Se gere uma equipa de suporte, conhece a sensação. O volume de tickets está sempre a aumentar, os clientes querem respostas para ontem e manter bons agentes na equipa é um trabalho a tempo inteiro por si só. É aquela sensação constante de ter de fazer mais com menos, enquanto, de alguma forma, se tenta manter toda a gente feliz.
Provavelmente já ouviu dizer que a IA é a solução, mas tentar escolher uma ferramenta pode parecer como navegar num mar de chavões. Todos os fornecedores prometem revolucionar o seu fluxo de trabalho, mas as suas promessas são muitas vezes vagas e os seus modelos de preços são um quebra-cabeças. Como pode saber o que está realmente a receber?
Vamos esclarecer as coisas. Vamos explicar o que é um modelo de suporte de IA, analisar os diferentes tipos que irá encontrar e apresentar uma forma simples de comparar funcionalidades e preços. O objetivo é que, no final, se sinta confiante para escolher a ferramenta certa para a sua equipa.
O que é um modelo de suporte de IA?
Então, o que é exatamente um modelo de suporte de IA? Pense nele como um cérebro especializado para a sua equipa de suporte. É uma IA que foi treinada para entender os problemas dos seus clientes e lidar com tarefas de suporte de forma autónoma.
E não, não estamos a falar daqueles chatbots baseados em regras antiquados que só entendiam palavras-chave específicas e deixavam toda a gente frustrada. As ferramentas modernas são construídas com base em Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), a mesma tecnologia que está por trás de ferramentas como o ChatGPT. Isto significa que conseguem realmente compreender o contexto de uma conversa e as nuances na pergunta de um cliente, e não apenas palavras-chave.
A parte "modelo" do nome refere-se apenas a este motor de IA. Pode ser um motor enorme e de uso geral, como os da OpenAI ou da Google, ou pode ser uma versão especificamente ajustada para a linguagem e o fluxo do suporte ao cliente.
O objetivo de um bom modelo de suporte de IA não é apenas fechar tickets mais rapidamente. Trata-se de dar respostas corretas aos clientes, ajudar os seus agentes humanos quando eles precisam e tornar-se mais inteligente a cada interação.
Como funcionam os diferentes modelos de suporte de IA
Antes de poder escolher a ferramenta certa, é útil perceber um pouco sobre como são construídos. A forma como um modelo de suporte de IA é projetado tem um grande impacto no tempo que leva para configurar, no seu desempenho e na facilidade com que se integra no processo atual da sua equipa.
Modelos de base vs. agentes de suporte especializados
Talvez já tenha visto plataformas como o Microsoft Azure ou o Google Vertex AI que oferecem um "catálogo de modelos". Estas dão-lhe acesso a LLMs de uso geral incrivelmente poderosos, como a série GPT ou o Llama. Eles são os motores brutos por trás da IA moderna.
O problema é que usar um modelo de base diretamente é como um fabricante de automóveis entregar-lhe um motor e esperar que construa o resto do carro sozinho. É poderoso, mas precisa de uma equipa inteira de programadores e de muito tempo para construir as integrações e interfaces para o tornar útil para o suporte. O preço também é geralmente baseado no consumo, o que torna os seus custos difíceis de prever. São impressionantes, mas não estão prontos a usar por equipas de suporte.
Por outro lado, existem os agentes de suporte especializados. São plataformas construídas de raiz para equipas de suporte ao cliente. Elas tratam de toda a complexidade técnica nos bastidores e oferecem uma interface simples que um gestor de suporte pode configurar e gerir sozinho.
Plataformas como a eesel AI são projetadas para preencher esta lacuna. Elas usam o poder dos melhores modelos de base, mas embalam-nos numa ferramenta de autoatendimento feita para fluxos de trabalho de suporte. Obtém toda a inteligência sem precisar de uma equipa de IA para a gerir.
IA nativa da plataforma vs. integrações de terceiros
Outra grande diferença é onde a IA realmente reside. Muitos helpdesks estão a criar as suas próprias funcionalidades de IA diretamente nas suas plataformas. Isto pode parecer conveniente no início, mas tem uma enorme desvantagem: prende-o à plataforma e cria silos de conhecimento.
A grande desvantagem aqui é que a IA só consegue aceder à informação armazenada dentro desse helpdesk. Mas sejamos realistas, onde é que o conhecimento da sua equipa realmente está? Provavelmente está espalhado por uma wiki no Confluence, vários Google Docs e quem sabe quantas conversas no Slack. As IAs nativas não conseguem ver nada disso, por isso dão respostas incompletas e têm de escalar tickets que poderiam ter sido resolvidos.
