Um guia prático para otimização do suporte de IA

Muitas empresas estão a mergulhar de cabeça no suporte de IA, pensando que é um botão mágico que irá cortar custos e deixar todos os clientes felizes. Mas, para muitas, a realidade não corresponde à promessa. Acabam com um bot desajeitado que cria mais confusão do que resolve.

A questão é a seguinte: a IA não é uma solução mágica que se pode simplesmente ligar. O seu desempenho é um caso clássico de "lixo entra, lixo sai". Se a treinar com uma pilha de informações desarrumada e desorganizada, obterá respostas desarrumadas e imprecisas. Isso significa apenas mais trabalho para os seus agentes humanos e muita frustração para os seus clientes.

É aqui que entra a otimização de suporte de IA. É o trabalho contínuo de ajustar os seus dados, o seu modelo de IA e os processos da sua equipa para obter o desempenho que esperava e ver um retorno real do seu investimento.

Este guia irá orientá-lo através dos três pilares da otimização do suporte de IA: o seu conhecimento, os seus modelos e os seus fluxos de trabalho. Vamos a isso.

O que é a otimização de suporte de IA?

A otimização de suporte de IA é simplesmente o processo de tornar continuamente os seus sistemas de suporte de IA melhores, mais inteligentes e mais eficientes. Não é algo que se configura uma vez e depois se esquece. Pense nela como uma estratégia para garantir que a sua IA seja realmente um ativo, e não um passivo, para a sua equipa de suporte.

Para acertar, precisa focar-se em três áreas-chave:

1. O seu Conhecimento e Dados: Isto tem tudo a ver com o que alimenta a IA. A informação com que ela aprende é de alta qualidade, relevante e fácil de entender? Isto significa organizar as suas fontes de conhecimento para dar à IA uma base sólida sobre a qual construir.

2. O seu Modelo de IA e Prompts: É aqui que pode moldar o "cérebro" da IA. Pode afinar a sua personalidade, o que ela sabe e o que pode fazer para se adequar à sua marca e negócio. Uma IA genérica e pronta a usar simplesmente não terá a subtileza de que precisa.

3. Os seus Fluxos de Trabalho e Processos: Esta parte diz respeito a como a IA se encaixa nas suas operações diárias. Envolve integrá-la suavemente com as suas ferramentas existentes, testar o seu desempenho de forma segura e garantir que funciona bem com os seus agentes humanos, não contra eles.

Não pode focar-se apenas numa destas áreas e esperar grandes resultados. Poderia ter os artigos de ajuda mais imaculados do mundo, mas se o seu modelo de IA não estiver configurado corretamente, não fará diferença. Tem de abordar as três para que o suporte de IA funcione verdadeiramente.

Pilar 1: Preparar a sua base de conhecimento para a IA

Para a maioria das empresas, o maior obstáculo é que o seu conhecimento está um caos. Está frequentemente espalhado por artigos de ajuda, Google Docs antigos, páginas esquecidas do Confluence e milhares de tickets de suporte passados. A ideia de corrigir tudo isso manualmente é suficiente para fazer qualquer um desistir.

Mas aqui está a boa notícia: não precisa de iniciar uma revisão massiva e esgotante de conteúdo. Em vez disso, pode focar-se em alguns princípios-chave para tornar o seu conhecimento existente mais amigável para a IA.

Como criar uma base de conhecimento amigável para a IA

• Mantenha um tópico por artigo. Uma IA pode ficar confusa se amontoar demasiadas ideias diferentes num único documento. Manter cada artigo focado num tópico específico ajuda-a a encontrar a melhor resposta única sem se desviar com outras informações.

• Seja simples e claro. Escreva como se estivesse a explicar algo a um cliente novo. Evite jargão interno e acrónimos sempre que possível, e se tiver de os usar, certifique-se de que explica o que significam. O objetivo é não deixar margem para interpretações erradas.

• Use formatação direta. Títulos, subtítulos e listas com marcadores são como sinais para a sua IA. Ajudam-na a entender a estrutura do seu conteúdo e a descobrir quais informações são mais importantes.

