Uma análise honesta do Recurso de Coaching da Ada em 2025

Imagine contratar um novo agente de suporte. Mesmo que ele tenha um currículo impressionante e pareça ser a pessoa ideal, ele não pode simplesmente começar a dar conta do recado no primeiro dia. Você precisa treiná-lo sobre seus produtos, acostumá-lo com a voz da sua marca e guiá-lo pelos seus processos específicos. Sem essa orientação inicial, ele não será de grande ajuda.

Bem, os agentes de IA são praticamente a mesma coisa. Eles são poderosos, com certeza, mas precisam de treinamento e feedback contínuo para fazer um ótimo trabalho. Todo esse processo é chamado de coaching de IA. A Ada, um grande nome no espaço de atendimento ao cliente por IA, tem seu próprio sistema para isso, chamado Ada Coaching Feature.

Neste artigo, vamos dar-lhe uma visão geral direta do Ada Coaching Feature. Vamos analisar o que é, como funciona e discutir algumas das suas limitações no mundo real. Também veremos como a sua abordagem pesada e focada em grandes empresas se compara a plataformas mais novas, projetadas para equipes que precisam de agilidade.

O que é o Ada Coaching Feature?

No fundo, o Ada Coaching Feature é o conjunto de ferramentas dentro da plataforma da Ada para treinar e melhorar o seu Agente de IA. O objetivo principal é afastar-se dos scripts rígidos e desajeitados que tornavam os chatbots antigos tão frustrantes. A ideia é construir um agente de IA que possa realmente aprender com conversas reais de clientes, adaptar-se à medida que o seu negócio muda e tornar-se mais inteligente com o tempo.

Trata-se de tratar o seu agente de IA menos como um software estático e mais como um membro da equipe que precisa de desenvolvimento contínuo. O processo envolve analisar conversas passadas, dar feedback à IA, usar dados para ver onde ela está com dificuldades e garantir que o seu conhecimento esteja sempre atualizado.

A Ada descreve isso como uma forma estruturada de manter a IA alinhada com os seus objetivos de negócio e com o que os seus clientes esperam. É um processo formal para garantir que a IA não saia dos trilhos.

Como o Ada Coaching Feature funciona: Um processo de quatro passos

A Ada divide o seu coaching num ciclo de quatro passos. Esta estrutura foi concebida para ser um ciclo contínuo para gerir e melhorar o desempenho do agente de IA. Vamos analisar cada um deles.

1. Medir o desempenho

O primeiro passo é sobre dados. Não se pode consertar o que não se mede, certo? Nesta fase, um gestor de IA tem de analisar as métricas de desempenho para ver como o agente está realmente a sair-se. Eles estão a olhar para coisas como pontuações de satisfação do cliente, quantos problemas estão a ser resolvidos sem um humano e onde as conversas tendem a correr mal. Estes dados ajudam a identificar oportunidades, seja um tópico que a IA simplesmente não consegue lidar ou um ponto numa conversa onde os clientes estão a desistir.

2. Testar cenários

Depois de encontrar uma área problemática, passa-se para os testes. Pense nisto como um ambiente de prática onde pode experimentar coisas sem estragar as conversas com clientes em tempo real. Os gestores podem simular conversas para ver como as alterações nas respostas ou na lógica da IA podem funcionar. Por exemplo, pode testar uma nova forma de lidar com pedidos de reembolso ou experimentar um tom mais empático para um tópico sensível. Trata-se de afinar as competências do agente antes de o deixar falar com clientes reais.

3. Treinamento prático

É aqui que o treinamento prático acontece. Aqui, os gestores estão a guiar ativamente a aprendizagem da IA. Isto pode significar ler transcrições de conversas antigas e dar feedback direto à IA sobre as suas respostas. É também onde se ensina a IA a lidar com tarefas de vários passos, que a Ada chama de "Playbooks". Por exemplo, pode treinar a IA para seguir um processo muito específico para verificar a identidade de um cliente antes de fornecer detalhes da conta. A Ada diz que isto é feito através de um editor sem código, para que os gestores possam moldar o comportamento da IA e garantir que ela segue as regras da empresa.

4. Expandir o agente

Depois de toda a medição, teste e coaching, o passo final é lançar o agente melhorado em todos os seus canais de cliente. Isso significa disponibilizar a IA no chat do seu site, e-mail, redes sociais e até por telefone. O objetivo é proporcionar aos clientes uma experiência consistente e útil, independentemente de como eles entram em contato ou do idioma que falam. Assim que o agente está ativo, o ciclo recomeça no passo um, "Medir", para manter um olho nas coisas e procurar a próxima melhoria.

Principais capacidades e limitações

O processo da Ada é certamente completo, mas é importante olhar tanto para o que faz bem como para onde pode causar algumas dores de cabeça para a sua equipe.

O que faz bem

• Aprendizagem de diferentes fontes: O Agente de IA da Ada pode conectar-se aos seus centros de ajuda existentes, bases de conhecimento, e outras páginas web para encontrar respostas por si próprio. Este é um ponto de partida decente para colocar um agente em funcionamento.