É por isso que as ferramentas de terceiros são muitas vezes uma aposta melhor. Em vez de o obrigarem a mover todo o seu conhecimento para um único lugar, elas conectam-se às ferramentas que já utiliza. Essa é toda a ideia por trás da eesel AI. Conecta-se com o seu helpdesk, seja o Zendesk, o Freshdesk ou o Intercom, com apenas um clique. Melhor ainda, extrai conhecimento de todos os lugares onde a sua equipa trabalha: a sua central de ajuda, tickets passados, wikis internas, tudo o que possa imaginar. Isto significa que pode dar respostas muito mais completas e precisas do que uma IA que está presa a um único sistema.
Um infográfico que mostra como um modelo de suporte de IA de terceiros, como o eesel AI, se integra com várias fontes de conhecimento.Funcionalidades chave a avaliar num modelo de suporte de IA
Depois de compreender os tipos básicos, é hora de olhar para o que eles podem realmente fazer. Um bom modelo de suporte de IA faz muito mais do que apenas dar respostas. Aqui estão as coisas que deve procurar.
Porque é que a personalização e o controlo são cruciais
Uma IA genérica e pronta a usar simplesmente não serve. Precisa de ser capaz de controlar a sua personalidade, definir o seu tom de voz e estabelecer regras claras para a automação. Muitas ferramentas são bastante rígidas. Procure uma que lhe dê flexibilidade, como um editor de prompts para controlar a personalidade da IA e as regras de automação. Por exemplo, com a eesel AI, pode decidir exatamente que tipos de tickets a IA deve automatizar e qual é o caminho de escalonamento para tudo o resto.
Uma captura de ecrã da interface do eesel AI, a demonstrar as funcionalidades de personalização e controlo de um modelo de suporte de IA.Agir, não apenas responder a perguntas
Responder a perguntas é apenas o começo. Para realmente fazer a diferença, um modelo de suporte de IA precisa de agir como um agente. Consegue adicionar etiquetas aos tickets? Encaminhá-los para a pessoa certa? Juntar duplicados? Consegue contactar uma ferramenta externa para verificar o estado de uma encomenda ou processar um reembolso? Essa é a diferença entre um simples bot de perguntas e respostas e uma verdadeira ferramenta de automação. Este tipo de ações está integrado nos produtos AI Agent e AI Triage da eesel AI.
Um diagrama de fluxo de trabalho a ilustrar como um modelo de suporte de IA pode realizar ações em tickets de suporte.Aprender com o seu conhecimento existente
Pense em como a IA se torna inteligente. Se um fornecedor lhe disser para começar por escrever manualmente centenas de pares de perguntas e respostas ou construir uma nova base de conhecimento de raiz, fuja. As melhores ferramentas aprendem com o trabalho que já fez. A eesel AI, por exemplo, treina com base nos seus tickets de suporte anteriores. Ela descobre a voz da sua marca, os problemas comuns e como é uma boa resposta, tudo a partir dos seus dados existentes.
Uma vista da plataforma eesel AI onde o modelo de suporte de IA se conecta a fontes de dados existentes para aprender.Testes e simulação seguros
Você nunca deixaria um novo agente começar a falar com clientes sem qualquer treino ou supervisão, certo? O mesmo se aplica a uma IA. Deixar um bot não testado à solta com os seus clientes é um risco enorme. Muitas ferramentas não oferecem uma boa forma de testar as coisas, o que é um grande sinal de alerta. Uma das melhores coisas sobre a eesel AI é o seu modo de simulação. Permite-lhe testar a sua configuração em milhares dos seus próprios tickets passados num ambiente seguro, mostrando exatamente como teria respondido. Pode ver previsões claras sobre taxas de resolução e poupanças de custos, para que possa ajustar as coisas e ganhar confiança antes que interaja com um cliente real.
O modo de simulação no eesel AI, uma funcionalidade chave para testar um modelo de suporte de IA de forma segura.Compreender os preços dos modelos de suporte de IA
Os preços da IA podem ser uma verdadeira dor de cabeça. Muitas vezes, parece que são projetados para serem confusos e impossíveis de prever. Aqui está um guia rápido para os modelos que provavelmente irá encontrar.
Verá preços por resolução por todo o lado. Parece bom à primeira vista: só paga quando a IA realmente resolve um ticket. Mas o senão é que o penaliza por ter bons resultados. À medida que a sua IA melhora e resolve mais tickets, a sua fatura continua a subir. Basicamente, desencoraja-o de automatizar mais do seu suporte.
Ferramentas gerais como o ChatGPT têm os seus próprios níveis de preços, como o plano Business por $25 por utilizador por mês, mas isso não lhe dá um agente integrado que possa realmente executar ações no seu helpdesk. E para a maioria dos grandes fornecedores, os planos empresariais estão escondidos atrás de um botão "Contactar Vendas", tornando impossível fazer um orçamento sem um longo ciclo de vendas.