• Escreva frases completas. Isto pode parecer um pormenor, mas é muito importante. Em vez de escrever apenas "Sim", uma resposta melhor seria: "Sim, o nosso produto pode exportar dados para um ficheiro CSV." Isto dá à IA o contexto de que precisa para construir uma resposta genuinamente útil para o cliente.

• Limpe o material antigo e contraditório. Uma IA não consegue distinguir entre um documento de ajuda de 2018 e um da semana passada. Se encontrar dois artigos com informações contraditórias, vai simplesmente adivinhar, e pode adivinhar mal. Fazer uma limpeza geral regular do seu conteúdo é fundamental para manter a sua IA precisa.

Eu sei, isso ainda parece muito trabalho. Felizmente, as ferramentas modernas são projetadas para lidar com este tipo de confusão. Com uma plataforma como a eesel AI, não precisa de uma base de conhecimento perfeitamente polida para começar. Ela pode ligar-se instantaneamente e de forma segura a todos os lugares onde o seu conhecimento já reside, como o seu centro de ajuda, wikis internos, e até mesmo as conversas passadas da sua equipa no Zendesk. Ela aprende com as melhores respostas que os seus próprios agentes já escreveram, por isso capta a voz da sua marca e o contexto desde o início.

Uma captura de ecrã da plataforma eesel AI a mostrar como a IA se conecta a várias aplicações empresariais para construir a sua base de conhecimento para a otimização de suporte de IA.

Melhor ainda, a eesel AI pode ajudá-lo a melhorar a sua base de conhecimento ao longo do tempo. Ela pode redigir automaticamente novos artigos de ajuda com base em resoluções de tickets bem-sucedidas, o que o ajuda a preencher as lacunas com conteúdo que já sabe que funciona para os seus clientes.

Pilar 2: Afinar o seu modelo de IA e prompts

Uma IA acabada de sair da caixa é geralmente demasiado genérica para ser útil. Para que funcione realmente para si, precisa de personalizar o seu comportamento para se adequar à sua marca, aos seus produtos e à forma como a sua equipa opera. É como dar à sua IA uma descrição de funções clara; tem de especificar o seu papel e responsabilidades usando prompts e regras.

Assumir o controlo do comportamento da sua IA

• Dê-lhe uma personalidade. Você tem controlo total sobre a forma como a sua IA se apresenta. Quer que seja formal e profissional, ou mais amigável e casual? Pode definir estas diretrizes com um simples prompt, como: "É um agente de suporte útil e amigável da Acme Inc. O seu tom é casual, mas profissional."

• Defina o que ela sabe (e o que não sabe). Um dos maiores riscos de uma IA mal configurada é que ela tentará responder a perguntas que não tem competência para responder. Precisa de ser capaz de limitar o seu conhecimento a certos tópicos ou fontes. Isto mantém as suas respostas relevantes e impede-a de sair do guião, o que é muito importante para a precisão e a segurança da marca.

• Dê-lhe coisas para fazer. Responder a perguntas é apenas o começo. Uma IA bem otimizada deve ser capaz de agir. Poderia procurar o estado da encomenda de um cliente, etiquetar um ticket corretamente ou encaminhar um problema complicado para a pessoa certa na sua equipa.

O problema é que muitas plataformas de IA, especialmente as integradas nos help desks, são "caixas-pretas". Têm regras rígidas que não pode alterar, dando-lhe quase nenhuma palavra a dizer sobre a personalidade da IA ou o que ela pode fazer. Personalizá-las geralmente envolve muito tempo de desenvolvimento e espera.

É aqui que uma ferramenta como a eesel AI o coloca no comando sem precisar de escrever qualquer código. O seu editor de prompts fácil de usar permite-lhe definir o tom, a personalidade e as regras de escalonamento da sua IA. Pode criar "Ações de IA" personalizadas que procuram informações de outros sistemas ou fazem a triagem de tickets diretamente no seu help desk. Também pode limitar facilmente o conhecimento que ela utiliza, para que possa ter diferentes bots a lidar com diferentes tópicos sem que eles se atrapalhem.

