O "cérebro" de qualquer agente de suporte de IA é a sua base de conhecimento. A forma como alimenta o cérebro com informação, um processo chamado ingestão de conhecimento, é basicamente o passo mais importante para obter respostas precisas, úteis e semelhantes às humanas. Se acertar, a sua IA terá um desempenho excecional. Se errar, acabou de construir um chatbot muito caro e muito frustrante.
A Ada é um nome sonante no setor de serviço ao cliente com IA, especialmente entre empresas de grande dimensão. Então, como é que lidam com este primeiro passo tão crucial?
Este guia dar-lhe-á uma visão clara e sem rodeios sobre o processo de Ingestão de Conhecimento da Ada. Vamos analisar como funciona, o que faz bem e algumas limitações potenciais que deve conhecer antes de se comprometer totalmente.
O que é a Ada?
A Ada é uma plataforma alimentada por IA construída para automatizar conversas de suporte ao cliente. É frequentemente utilizada por grandes empresas de comércio eletrónico, finanças e tecnologia. A sua principal função é ajudar as empresas a criar e utilizar agentes de IA conversacional (ou chatbots) que possam interagir com os clientes em diferentes canais e, idealmente, resolver os seus problemas sem necessidade de intervenção humana.
Compreender a ingestão de conhecimento para agentes de IA
Então, o que é exatamente a "ingestão de conhecimento"? Pense nisso como o processo de recolher toda a informação da sua empresa, processá-la e organizá-la para que um agente de IA possa efetivamente usá-la para responder a perguntas.
É como dar a um novo funcionário um teste com consulta. Quanto melhores forem os seus apontamentos e recursos (a base de conhecimento), melhor será o seu desempenho. Todo o processo é alimentado por uma tecnologia chamada Geração Aumentada por Recuperação (RAG), que é uma forma sofisticada de dizer que a IA pode consultar os seus "apontamentos" antes de formular uma resposta.
Normalmente, resume-se a três partes principais:
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Ligar Fontes: É aqui que indica à IA onde está a sua informação, seja num centro de ajuda, numa pasta de documentos ou num website.
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Processar Conteúdo: A IA pega em todos esses documentos grandes e divide-os em pedaços mais pequenos e geríveis que consegue compreender.
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Indexação: Finalmente, constrói um "mapa" pesquisável de toda essa informação. Quando chega uma pergunta, pode usar este mapa para encontrar a resposta certa num instante.
A simplicidade e flexibilidade de todo este processo têm um enorme impacto na rapidez com que consegue ter um agente de IA genuinamente útil a funcionar.
Como funciona a Ingestão de Conhecimento da Ada
A Ada tem algumas formas específicas de absorver conhecimento, focadas principalmente em conteúdo estruturado que já existe num centro de ajuda. Vejamos os seus métodos.
Ligar a integrações de bases de conhecimento pré-construídas
A principal forma de a Ada obter conhecimento é ligando-se a plataformas de centro de ajuda estabelecidas onde provavelmente já tem uma base de conhecimento. A sua documentação menciona várias integrações pré-construídas, incluindo Zendesk, Salesforce, Contentful, Dixa e Gladly.
Uma vista do construtor no-code da Ada, onde o processo de Ingestão de Conhecimento da Ada começa com as integrações da plataforma.A configuração geralmente envolve iniciar sessão no painel da Ada, escolher a sua ferramenta e inserir as suas credenciais, como uma chave de API ou subdomínio. Depois disso, ajusta algumas configurações e a Ada começa a extrair os seus artigos.
Mas há algumas desvantagens. De acordo com a sua própria documentação, este processo exige frequentemente que a sua base de conhecimento seja pública (não protegida por um login). Também pode depender de o seu centro de ajuda usar a estrutura de URL padrão da plataforma. Se a sua empresa tiver uma configuração personalizada, poderá encontrar aqui um obstáculo.
Utilizar a API de Conhecimento para fontes personalizadas
E se o seu conhecimento não estiver no Zendesk ou no Salesforce? Para praticamente qualquer outra fonte de dados, a Ada pede-lhe que use a sua API de Conhecimento.
Uma API é ótima para a flexibilidade, mas é uma solução que exige programadores. Isto significa que precisará de um engenheiro na sua equipa para escrever código para construir e, mais importante, manter uma ligação personalizada. Se quiser ligar algo tão simples como uma coleção de Google Docs, de repente está perante um pequeno projeto de engenharia.
É aqui que a plataforma começa a parecer um pouco antiquada. Ferramentas mais recentes estão a oferecer integrações self-service e no-code para uma variedade muito maior de fontes. Por exemplo, uma plataforma como o eesel AI permite que qualquer pessoa da sua equipa ligue conhecimento de locais como Google Docs ou Confluence com apenas alguns cliques, sem necessidade de formação em programação.
