Ada Action Control: Um guia para 2025 sobre a automação de fluxos de trabalho de suporte ao cliente

Sejamos honestos, a IA moderna de apoio ao cliente tem de fazer mais do que apenas encontrar e repetir respostas. Quando um cliente quer um reembolso ou precisa de alterar a sua morada de envio, a melhor IA não se limita a enviar-lhe um link para uma página de políticas; ela trata do pedido ali mesmo, na hora. Esta capacidade de um agente de IA realizar tarefas — processar reembolsos, atualizar contas, escalar tickets — é o que realmente separa um chatbot simples de uma ferramenta que genuinamente automatiza o trabalho.

Ada, um nome bem conhecido no espaço de serviço ao cliente com IA, oferece isto através de uma funcionalidade chamada Ada Action Control. Mas o que é que ela faz realmente, e será a escolha certa para a sua equipa?

Este guia irá explicar-lhe o que é o Ada Action Control, como funciona, os seus usos mais comuns e algumas limitações importantes que deve considerar antes de assinar o contrato.

O que é o Ada Action Control?

Então, o que é exatamente o Ada Action Control? Pense nele como a funcionalidade que permite a um agente de IA deixar de apenas falar e começar a agir. É a ponte que permite à IA conectar-se com os seus outros sistemas empresariais para realizar tarefas, transformando-a de um bot de conhecimento passivo num solucionador de problemas ativo.

Baseia-se em duas ideias principais:

1. Ações: Estas são as interações técnicas entre a Ada e os seus sistemas de backend (como o seu CRM, plataforma de gestão de encomendas ou base de dados de utilizadores). Uma "Ação" é o que permite à IA fazer algo específico, como verificar se um cliente pode receber um reenvio ou consultar o estado do seu reembolso.

2. Playbooks: Estes são os fluxogramas que constrói para dizer à IA o que fazer. Um Playbook é um guia passo a passo que utiliza as "Ações" que configurou para navegar um processo do início ao fim.

Vamos usar um exemplo do mundo real da própria documentação da Ada para tornar isto claro. Um cliente envia uma mensagem a dizer que o seu novo cartão nunca chegou. Em vez de apenas lhe dar um artigo de FAQ, um Playbook começa a ser executado. Ele usa uma Ação para confirmar a morada do cliente, outra para verificar a elegibilidade de reenvio no seu sistema e, se tudo estiver correto, aciona automaticamente um novo envio. Tudo isto pode acontecer sem que um agente humano precise de intervir.

Como configurar e definir ações no Ada Action Control

Colocar o Ada Action Control a funcionar não é tão simples como carregar num botão. É necessário um planeamento técnico e recursos reais para que o seu agente de IA execute tarefas de forma fiável. Embora os passos exatos possam variar, o processo geral envolve algumas etapas chave.

Primeiro, tem de definir a Ação dentro da Ada. Isto significa configurar uma ligação a um dos seus sistemas de backend, o que quase sempre envolve trabalhar com APIs. Por exemplo, se quiser que a IA verifique o estado de uma encomenda, um desenvolvedor da sua equipa provavelmente precisará de escrever a chamada de API que permite à Ada comunicar de forma segura com a sua plataforma de e-commerce.

Em seguida, constrói o Playbook. Utilizando a interface de arrastar e soltar da Ada, mapeia todo o fluxo de conversação para um pedido específico. Isto envolve decidir cada passo que a IA irá dar: que perguntas deve fazer ao cliente, quando acionar uma Ação específica (como aquela chamada de API que acabou de construir), como reagir a diferentes respostas do cliente e o que dizer em troca.

Finalmente, implementa e monitoriza o Playbook para ver como se comporta em conversas reais com clientes.

Como provavelmente pode deduzir, este processo requer um conhecimento técnico considerável. Precisa de alguém à vontade com integrações de API, e a sua equipa tem de reservar tempo para projetar, construir e testar estes fluxos lógicos de raiz. Para muitas equipas, isto significa longos tempos de configuração e uma grande dependência de desenvolvedores, tanto para a implementação inicial como para quaisquer ajustes futuros.