Veja como os modelos se comparam geralmente:
| Modelo de Preços | Como Funciona | Prós | Contras |
|---|---|---|---|
| Por Resolução / Ticket | Paga por cada ticket que a IA fecha com sucesso. | Parece ser baseado no desempenho. | Custos imprevisíveis que aumentam à medida que automatiza mais. Penaliza o sucesso. |
| Por Licença de Agente | Paga uma taxa mensal por cada agente de suporte que utiliza a ferramenta. | Custo simples e previsível. | Fica caro para equipas grandes. Paga o mesmo quer a IA faça muito ou pouco. |
| Por Interação (modelo da eesel) | Paga uma taxa fixa por um número definido de interações de IA por mês. | Previsível e transparente. Os custos não disparam. | Precisa de estimar o seu volume mensal para escolher o plano certo. |
É por isso que é tão importante encontrar uma ferramenta com preços claros. Na eesel AI, o preço é baseado num número fixo de interações mensais de IA (que pode ser uma resposta ou uma ação que ela realiza). Não há taxas por resolução, por isso não terá uma surpresa desagradável na sua fatura após um mês movimentado. Os planos também são mensais, pelo que pode cancelar a qualquer momento, o que é bastante raro num mercado cheio de contratos anuais rígidos.
Uma captura de ecrã da página de preços do eesel AI, a mostrar os preços transparentes para o seu modelo de suporte de IA.Comece hoje com o modelo de suporte de IA certo
Portanto, quando se trata de escolher um modelo de suporte de IA, não se trata de encontrar a tecnologia mais complexa ou a lista de funcionalidades mais longa. Trata-se de encontrar algo prático que se ajuste às ferramentas que já utiliza, que reúna todo o conhecimento da sua equipa, que lhe dê controlo real e que tenha um modelo de preços que realmente faça sentido.
Nós criámos a eesel AI para preencher todos esses requisitos. É uma ferramenta de autoatendimento, por isso pode tê-la a funcionar em minutos, não em meses. Tem controlo total sobre como funciona e pode testar tudo sem riscos no modo de simulação antes de a colocar em produção.
Quer ver por si mesmo como uma ferramenta de IA simples e integrada pode ajudar a sua equipa de suporte? Inscreva-se para um teste gratuito da eesel AI e pode ter o seu primeiro agente de IA configurado em apenas alguns minutos.
Perguntas frequentes
Os modelos de suporte de IA modernos são construídos com base em Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), o que lhes permite compreender o contexto e as nuances das perguntas dos clientes, e não apenas palavras-chave específicas. Isto significa que podem fornecer respostas mais precisas e úteis, comportando-se mais como um agente humano do que como um sistema rígido baseado em regras.
Os modelos de base são LLMs poderosos e de uso geral que exigem recursos de programação e tempo significativos para integrar e personalizar para o suporte. Os agentes de suporte especializados, por outro lado, são plataformas construídas especificamente para o suporte ao cliente, lidando com a complexidade técnica e oferecendo uma interface amigável para fácil configuração e gestão.
Procure personalização e controlo sobre a personalidade e as regras da IA, e garanta que ela pode realizar ações para além de apenas responder a perguntas (como etiquetar ou encaminhar tickets). Além disso, priorize ferramentas que aprendem com a sua base de conhecimento existente e tickets passados, em vez de exigirem a criação de novo conteúdo.
Os modelos comuns incluem preços por resolução, que cobram por cada ticket que a IA resolve, mas pode levar a custos imprevisíveis e crescentes. O preço por licença de agente oferece previsibilidade, mas pode ser caro para equipas maiores. Um modelo por interação, como o da eesel AI, cobra uma taxa fixa por um número definido de interações de IA, proporcionando custos transparentes e estáveis.
Os melhores modelos de suporte de IA conectam-se diretamente às suas ferramentas e fontes de conhecimento existentes, como helpdesks, wikis e Google Docs. Eles treinam com base nos seus tickets de suporte passados e no conteúdo existente para compreender a voz da sua marca e os problemas comuns, eliminando a necessidade de criar manualmente novos pares de perguntas e respostas.
Sim, procure ferramentas que ofereçam um modo de simulação. Esta funcionalidade permite-lhe testar o desempenho da IA em milhares dos seus tickets passados num ambiente seguro e controlado. Pode então rever as suas respostas, ajustar as configurações e ver as taxas de resolução e poupanças de custos previstas antes de a colocar em produção.
As integrações de terceiros superam os silos de conhecimento ao conectarem-se a todas as suas ferramentas existentes — helpdesks, wikis e mais — onde o conhecimento da sua equipa realmente reside. As IAs nativas dos helpdesks estão muitas vezes limitadas à informação dentro dessa plataforma específica, o que leva a respostas incompletas e a taxas de escalonamento mais altas.