Sincronização de dados e requisitos de conteúdo
Depois de estar ligado, o sistema da Ada sincroniza com as suas bases de conhecimento de tempos a tempos. Para o Zendesk e Salesforce, é a cada 15 minutos. Para outros como Dixa ou Gladly, pode demorar até seis horas. Isso significa que a sua IA pode não ter a informação mais recente se acabou de publicar uma atualização crítica.
A Ada também sugere o uso de conteúdo limpo e logicamente estruturado. Embora seja um bom conselho para qualquer IA, sugere que poderá ter de passar um bom tempo a reescrever e a preparar os seus documentos existentes antes que possam ser usados eficazmente. Esse é mais um passo manual adicionado à lista.
Principais limitações do modelo de ingestão da Ada
Apesar de a abordagem da Ada funcionar, tem algumas limitações significativas que podem afetar a qualidade do seu suporte de IA e a rapidez com que o consegue lançar.
Suporte limitado para conhecimento não estruturado
O modelo da Ada apoia-se fortemente em artigos de base de conhecimento perfeitamente estruturados e pré-escritos. Mas pense nisto: onde é que o seu conhecimento de suporte mais valioso realmente reside? Provavelmente está enterrado em tickets de suporte passados, nas milhares de conversas do mundo real onde os seus melhores agentes já resolveram os problemas mais difíceis dos seus clientes.
O processo de ingestão da Ada não tem uma forma integrada de aprender com esta mina de ouro de informação desorganizada e não estruturada. Todo esse contexto valioso, a voz única da sua marca e as soluções comprovadas da sua equipa ficam para trás. A sua IA começa de um ponto de vista teórico, não da prática do mundo real.
Esta é uma enorme oportunidade perdida. Uma plataforma mais moderna como o eesel AI pode treinar diretamente nos seus tickets históricos do centro de ajuda desde o primeiro dia. Aprende automaticamente o tom da sua marca, compreende os detalhes subtis dos problemas reais dos clientes e encontra soluções que realmente funcionaram antes. É a diferença entre uma IA que apenas lê um manual e uma que soa como o seu melhor agente.
Um processo de configuração manual e rígido
A ligação de cada fonte na Ada envolve uma configuração específica de vários passos que pode ser um pouco complicada. Se usar uma ferramenta que não está na sua curta lista de integrações, é imediatamente empurrado para um projeto de desenvolvimento com a sua API.
Isto cria um sistema rígido onde tem de adaptar as suas ferramentas e fluxos de trabalho à plataforma, em vez do contrário. Atrasar o processo e cria uma dependência de pessoal técnico que muitas equipas de suporte simplesmente não têm disponível.
Em contraste, o eesel AI oferece uma experiência super simples e self-service. Pode ligar o seu centro de ajuda e outras fontes de conhecimento com integrações de um clique e estar a funcionar em minutos, não em meses. A ideia é integrar-se no seu fluxo de trabalho existente sem causar grandes transtornos.
Falta de testes sem risco
Depois de ter tido todo o trabalho de configurar a sua ingestão de conhecimento, a grande questão é: "Como é que esta IA se vai realmente comportar com perguntas reais de clientes?"
A documentação da Ada não fala sobre uma ferramenta de simulação que lhe permita testar o desempenho da IA nos seus tickets passados antes de a deixar interagir com os clientes. Isto significa que tem de entrar em funcionamento com muita incerteza, basicamente virando um interruptor e esperando pelo melhor. Está a testar em produção, o que é um jogo arriscado quando a satisfação do cliente está em causa.
O modo de simulação do eesel AI oferece um ambiente seguro para testar o desempenho da IA em tickets passados, uma diferença fundamental em relação ao processo padrão de Ingestão de Conhecimento da Ada.Este é outro ponto em que as plataformas mais recentes avançaram. Por exemplo, o modo de simulação do eesel AI permite-lhe testar com segurança a sua IA em milhares de tickets passados num ambiente privado. Dá-lhe uma previsão sólida da sua taxa de resolução, mostra-lhe exatamente como responderá a diferentes perguntas e ajuda-o a identificar quaisquer lacunas de conhecimento. Pode construir total confiança e ajustar o seu comportamento antes que um único cliente interaja com ele.
Preços
Os preços da Ada não estão listados no seu website. Isto é bastante normal para software empresarial, mas significa que tem de entrar em contacto com a equipa de vendas para obter um orçamento.
A principal desvantagem aqui é que pode passar por um longo processo de vendas apenas para descobrir se sequer se enquadra no seu orçamento. Os custos também podem ser difíceis de prever, pois podem estar ligados a fatores como o volume de tickets ou o número de resoluções, que podem mudar de mês para mês.
