Precisão da IA vs. Abrangência no Suporte ao Cliente Explicada

Se você é um líder de suporte, provavelmente está sentindo a pressão. Todo mundo quer que você automatize mais, corte custos e responda aos clientes mais rápido. O problema? Você não pode simplesmente liberar uma IA que começa a dizer absurdos e destrói a confiança do cliente que você trabalhou tanto para construir.

Isso deixa você em uma situação difícil, enfrentando o que parece ser uma escolha impossível: você usa uma IA que tenta responder a tudo (mas pode errar muito), ou uma que só responde a algumas coisas perfeitamente (e mal faz diferença na sua fila de tickets)?

Este é o clássico cabo de guerra entre precisão e cobertura. Mas a questão é a seguinte: é uma falsa escolha.

Você não precisa escolher um. Este guia mostrará como obter o melhor dos dois mundos, transformando sua IA de uma aposta arriscada em uma parte genuinamente útil da equipe.

Qual é o dilema entre a precisão e a cobertura da IA?

Quando você está analisando a IA para suporte ao cliente, precisão e cobertura são as duas grandes métricas que você precisa entender. Elas parecem simples, mas a forma como interagem pode definir o sucesso ou o fracasso de toda a sua configuração.

A Precisão da IA é bastante direta: com que frequência sua IA dá a resposta certa? Estamos falando de respostas corretas, úteis e completas que não precisam de um humano para intervir e arrumar a bagunça. Trata-se da qualidade das respostas da IA. Acertar nisso é essencial para construir a confiança do cliente.

A Cobertura da IA tem tudo a ver com quantidade. É a porcentagem de todos os seus tickets de suporte recebidos que a IA realmente tenta resolver sozinha. É daqui que vêm as grandes promessas de eficiência e economia de custos; quanto mais a IA resolve, menos sua equipe precisa fazer.

É aqui que o problema começa. Se você pegar uma IA genérica, pronta para usar, e disser para ela lidar com 100% dos seus tickets, a precisão dela vai despencar. Ela começará a adivinhar, inventar coisas e irritar seus clientes. Mas se você for muito cauteloso e só deixar sua IA responder a um punhado de perguntas simples, sua precisão será ótima, mas a cobertura será tão baixa que mal ajudará sua equipe. Esse é o dilema que tira o sono de tantos líderes de suporte.

Métrica	O que mede	Por que é importante
Precisão	A qualidade das respostas da IA.	Constrói a confiança do cliente e impede que os agentes tenham que consertar os erros da IA.
Cobertura	A quantidade de tickets que a IA resolve.	Aumenta a eficiência, alivia a carga sobre os agentes e reduz os custos.

Os custos ocultos de errar no equilíbrio

Focar apenas na precisão ou apenas na cobertura não cria apenas uma experiência desajeitada para o cliente; causa verdadeiras dores de cabeça para o seu negócio. Vamos ver o que acontece quando o equilíbrio está errado.

Os riscos de uma IA com alta cobertura e baixa precisão

Investir tudo em uma IA que responde a tudo parece um caminho rápido para o ROI, mas os resultados podem ser bem bagunçados.

Para começar, você tem o problema da "alucinação". Alguns modelos de IA, especialmente quando não são devidamente controlados, são conhecidos por dar respostas que soam perfeitamente confiantes, mas estão simplesmente erradas. Mesmo os melhores modelos não são perfeitos; um estudo descobriu que o GPT-4 Turbo pode ser factualmente incorreto cerca de 2,5% das vezes. Pode não parecer muito, mas para cada 1.000 tickets que sua IA lida, ela pode estar fornecendo informações erradas para 25 clientes.

É assim que você prejudica a sua marca. Basta um chat terrível com a IA para fazer um cliente perder a confiança em você. Uma resposta errada sobre sua política de reembolso é muito pior do que esperar um pouco mais por um humano.

E a ironia? Uma IA de baixa precisão na verdade cria mais trabalho para sua equipe. Em vez de lidar com os problemas complicados, seus agentes acabam atuando como equipe de limpeza, pedindo desculpas pelos erros da IA e acalmando clientes frustrados. Isso praticamente anula todo o propósito da automação. Para evitar isso, você precisa de um sistema onde você está no comando. Em vez de uma "caixa-preta" que você não pode controlar, uma plataforma como a eesel AI permite que você diga à IA exatamente quais fontes de conhecimento usar, garantindo que ela só puxe informações que você já aprovou.

As limitações de uma IA com alta precisão e baixa cobertura

No outro extremo do espectro, você tem a IA excessivamente cautelosa. É aquela que está 100% correta porque só tem permissão para responder a três perguntas super-básicas. Ela pode nunca errar, mas também não é exatamente útil.

Todos nós já nos deparamos com essa experiência de "bot burro". Você faz uma pergunta um pouco complicada e recebe um instantâneo "Desculpe, não posso ajudar com isso. Conectando você a um agente." Isso não é realmente automação; é apenas um obstáculo sofisticado que adiciona mais um passo irritante para o cliente.

