Alucinações de IA no suporte e como preveni-las

Provavelmente viu a história sobre o chatbot da Air Canada que inventou uma política de reembolso, que acabou por custar dinheiro real à companhia aérea. É um exemplo incrível, e francamente doloroso, de um problema que está a dar uma grande dor de cabeça a muitas empresas: as alucinações de IA.

A IA tem o potencial para mudar completamente o apoio ao cliente, mas esse potencial vem com uma grande desvantagem. Quando o seu agente de IA inventa factos com confiança, não está apenas a dar uma resposta errada. Está a minar a confiança do cliente, a criar mais trabalho para os seus agentes humanos e pode causar danos reais à sua marca.

Isto não é um pequeno erro técnico; é um desafio fundamental na forma como estes modelos funcionam. Mas a boa notícia é que é totalmente solucionável. Este guia irá explicar o que são realmente as alucinações de IA num contexto de apoio ao cliente, porque acontecem e, mais importante, dar-lhe-á um enquadramento claro e direto para as impedir.

O que são alucinações de IA no apoio ao cliente?

Uma alucinação de IA ocorre quando um modelo de IA gera informação falsa, enganadora ou simplesmente estranha, mas apresenta-a como um facto sólido. A IA não está a "mentir" como uma pessoa faria, porque não tem o conceito de verdade. É melhor pensar nela como um motor de previsão superavançado, que calcula constantemente a próxima palavra estatisticamente mais provável numa frase.

Quando a IA encontra uma lacuna no seu conhecimento ou não consegue encontrar uma resposta direta nos seus dados, pode tornar-se um pouco... criativa. Preenche os espaços em branco com o que soar mais plausível.

Num contexto de apoio ao cliente, isto pode manifestar-se como:

• Inventar uma funcionalidade de produto inexistente para tentar resolver o problema de um cliente.

• Fornecer um número de seguimento de encomenda falso ou uma data de entrega incorreta.

• Citar uma cláusula muito específica da sua política de devoluções que, na verdade, não existe.

• Misturar detalhes de duas contas de clientes completamente diferentes numa resposta muito confusa.

O pior de tudo é que estas respostas são dadas com uma confiança desconcertante. Uma alucinação gerada por IA é frequentemente gramaticalmente perfeita e soa completamente profissional, o que pode facilmente enganar tanto os seus clientes como, talvez, até os seus agentes de apoio mais recentes. E é aí que a confiança começa a desmoronar-se.

Porque acontecem as alucinações de IA no apoio ao cliente

Descobrir porque é que a sua IA pode sair do guião é o primeiro passo para construir um sistema em que possa realmente confiar. Geralmente, resume-se a algumas questões-chave.

O modelo é treinado com dados defeituosos ou desatualizados

Muitos modelos de IA de uso geral aprendem a partir de enormes conjuntos de dados extraídos da internet pública. E como todos sabemos, a internet é uma mistura selvagem de ideias brilhantes, artigos desatualizados, opiniões tendenciosas e coisas que estão simplesmente erradas. A IA aprende com tudo isso, sem um filtro incorporado para o que é preciso.

Mesmo quando uma IA é treinada com o conhecimento interno da sua própria empresa, esses dados podem tornar-se um campo minado. Os produtos são atualizados, as políticas são revistas e os artigos do centro de ajuda ficam obsoletos. Se a sua IA não tiver acesso à informação mais recente, irá alegremente fornecer respostas antigas e incorretas sem pensar duas vezes.

O modelo é concebido para ser plausível, não verdadeiro

Na sua essência, os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) são incrivelmente sofisticados a encontrar padrões. O seu objetivo principal é criar uma resposta que soe humana e seja gramaticalmente correta. A precisão factual é um objetivo secundário e muito mais difícil.

Pense nisto como um preenchimento automático superpoderoso. Está sempre a tentar prever a próxima melhor palavra. Quando trabalha com dados claros e abundantes, os resultados são incríveis. Mas quando recebe uma pergunta que não consegue responder facilmente a partir do seu treino, pode derivar para a ficção apenas para terminar a frase de uma forma que pareça fazer sentido.