• Funciona em todos os canais: A plataforma foi projetada para lidar com conversas em todo o lado, desde o chat do site e redes sociais até ao telefone e e-mail. Isto é essencial para criar uma experiência de cliente unificada.

• Construído para grandes empresas: A Ada esforçou-se para obter certificações de conformidade e segurança como HIPAA e SOC 2. Isto torna-a uma escolha potencial para grandes empresas em setores regulados como finanças ou saúde, que têm de ser extremamente cuidadosas com os dados.

Onde o processo falha

• Pesado para configurar e manter: Embora a ideia dos "Playbooks" pareça boa, projetá-los, construí-los e mantê-los atualizados leva imenso tempo e conhecimento especializado. Isto não é algo que se possa simplesmente configurar e esquecer. Muitas equipes descobrem que precisam de contratar um gestor de IA a tempo inteiro só para manter o sistema a funcionar, o que realmente atrasa a rapidez com que se vê algum benefício.

• Uma curva de aprendizagem difícil: A complexidade não termina na configuração. Os utilizadores relatam frequentemente que a interface para funcionalidades mais avançadas é confusa. Isto cria um gargalo porque apenas algumas pessoas altamente treinadas conseguem realmente gerir e treinar a IA, o que significa que melhorias e atualizações acontecem a passo de caracol.

• Leva muito tempo para ver valor: Quando se combina uma configuração complicada com uma curva de aprendizagem acentuada, pode facilmente levar semanas, se não meses, para ter um agente Ada devidamente treinado e a ajudar efetivamente os clientes. É preciso percorrer todo o ciclo de Medir, Testar e Treinar antes de se poder usar o agente com confiança em grande escala.

Para equipes que simplesmente não têm esse tempo todo, uma abordagem mais ágil é mais adequada. Plataformas modernas como o eesel AI são construídas tanto para velocidade como para simplicidade. Em vez de uma fase de testes longa e manual, o modo de simulação do eesel permite que teste instantaneamente a sua IA em milhares dos seus próprios tickets de suporte passados. Isto dá-lhe uma previsão surpreendentemente precisa do seu desempenho e da taxa de resolução antes mesmo de interagir com um único cliente.

Uma visão do modo de simulação do eesel AI, que permite aos utilizadores testar a sua IA em tickets de suporte passados para prever o desempenho, uma diferença fundamental em relação ao Ada Coaching Feature.

Preços da Ada: Os custos ocultos

Uma das partes mais complicadas ao analisar uma plataforma como a Ada é descobrir quanto realmente lhe vai custar. A Ada não lista os seus preços online, por isso tem de falar com a equipe de vendas para obter um orçamento. O que sabemos é que utiliza um modelo baseado em resolução.

Isto significa que paga por cada problema que a IA resolve. À primeira vista, pode parecer razoável, mas este modelo tem algumas desvantagens bastante grandes.

• A sua fatura pode ser imprevisível: O seu custo mensal pode variar drasticamente dependendo do número de pedidos de suporte que recebe. Um mês movimentado significa uma fatura muito maior, o que torna o orçamento um pesadelo.

• É penalizado por crescer: À medida que o seu negócio cresce e recebe mais consultas de clientes, os seus custos aumentam automaticamente. Basicamente, está a pagar uma penalidade por ser bem-sucedido.

• Não é transparente: Sem escalões de preços claros, é difícil comparar o valor da Ada com outras ferramentas ou saber ao que se está realmente a comprometer. Está a voar às cegas até receber aquele orçamento personalizado.

Uma forma muito mais simples de proceder é um modelo de preços previsível. Por exemplo, os preços do eesel AI são uma taxa mensal fixa para um determinado número de interações de IA, sem cobranças surpresa por resoluções.

O Ada Coaching Feature é adequado para si?

Então, qual é a conclusão? O Ada Coaching Feature é um sistema poderoso e complexo, construído para grandes organizações que têm o tempo, o dinheiro e a equipe dedicada para lidar com um grande projeto de IA. Se tem uma equipe de gestores de IA e está preparado para passar meses a construir, testar e ajustar fluxos de trabalho personalizados, ele oferece muito controlo.

Mas para a maioria das equipes, essa abordagem é simplesmente muito lenta e cara. A realidade é que a configuração complicada, a curva de aprendizagem acentuada e o modelo de preços confuso criam enormes obstáculos. Pode acabar por passar mais tempo a mexer na ferramenta do que a obter valor dela.

A alternativa moderna, eesel AI, foi construída para equipes que precisam de algo que seja tanto poderoso quanto fácil de usar. É uma plataforma self-service que pode pôr a funcionar em minutos, não em meses. Tem controlo total sobre o que automatiza, pode extrair conhecimento instantaneamente de todas as suas fontes existentes (como tickets passados no Zendesk ou documentos no Confluence), e os preços são transparentes e previsíveis.

Este infográfico mostra como o eesel AI se integra com várias fontes de conhecimento como o Zendesk e o Confluence para fornecer um agente de IA unificado e fácil de usar, que é uma alternativa mais simples ao Ada Coaching Feature.

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