O retorno sobre o investimento para esse tipo de IA é péssimo. Se o seu bot apenas deflete 5% dos seus tickets, você provavelmente nunca recuperará o dinheiro e o tempo que gastou para configurá-lo. Não ajuda realmente seus agentes, não diminui sua fila e não deixa os clientes mais felizes.

Pior ainda, você está apenas criando mais trabalho para seus clientes. Eles tentam a IA, ela falha, e agora eles têm que começar do zero e repetir todo o problema para um agente humano. Esse tipo de atrito é um conhecido assassino da lealdade do cliente.

Como equilibrar a precisão e a cobertura da IA no suporte ao cliente

A tensão entre precisão e cobertura não é um problema que você precisa resolver de uma vez por todas. É um ato de equilíbrio que você gerencia ao longo do tempo. O truque é parar de vê-lo como uma escolha e começar a tratá-lo como um processo. O melhor caminho a seguir é garantir alta precisão desde o primeiro dia, e depois, lenta e inteligentemente, expandir a cobertura da sua IA à medida que você ganha mais confiança.

Passo 1: Comece com a precisão unificando seu conhecimento

Uma IA é tão boa quanto as informações das quais ela aprende. A precisão não acontece por acaso; ela vem de alimentar sua IA com uma dieta sólida de conhecimento confiável e atualizado. E a melhor maneira de fazer isso é conectá-la a todos os lugares onde o know-how da sua equipe já existe.

Uma IA que realmente sabe do que está falando precisa extrair informações de alguns lugares diferentes:

• Sua Central de Ajuda (Zendesk, Intercom, etc.): Esta é sua fonte oficial e pública da verdade. É o ponto de partida para respostas aprovadas.

• Wikis Internos (Confluence, Google Docs, Notion): Esses documentos geralmente contêm os detalhes importantes e os processos internos que os agentes usam para resolver casos difíceis.

• Seus Tickets Históricos: Esta é a verdadeira mina de ouro. Suas conversas passadas estão repletas de milhares de exemplos de como seus melhores agentes resolvem problemas reais de clientes, tudo com a voz da sua marca.

Muitas ferramentas de IA olham apenas para sua central de ajuda, e é por isso que suas respostas podem parecer tão robóticas. Plataformas como a eesel AI simplificam a construção de uma base de alta precisão, oferecendo integrações com um clique para todas as suas fontes de conhecimento. Ela pode aprender instantaneamente com seus documentos de ajuda, notas internas e tickets passados para obter uma visão completa do seu negócio desde o início.

Um infográfico explicando como a eesel AI se conecta a múltiplas fontes de conhecimento para garantir alta precisão em suas respostas. Este visual ajuda a entender o dilema entre precisão e cobertura da IA no suporte ao cliente explicado no artigo.

Passo 2: Teste e simule antes de automatizar

Você nunca deixaria um novo agente começar a falar com clientes sem algum treinamento e supervisão, certo? Então, por que faria isso com uma IA? Antes que sua IA converse com um cliente real, você precisa colocá-la à prova em um ambiente seguro. Uma demonstração de vendas rápida não será suficiente; você precisa ver como ela lida com seus tickets passados reais.

Uma boa ferramenta de simulação deve permitir que você:

• Execute a IA em milhares de seus tickets de suporte passados. Isso lhe dá uma amostra grande e realista para ver como ela se sai.

• Mostre exatamente como a IA teria respondido a cada ticket. Sem adivinhação. Você vê as respostas completas, palavra por palavra.

• Dê a você uma previsão precisa do que esperar, como sua taxa de automação potencial e economia de custos.

• Identifique lacunas em sua base de conhecimento mostrando quais perguntas confundiram a IA.

Este passo é crucial, mas um número surpreendente de plataformas o ignora, basicamente pedindo que você teste o produto delas em seus clientes ao vivo. É também uma das principais razões pelas quais construímos o modo de simulação da eesel AI. Diferente de ferramentas que carecem de recursos de teste sólidos, nossa simulação permite que você verifique tudo com confiança. Você pode ver cada resposta potencial e obter uma previsão clara de como ela se sairá antes que um único cliente seja afetado. Você pode até configurá-lo sozinho em poucos minutos.

Uma captura de tela do modo de simulação da eesel AI, demonstrando como testar o desempenho da IA antes de entrar em operação, um passo fundamental para equilibrar a precisão e a cobertura da IA no suporte ao cliente explicado.

Passo 3: Implemente gradualmente com automação seletiva

Depois de construir uma base sólida e precisa e ver como ela funciona bem na simulação, é hora de entrar em operação. Mas a jogada inteligente não é virar uma chave e ligar a IA para 100% dos seus tickets. Em vez disso, você deve expandir sua cobertura de forma lenta e deliberada.

Comece pequeno. Escolha um tipo específico de pergunta onde a IA provou ser sólida. Por exemplo, você poderia começar com tickets do tipo "onde está meu pedido?", já que geralmente são comuns e simples. Você pode criar uma regra que diz à IA para lidar apenas com tickets sobre esse tópico específico e enviar todo o resto diretamente para um humano.