Embora esse nível de personalização possa ser poderoso, nem todas as empresas têm recursos de engenharia de sobra para a equipa de suporte. Se procura um caminho mais direto para a automação, plataformas mais recentes como a eesel AI são construídas para serem self-service desde o primeiro dia. Com integrações de um clique para help desks como o Zendesk e o Freshdesk, pode ter um agente de IA a funcionar em minutos, não em meses. Pode definir ações personalizadas e conectar-se às suas ferramentas diretamente do painel, muitas vezes sem precisar que um desenvolvedor escreva qualquer código.

O painel da eesel AI a mostrar integrações perfeitas de um clique com plataformas como o Zendesk e o Freshdesk, simplificando a configuração de alternativas ao Ada Action Control.

Casos de uso comuns e principais limitações do Ada Action Control

Quando tudo está configurado e a funcionar sem problemas, uma funcionalidade como o Ada Action Control pode ser uma grande ajuda para automatizar tarefas de suporte repetitivas e de alto volume. Algumas das coisas mais comuns para as quais as pessoas o usam incluem:

• E-commerce: Verificar o estado de encomendas, processar devoluções, encontrar informações de rastreamento ou responder a perguntas sobre o stock de produtos.

• SaaS: Ajudar os utilizadores a redefinir as suas palavras-passe, verificar detalhes de subscrição ou criar um ticket de suporte numa ferramenta como o Jira Service Management.

• Suporte Interno: Encaminhar pedidos de TI de funcionários, verificar o estado de um ticket de help desk ou extrair respostas de uma base de conhecimento interna.

Estas são todas ótimas automações que podem libertar o tempo da sua equipa. Mas é igualmente importante compreender as desvantagens deste modelo baseado em playbooks antes de se comprometer.

Fontes de conhecimento limitadas

As ações da Ada são excelentes para extrair dados estruturados dos seus sistemas através de APIs. Mas e quando a resposta não está num campo de base de dados bem organizado? No mundo real do apoio ao cliente, as soluções estão frequentemente enterradas em locais desorganizados e não estruturados como Google Docs, artigos do Confluence, conversas recentes no Slack ou threads de tickets passados. As plataformas que dependem demasiado de ações baseadas em API podem ter dificuldade em encontrar estas respostas, deixando a IA sem saber o que fazer numa grande parte das perguntas dos seus clientes.

Um infográfico a demonstrar como a eesel AI se conecta a múltiplas fontes de conhecimento não estruturado, uma vantagem chave sobre o Ada Action Control.

O risco da implementação

Construir Playbooks complexos é uma coisa, mas como pode ter a certeza de que funcionarão quando se depararem com a realidade confusa e imprevisível das conversas com clientes? Sem uma boa forma de os testar, está basicamente a lançar às cegas. Corre o risco de implementar uma IA que comete erros, fica presa num ciclo ou simplesmente frustra os clientes por não entender o que eles querem. Isto cria um enorme obstáculo para automatizar com confiança e muitas vezes força as equipas a começar pequeno e a mover-se lentamente, com medo de prejudicar a experiência do cliente.

O modo de simulação da eesel AI, que permite às equipas testar fluxos de trabalho automatizados com dados históricos antes da implementação, mitigando os riscos de lançamento associados ao Ada Action Control.

Fluxos de trabalho rígidos e prescritivos

Os construtores ao estilo de Playbook podem por vezes parecer que está a tentar encaixar uma peça quadrada num buraco redondo. Eles frequentemente forçam-no a seguir um caminho muito específico e linear para resolver um problema, o que nem sempre corresponde à natureza de vaivém das conversas reais. Se um cliente fizer uma pergunta de seguimento que não se encaixa perfeitamente no seu fluxo pré-construído, a IA pode facilmente ficar confusa e ter de escalar o ticket, o que anula todo o propósito de o automatizar em primeiro lugar.

Uma abordagem mais flexível para ações de IA

Estas limitações são exatamente o motivo pelo qual uma nova onda de ferramentas de IA está a adotar uma abordagem mais unificada. Em vez de manter ações e conhecimento em compartimentos separados, elas juntam tudo num único cérebro inteligente.