Uma imagem da interface de configurações da eesel AI onde um utilizador pode definir barreiras de proteção e regras específicas para a sua IA como parte da otimização de suporte de IA.

Pilar 3: Acertar no lançamento e nos fluxos de trabalho da sua IA

Ok, então já organizou o seu conhecimento e configurou o seu modelo de IA. Agora vem a parte enervante: ligá-la de facto. Como pode ter a certeza de que não vai ficar descontrolada, irritar os seus clientes e prejudicar a reputação da sua empresa?

A peça final do quebra-cabeças da otimização do suporte de IA é ter um plano de implementação seguro e inteligente. Precisa de uma forma de entrar em funcionamento com confiança.

Como implementar a IA sem dores de cabeça

• Teste-a nas suas conversas passadas. A melhor maneira de ver como a sua IA se irá comportar é executá-la nos seus próprios dados históricos num ambiente seguro. Isto permite-lhe ver exatamente como teria lidado com perguntas reais de clientes do passado. Dá-lhe uma boa ideia da sua taxa de resolução potencial e ajuda-o a identificar áreas para melhoria antes de ela falar com um único cliente.

• Comece pequeno e expanda. Não liberte a IA para todos de uma só vez. Comece com um grupo mais pequeno e controlado. Talvez a coloque a lidar apenas com um canal, um tipo específico de ticket ou um certo grupo de clientes. Por exemplo, poderia começar por deixá-la tratar de perguntas simples como "onde está a minha encomenda?" e fazer com que encaminhe tudo o resto para um humano.

• Observe, aprenda e melhore. Assim que estiver em funcionamento, fique de olho nas análises para ver como está a correr. Preste muita atenção às perguntas com que ela tem dificuldades. Este feedback é ouro puro; mostra-lhe exatamente onde estão as lacunas na sua base de conhecimento e dá-lhe um roteiro claro sobre o que melhorar a seguir.

Uma grande lacuna de muitas ferramentas de IA é a falta de boas funcionalidades de teste. Muitas vezes, pedem-lhe para simplesmente ligar um interruptor e cruzar os dedos, sem uma forma real de saber como se irá comportar ou quanto dinheiro poderá poupar.

A eesel AI foi construída para um lançamento sem riscos. O seu modo de simulação permite-lhe testar a sua configuração em milhares dos seus tickets passados para obter uma previsão precisa da sua taxa de desvio. Pode ver precisamente como a IA teria respondido a problemas reais dos clientes. Quando se sentir confiante, pode implementá-la gradualmente com regras específicas que lhe dão controlo total. O painel de relatórios não lhe dá apenas métricas de vaidade; aponta as lacunas de conhecimento exatas que precisa de preencher, tornando simples continuar a melhorar ao longo do tempo.

Uma captura de ecrã a mostrar o modo de simulação da eesel AI, uma funcionalidade chave para a otimização de suporte de IA que prevê o desempenho com base em dados históricos.

Comece hoje a sua otimização de suporte de IA

Uma estratégia de suporte de IA bem-sucedida resume-se realmente a três coisas: otimizar o seu conhecimento, o seu modelo e os seus fluxos de trabalho. Não é um projeto único que pode marcar numa lista; é um ciclo contínuo de ajustes e melhorias.

A plataforma certa faz com que todo este ciclo pareça simples e alcançável. Em vez de um projeto de meses que precisa de uma equipa de programadores, pode começar a funcionar em questão de minutos.

Pronto para deixar o hype para trás e ver o que a IA pode realmente fazer pela sua equipa de suporte? A eesel AI é uma plataforma surpreendentemente simples que lhe dá controlo completo para otimizar o seu suporte de IA. Conecte o seu helpdesk com um único clique и execute uma simulação gratuita nos seus tickets passados para ver a sua taxa de resolução potencial. Pode estar operacional em minutos, não em meses.