Isso elimina o risco de todo o processo. Você obtém uma vitória imediata automatizando um tópico frequente, o que libera seus agentes e mostra o valor da IA. Então, você pode observar como ela se comporta, obter feedback e usar os dados para decidir o que automatizar em seguida. Você aumenta a cobertura da IA ao longo do tempo, mas apenas quando tem certeza de que pode manter a precisão alta. Esse nível de controle é uma parte central da eesel AI, que permite criar regras muito específicas para escolher exatamente quais tickets a IA deve lidar.

Esta imagem mostra as regras de personalização na eesel AI, que permitem uma implementação gradual da automação, uma tática crucial para gerenciar o dilema entre precisão e cobertura da IA no suporte ao cliente explicado aqui.

Escolhendo uma plataforma que lhe dá controle

A ferramenta de IA certa não o força a escolher entre precisão e cobertura; ela lhe dá os botões e controles para gerenciar o equilíbrio você mesmo. Ao avaliar diferentes plataformas, procure por um parceiro que o capacite, não um que tente prendê-lo a uma abordagem única para todos.

Recursos essenciais a procurar em uma plataforma de IA moderna

Com base na abordagem que discutimos, aqui estão os recursos indispensáveis que você precisará para equilibrar com sucesso a precisão e a cobertura:

1. Integração de conhecimento de múltiplas fontes: Ela precisa se conectar a tudo: helpdesks, wikis, documentos internos e tickets passados, não apenas a uma fonte pública.

2. Simulação poderosa: Ela precisa permitir que você teste seu desempenho em milhares de seus tickets passados reais antes de entrar em operação.

3. Controles de automação granulares: Você precisa do poder de decidir precisamente quais tipos de tickets são automatizados e quais vão para um humano.

4. Persona e ações de IA personalizáveis: Ela deve permitir que você defina seu tom de voz e o que ela pode realmente fazer, como procurar informações de pedidos no Shopify ou criar um ticket no Jira.

5. Relatórios acionáveis: Suas análises devem fazer mais do que apenas contar coisas; elas devem apontar lacunas de conhecimento e mostrar maneiras claras de melhorar.

Estes são os blocos de construção de uma estratégia de IA inteligente, e todos são recursos centrais do Agente de IA da eesel AI.

Por que evitar IA de "caixa-preta" e preços por resolução

Enquanto explora suas opções, você provavelmente encontrará dois modelos comuns com os quais deve ter cuidado.

O primeiro é a solução de "caixa-preta". São plataformas que lhe dão pouco ou nenhum controle sobre como a IA é treinada ou o que ela faz. Você fica basicamente preso ao modelo genérico delas, que pode não ser preciso o suficiente para o seu negócio. Se ela começar a dar respostas ruins, muitas vezes não há muito o que você possa fazer.

O segundo são os preços por resolução. Isso pode parecer bom — você só paga pelo que ela resolve —, mas cria uma situação em que os objetivos do fornecedor são o oposto dos seus. Eles são pagos para resolver o maior número possível de tickets para lhe enviar uma conta maior, mesmo que isso signifique sacrificar a precisão. Isso pode levar a uma IA que é muito agressiva ao fechar tickets, o que frustra os clientes e deixa sua equipe para juntar os cacos. Também leva a contas imprevisíveis que podem sair do controle.

Este é um modelo muito diferente dos preços transparentes e previsíveis da eesel AI. Nossos planos são baseados na capacidade que você precisa, não em quantos tickets a IA fecha. Isso significa que não há contas surpresa, e nossos objetivos estão alinhados com os seus: fornecer o melhor e mais preciso suporte possível. Com a eesel AI, você obtém controle total e custos previsíveis, então a IA está trabalhando para você, não para o lucro do fornecedor.

Uma captura de tela da página de preços transparentes da eesel AI, que apoia uma abordagem equilibrada entre precisão e cobertura da IA no suporte ao cliente, alinhando os objetivos do fornecedor e do cliente, como explicado.

Pare de escolher e comece a controlar

Todo o debate em torno da precisão versus cobertura da IA no suporte ao cliente sempre se baseou em uma falsa escolha. Você não precisa sacrificar a qualidade pela velocidade. A maneira moderna de pensar sobre isso não é escolher um lado; é ter as ferramentas certas para gerenciar o equilíbrio você mesmo, colocando você no comando.

Ao começar com uma base de alta precisão, treinando sua IA em todo o conhecimento existente da sua equipe, você constrói confiança desde o primeiro dia. Ao testá-la exaustivamente em uma simulação, você elimina o nervosismo da implementação. E ao expandir a cobertura de forma lenta e cuidadosa, você pode escalar sua eficiência sem nunca deixar sua experiência do cliente cair.

Essa abordagem transforma a implementação da IA de um cara ou coroa em um projeto previsível que realmente ajuda. Você obtém a velocidade e a economia da automação sem abrir mão do serviço de qualidade humana que faz os clientes voltarem.

Se você está pronto para uma plataforma de IA que lhe dá controle total sobre a precisão e a cobertura, você pode configurar e simular a eesel AI por conta própria em minutos. Veja por si mesmo quantos tickets você pode automatizar com segurança e precisão.