Por exemplo, a eesel AI conecta-se instantaneamente a todo o conhecimento da sua empresa, quer esteja numa base de dados estruturada ou em documentos não estruturados no Google Docs, Confluence, Notion e até no histórico de tickets passados da sua equipa. Isto significa que a IA tem todo o contexto de que precisa para responder a perguntas difíceis e tomar ações inteligentes.

Melhor ainda, a eesel AI aborda o risco de implementação com um poderoso modo de simulação. Pode testar com segurança o seu agente de IA em milhares dos seus próprios tickets passados antes de ele falar com um cliente real. Obtém previsões precisas e baseadas em dados sobre a sua taxa de resolução e pode ajustar o seu comportamento num ambiente seguro. Isto permite-lhe construir, testar e lançar com total confiança.

Avaliar o custo e o ROI do Ada Action Control

Agora, vamos falar do preço. A Ada utiliza um modelo de vendas empresarial tradicional, o que significa que a empresa não publica os seus preços online. Para obter um orçamento, tem de agendar uma demonstração e passar pela equipa de vendas, que criará um plano personalizado para si.

Para muitas empresas, esta abordagem de "contacte-nos para um orçamento" traz algumas desvantagens reais:

• Incerteza Orçamental: Sem preços públicos, é difícil sequer saber se a plataforma está dentro do seu orçamento. Os planos empresariais também podem esconder custos extra ou taxas por resolução que, na prática, o penalizam por automatizar mais tickets. À medida que o seu volume cresce, a sua fatura pode aumentar de formas imprevisíveis.

• Longos Ciclos de Vendas: Não pode simplesmente inscrever-se e experimentar. As chamadas de vendas e demonstrações necessárias abrandam tudo, tornando mais difícil avaliar a ferramenta e ver se ela realmente entrega valor. Isto pode ser uma grande dor de cabeça para equipas que precisam de se mover rapidamente.

• Construído para Grandes Empresas: Este modelo focado nas vendas é geralmente projetado para empresas com grandes orçamentos e tempo para passar por um longo processo de aquisição. Pode ser um entrave para pequenas e médias empresas que apenas precisam de uma solução direta.

Em contraste, a eesel AI aposta em preços transparentes e previsíveis que pode ver diretamente no site. Os planos baseiam-se no número de interações de IA que utiliza, não em taxas confusas por resolução, para que saiba sempre quais serão os seus custos.

Preços da eesel AI

Embora qualquer ferramenta de automação possa eventualmente pagar-se a si mesma, fatores como a velocidade de configuração, a gestão de riscos e a previsibilidade dos custos fazem uma enorme diferença. Com uma configuração self-service que leva minutos, um modo de simulação sem riscos e preços claros, a eesel AI foi construída para o ajudar a ver um retorno positivo do seu investimento muito mais rapidamente e com muito menos suposições.

O Ada Action Control é a escolha certa para si?

Então, a grande questão: deve optar pelo Ada Action Control? É uma ferramenta capaz para automatizar tarefas que residem nos seus sistemas de backend. Para grandes equipas empresariais com desenvolvedores dedicados e orçamento para uma configuração personalizada e orientada por vendas, pode ser uma boa forma de construir fluxos de trabalho de suporte complexos.

No entanto, a sua dependência de uma configuração técnica, a falta de um verdadeiro modo de simulação e os preços não transparentes podem ser grandes obstáculos para muitas equipas. A abordagem mais recente à automação de suporte foca-se na simplicidade, flexibilidade e transparência, permitindo-lhe começar rapidamente, testar com confiança e manter o controlo sem custos ocultos ou longos projetos de implementação.

Para equipas que querem mover-se rapidamente e ver um impacto imediato, uma solução como a eesel AI oferece uma alternativa bastante convincente. Ela reúne ações poderosas com todo o conhecimento da sua empresa e um ambiente de teste sem riscos, tudo dentro de uma plataforma simples, self-service e com preços que pode realmente ver.

Pronto para ver como as ações de IA podem ser simples? Comece o seu teste gratuito da eesel AI e configure o seu primeiro agente de IA em minutos, ou agende uma demonstração com a nossa equipa para explorar casos de uso mais avançados.