A IA não consegue encontrar o contexto certo

Quando um cliente faz uma pergunta, um bom agente de IA deve procurar a resposta na base de conhecimento da sua própria empresa. Mas o que acontece quando não consegue encontrar um documento relevante? Ou se a informação está espalhada por uma dúzia de aplicações diferentes como o Google Docs, Notion e Confluence?

Este é um ponto de falha clássico. Se a pesquisa da IA não encontrar nada, pode recorrer ao seu conhecimento geral, baseado na internet, e simplesmente inventar uma resposta que pareça correta. É aqui que ocorrem as alucinações mais prejudiciais, e é o principal problema que um sistema de IA moderno precisa de resolver.

Como uma base de conhecimento fundamentada previne as alucinações

A forma mais eficaz de parar as alucinações de IA é garantir que a sua IA nunca tenha de adivinhar. Precisa de a "fundamentar" numa única fonte de verdade: o conhecimento da sua própria empresa, cuidadosamente gerido. A configuração correta aqui faz toda a diferença.

Utilize a geração aumentada por recuperação (RAG)

A Geração Aumentada por Recuperação, ou RAG, é a técnica de eleição para construir agentes de IA fiáveis. É uma ideia simples mas brilhante: em vez de vasculhar a sua vasta e genérica memória, a IA primeiro pesquisa as fontes de conhecimento privadas da sua empresa (como documentos de ajuda, tickets anteriores e wikis internos) para encontrar a informação mais relevante. Depois, e esta é a parte importante, utiliza apenas essa informação para criar a sua resposta.

Unifique as suas fontes de conhecimento

O maior obstáculo com o RAG é que o conhecimento da empresa é geralmente uma confusão. Está espalhado por todo o lado: centros de ajuda, wikis internos, folhas de cálculo, etc. A maioria das plataformas de IA tem muita dificuldade com isto, forçando-o a carregar documentos manualmente ou permitindo apenas a ligação a um único helpdesk.

Um infográfico a ilustrar como a eesel AI unifica fontes de conhecimento dispersas para prevenir alucinações de IA no apoio.

É aqui que uma ferramenta como a eesel AI se torna útil, porque foi concebida para se ligar a todas as suas fontes de conhecimento instantaneamente. Com integrações de um clique para ferramentas como o Confluence, Google Docs, e Notion, pode construir uma base de conhecimento abrangente e fundamentada em poucos minutos, não em meses.

Melhor ainda, a eesel AI pode aprender com os seus tickets de apoio anteriores de helpdesks como o Zendesk ou o Intercom. Isto permite-lhe captar o tom de voz específico da sua marca e aprender soluções comuns automaticamente, para que soe como o seu melhor agente desde o início.

Mantenha a sua base de conhecimento atualizada e completa

Uma base de conhecimento fundamentada é tão boa quanto a informação que contém. Informação desatualizada leva a respostas erradas. Ao usar integrações diretas em vez de carregamentos manuais, a sua IA tem sempre a versão mais recente de cada documento ao seu alcance.

Ferramentas como a eesel AI levam isto um passo mais além. Elas podem analisar os seus tickets resolvidos com sucesso e gerar automaticamente rascunhos de artigos para o seu centro de ajuda. Isto ajuda-o a encontrar e a preencher lacunas na sua documentação usando conteúdo que já provou resolver problemas reais de clientes, criando um ciclo de feedback que se torna cada vez mais inteligente.

Controle e teste a sua IA

Mesmo com uma base de conhecimento perfeita e fundamentada, ainda precisa do conjunto certo de ferramentas para implementar a sua IA com confiança e segurança. A abordagem "tudo ou nada" que se vê em muitas plataformas de IA é um convite a problemas. Precisa de controlo, visibilidade e uma forma de testar sem qualquer risco.

Execute simulações sem risco

Um dos maiores medos ao lançar uma nova IA é a incerteza. Como sabe que vai funcionar como prometido sem a deixar simplesmente à solta com clientes reais?

