhores restaurantes cinco estrelas em Buenos Aires. “É tentar manter tudo isso na cabeça de alguém, certo?”

Para otimizar o processo, a Amex lançou o “assistente do conselheiro de viagem”, um agente de IA que ajuda a criar recomendações de viagem personalizadas. Assim, a ferramenta pode puxar dados de toda a web (como quando um determinado local está aberto, seus horários de pico de visitação e restaurantes nas proximidades), que são combinados com dados proprietários da Amex e dados do cliente (como quais restaurantes o portador do cartão provavelmente estaria mais interessado com base nos hábitos de gastos passados). Packer afirmou que isso ajuda a criar uma visão holística, precisa e oportuna.

O companheiro de IA agora apoia os 5.000 conselheiros de viagem da Amex em 19 mercados — e mais de 85% deles relatam que a ferramenta economiza tempo e melhora a qualidade das recomendações. “Então, tem sido uma ferramenta realmente, realmente produtiva”, disse Packer.

Embora pareça que a IA poderia assumir todo o processo, Packer enfatizou a importância de manter os humanos envolvidos: as informações recuperadas pela IA são combinadas com os conselheiros de viagem e o conhecimento institucional para fornecer recomendações personalizadas refletindo os interesses dos clientes.

Porque, mesmo nesta era de tecnologia, os clientes desejam recomendações de um ser humano que possa fornecer contexto e relevância — não apenas um itinerário genérico que foi juntado com base em uma pesquisa básica. “Você quer saber que está conversando com alguém que vai pensar na melhor viagem para você”, observou Packer.

Aprimoramento de assistente de colegas e companheiros de codificação

Entre seus outros casos de uso, a Amex aplicou IA em um “centro de ajuda para colegas” — semelhante ao chatbot de TI — que alcançou uma taxa de precisão de 96%; aprimorou a otimização de busca que retorna resultados com base na intenção das palavras buscadas, levando a uma melhoria de 26% nas respostas; e assistentes de codificação de IA que aumentaram a produtividade dos desenvolvedores em 10%.

Os 9.000 engenheiros da Amex agora usam o GitHub Copilot, principalmente para testes e complementos de código. Packer explicou que também há um recurso de fala para seu código que permite que os desenvolvedores façam perguntas sobre o código. Eventualmente, a empresa gostaria de expandi-lo por todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC) e à documentação de API.

Notavelmente, Packer disse que mais de 85% dos codificadores expressaram satisfação com a ferramenta, o que reflete a abordagem da empresa em relação à IA generativa.

“Não só está funcionando, mas quando um colega está interagindo com isso, ele gosta?”, disse Packer. “Tivemos alguns pilotos onde dissemos que podemos alcançar o resultado que queremos, mas não estamos obtendo grande satisfação dos colegas. Queremos continuar com isso? É realmente o resultado certo para nós?”

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