Para equipas que preferem um pouco mais de transparência, outras plataformas têm preços claros e previsíveis. Por exemplo, os planos do eesel AI são públicos e fáceis de entender.
| Plano | Preço Mensal (Faturado Mensalmente) | Principais Funcionalidades |
|---|---|---|
| Team | 299 $ | Treinar em websites/documentos, integração com Slack, Copiloto de IA |
| Business | 799 $ | Tudo do plano Team + treinar em tickets passados, Ações de IA personalizadas, simulação em massa |
| Personalizado | Contactar Vendas | Integrações avançadas, orquestração de múltiplos agentes, controlos personalizados |
Um detalhe importante aqui é que os preços do eesel AI baseiam-se num número fixo de interações de IA por mês, sem taxas extras por resolução. A sua fatura não irá aumentar subitamente apenas porque teve um mês de suporte movimentado. Além disso, com planos mensais flexíveis, pode começar com pouco e cancelar a qualquer momento sem ficar preso a um contrato de longo prazo.
Uma alternativa melhor: Ingestão de conhecimento flexível com o eesel AI
Embora a Ada seja uma plataforma sólida, o seu modelo de ingestão de conhecimento pode parecer um pouco rígido, dependente de programadores e não oferece uma forma segura de testar antes do lançamento. Para equipas que precisam de se mover rapidamente e manter a flexibilidade, existe uma forma melhor.
O eesel AI é a alternativa moderna, construída para velocidade, flexibilidade e confiança. Oferece uma forma muito mais intuitiva e poderosa de construir o cérebro da sua IA.
Aqui está um resumo rápido da diferença:
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Ligue tudo sem dores de cabeça: Conecte instantaneamente centros de ajuda, tickets passados, Confluence, Google Docs e dezenas de outras fontes, sem necessidade de código.
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Arranque em minutos, não em meses: É uma plataforma verdadeiramente self-service. Pode inscrever-se, ligar as suas ferramentas e ter um agente de IA a funcionar em minutos, sem nunca falar com um vendedor.
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Aprenda com o melhor trabalho da sua equipa: A IA analisa automaticamente as resoluções de tickets passados, para que as suas respostas se baseiem no que realmente funcionou para os seus clientes.
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Teste com total confiança: Use o modo de simulação para ver o quão bem se irá comportar e obter uma previsão clara do seu ROI antes de o ativar para os clientes.
Acertar na ingestão de conhecimento
Acertar na ingestão de conhecimento é a base de qualquer boa estratégia de suporte com IA. Precisa de ser simples o suficiente para que qualquer pessoa na equipa possa gerir, poderosa o suficiente para extrair todo o seu conhecimento e flexível o suficiente para crescer consigo.
Enquanto plataformas tradicionais como a Ada oferecem uma abordagem estruturada mas muitas vezes desajeitada, soluções modernas como o eesel AI proporcionam a velocidade, flexibilidade e aprendizagem inteligente que as equipas de suporte de hoje realmente precisam. Ao automatizar o trabalho pesado e dar-lhe as ferramentas para lançar com confiança, pode deixar de gastar meses na configuração e começar a ver resultados em dias.
Pronto para ver como é um processo de ingestão de conhecimento verdadeiramente fluido? Experimente o eesel AI.
Perguntas frequentes
A Ingestão de Conhecimento da Ada liga-se principalmente através de integrações pré-construídas com plataformas populares de centro de ajuda como Zendesk, Salesforce e Contentful. Normalmente, inicia sessão no painel da Ada, seleciona a sua plataforma e insere as credenciais. Este processo permite que a Ada extraia os seus artigos da base de conhecimento existentes.
Se o seu conhecimento não estiver numa plataforma pré-integrada, a Ada exige que utilize a sua API de Conhecimento. Isto significa que a sua equipa precisará de um engenheiro para escrever e manter código personalizado para criar ligações, o que pode transformar uma tarefa simples num projeto de desenvolvimento.
Sim, a Ingestão de Conhecimento da Ada depende muito de artigos de base de conhecimento perfeitamente estruturados e pré-escritos. Falta-lhe uma forma integrada de aprender a partir de fontes de dados não estruturadas, como tickets de suporte históricos, que frequentemente contêm soluções valiosas do mundo real.
A Ingestão de Conhecimento da Ada sincroniza dados das bases de conhecimento ligadas em intervalos variáveis. Para plataformas como Zendesk e Salesforce, é a cada 15 minutos, enquanto para outras como Dixa ou Gladly, pode demorar até seis horas. Isto significa que a sua IA pode nem sempre ter a informação mais recente imediatamente após uma atualização.
A documentação da Ada não menciona uma ferramenta de simulação integrada para testar o desempenho da IA em tickets passados antes da implementação. Isto significa que, normalmente, o lançamento é feito com alguma incerteza, testando essencialmente num ambiente de produção ao vivo com clientes reais.
A configuração da Ingestão de Conhecimento da Ada é frequentemente um processo de várias etapas, especialmente se precisar de usar a API para fontes não padronizadas, o que requer o envolvimento de um programador. Isto pode tornar o processo rígido, exigindo que os seus fluxos de trabalho se adaptem à estrutura da Ada, em vez do contrário.