O problema com a maioria das plataformas de IA é a falta de um ambiente seguro para testes. Muitas vezes, é pressionado a lançar e a esperar pelo melhor. Em contraste, a eesel AI oferece um poderoso modo de simulação. Pode testar a sua IA em milhares dos seus próprios tickets históricos para ver exatamente como teria respondido. Isto dá-lhe uma previsão sólida da sua taxa de resolução e permite-lhe ajustar o seu comportamento antes que um único cliente fale com ela.

Uma captura de ecrã a mostrar o modo de simulação da eesel AI, uma ferramenta essencial para prevenir alucinações de IA no apoio antes de entrar em funcionamento.

Mantenha um controlo granular

A maioria das empresas quer que a sua IA intervenha apenas quando está muito confiante de que tem a resposta certa. O problema é que muitas ferramentas de IA são uma caixa preta; liga-se um interruptor e ela tenta responder a tudo, o que é um risco enorme.

Em vez de uma caixa preta, precisa de um painel de controlo. A eesel AI permite-lhe definir exatamente que tipos de tickets a IA deve tratar. Pode começar por baixo, com perguntas simples e repetitivas, e fazer com que escale automaticamente tudo o resto para um agente humano. À medida que observa o seu desempenho e ganha confiança, pode expandir gradualmente o âmbito da IA, garantindo uma implementação segura e previsível.

Esta imagem exibe as regras de personalização na eesel AI, que ajudam a gerir e prevenir alucinações de IA no apoio.

Utilize ações personalizadas e prompting inteligente

Parar as alucinações não se trata apenas de limitar a IA; trata-se de lhe dar instruções claras e as ferramentas certas para o trabalho. Com prompting inteligente e ações personalizadas, pode substituir a adivinhação por trabalho real.

Aqui ficam algumas boas práticas:

• Diga à IA como falhar graciosamente. Uma simples linha no seu prompt como, "Se não conseguires encontrar a resposta no conhecimento fornecido, diz apenas 'Não sei a resposta, mas posso encaminhar-te para um agente humano que sabe'" faz maravilhas.

• Defina a persona da IA. Pode controlar o seu tom e personalidade para garantir que soa sempre como parte da sua equipa.

• Dê-lhe "Ações". Em vez de fazer a IA adivinhar o estado de uma encomenda, pode dar-lhe uma "ação" para consultar o estado em tempo real diretamente de um sistema como o Shopify. Isto substitui uma potencial alucinação por um dado factual e em tempo real.

Com uma plataforma como a eesel AI, tudo isto é fácil de configurar num editor de prompts simples, sem necessidade de programação.

Uma visão da interface da eesel AI para configurar ações e fluxos de trabalho personalizados, uma estratégia para prevenir alucinações de IA no apoio.

Pode confiar na sua IA (se tiver as ferramentas certas)

As alucinações de IA são um risco real no apoio ao cliente. São um resultado natural de como os modelos de linguagem são construídos e dos dados confusos com que são treinados. Mas não são inevitáveis.

A solução é uma estratégia de duas partes que o coloca firmemente no controlo:

1. Fundamentação: Ligue a sua IA a uma base de conhecimento unificada e atualizada usando RAG. Isto força-a a confiar nos factos da sua empresa, não na sua própria imaginação.

2. Controlo: Utilize ferramentas que lhe permitam simular o desempenho, definir regras de automação específicas e personalizar o comportamento e as capacidades da sua IA.

Prevenir alucinações não é tornar a sua IA menos poderosa; é implementá-la de forma inteligente e responsável. Com a plataforma certa, pode automatizar o seu apoio com confiança e construir a confiança do cliente em vez de a destruir.

Pronto para eliminar as alucinações de IA?

A maioria das plataformas de apoio com IA prende-o a longas chamadas de vendas e implementações complicadas e que exigem programadores só para ver se funciona.

A eesel AI foi construída para ser diferente. É completamente self-service. Pode ligar as suas fontes de conhecimento, simular o desempenho nos seus próprios tickets históricos e entrar em funcionamento em minutos.

Experimente a eesel AI gratuitamente e veja por si mesmo como é fácil construir um agente de apoio de IA em que pode realmente confiar.