Um guia prático para treinamento de IA com dados de suporte

Todos já passámos por isso. Presos num loop com um chatbot que simplesmente não nos entende, a dar respostas genéricas que não têm nada a ver com o nosso problema real. É frustrante e, geralmente, acontece porque a IA está a seguir um guião, em vez de um contexto do mundo real.

O segredo para criar um agente de suporte de IA que realmente ajuda é treiná-lo com os dados de suporte da sua própria empresa. É isto que transforma um bot genérico num membro valioso da equipa, capaz de dar respostas precisas, relevantes e alinhadas com a marca.

Mas por onde é que se começa? A ideia de "treino de IA" pode parecer complicada e fora de alcance. Este guia está aqui para simplificar as coisas. Vamos explicar como funciona o treino de IA com dados de suporte e mostrar como as ferramentas modernas o tornaram algo que qualquer equipa pode fazer.

O que é exatamente o treino de IA com dados de suporte?

Nos termos mais simples, é o processo de ensinar um modelo de IA permitindo que ele aprenda com o histórico privado da sua empresa. Isto inclui conversas de suporte antigas, artigos de ajuda, notas internas e tudo o mais que a sua equipa criou para resolver os problemas dos clientes. Em vez de depender da mesma informação pública que o ChatGPT, a sua IA aprende a linguagem, os problemas e as soluções específicas que são únicos para o seu negócio.

Ajuda pensar em como uma IA funciona em duas fases:

1. A fase de aprendizagem (Treino): O modelo de IA lê e analisa todos os dados que lhe fornece. Ele explora tickets passados, documentos de ajuda e wikis internas para compreender o tom de voz da sua marca, os pontos de dor comuns dos clientes e as soluções que funcionaram anteriormente. É como se um novo funcionário lesse de uma assentada todo o histórico da sua empresa.

2. A fase de execução (Inferência): Depois de aprender, a IA põe esse conhecimento em prática. Usa o que aprendeu para responder a novas perguntas de clientes, redigir respostas para os seus agentes e lidar com tarefas automatizadas.

A verdadeira magia está guardada nos seus dados de suporte existentes. É o que torna o seu apoio ao cliente seu. Uma IA treinada com estes dados será naturalmente mais útil do que uma que recolhe informação da web pública. Isto costumava ser uma tarefa gigantesca que exigia equipas de ciência de dados e meses de trabalho, mas uma nova onda de plataformas automatizou a maior parte do trabalho pesado, tornando-o surpreendentemente simples.

Um fluxo de trabalho que ilustra o processo de treino de IA com dados de suporte, desde a análise de dados até à resolução.

Que dados deve usar para o treino da IA?

Quanto mais informação relevante e de alta qualidade conseguir fornecer à sua IA, mais inteligente e capaz ela será. Um sistema de suporte de IA verdadeiramente excelente extrai conhecimento de todos os cantos das suas operações, não apenas de um ou dois locais.

Histórico do help desk

Todos esses tickets de suporte passados são uma mina de ouro. A sério. Eles contêm milhares de perguntas reais de clientes reais, juntamente com as respostas que os seus agentes usaram para as resolver. Esta é provavelmente a melhor fonte para ensinar a uma IA o seu tom de voz específico e as formas mais diretas de resolver problemas comuns.

A forma antiga de fazer isto envolvia exportar, limpar e formatar manualmente todos esses dados, o que é um projeto enorme e tedioso. Felizmente, já não precisa de o fazer. Ferramentas modernas como o eesel AI podem ligar-se diretamente a help desks como o Zendesk e o Freshdesk. Ele pode analisar o seu histórico de tickets automaticamente, aprendendo o contexto do seu negócio desde o primeiro dia, sem que precise de mexer num único ficheiro CSV.

Bases de conhecimento e documentos internos

Os seus artigos oficiais do centro de ajuda, FAQs e wikis internas são a sua "fonte da verdade". Eles contêm toda a informação aprovada sobre as políticas da empresa, características do produto e guias técnicos. Fornecer este conhecimento estruturado à sua IA garante que ela dá respostas consistentes e precisas que já foram aprovadas por si.

Um problema comum com ferramentas de IA mais antigas é que muitas vezes ficam presas dentro do help desk, completamente isoladas de informações importantes armazenadas noutros locais. Para que uma IA seja verdadeiramente eficaz, precisa de ver o quadro completo. É por isso que o eesel AI tem integrações de um clique com plataformas como o Confluence, Google Docs e Notion. Ele conecta todo o seu conhecimento disperso num único cérebro para a sua IA usar.

Um infográfico que mostra como a IA para treino de dados de suporte integra conhecimento de várias fontes como Zendesk, Freshdesk e Confluence.

Macros de agente e respostas predefinidas

As macros de agente são as respostas prontas da sua equipa para perguntas comuns. Foram testadas, ajustadas e aprovadas porque funcionam. Incluí-las nos seus dados de treino é um ótimo atalho para garantir que a IA aprende as suas mensagens mais eficientes e alinhadas com a marca desde o início.

Os desafios do mundo real no treino de IA

Não basta atirar dados a uma IA. Existem alguns obstáculos comuns a ultrapassar para garantir que o resultado final é preciso, seguro e genuinamente útil. Saber quais são já é metade da batalha.

Desafio 1: Dados desorganizados

Sejamos honestos: os dados de suporte raramente estão limpos. Estão cheios de erros ortográficos, gírias de clientes, conversas paralelas e, por vezes, várias perguntas numa única thread. No passado, preparar estes dados para uma IA significava que alguém tinha de limpá-los e formatá-los manualmente. Se saltasse esse passo, a IA aprenderia todas as coisas erradas e diria disparates.

É aqui que muitos projetos de IA costumavam estagnar. O trabalho de preparação manual era simplesmente demasiado demorado. Felizmente, esta é outra área onde as coisas melhoraram. Por exemplo, o eesel AI foi construído de raiz para compreender a natureza desorganizada e conversacional dos dados de suporte. Isto reduz tanto a necessidade de limpeza manual que pode começar a funcionar em minutos, não em meses.

Desafio 2: Privacidade e segurança dos dados

Este é um ponto crucial. Quando entrega as suas conversas privadas de clientes para treinar uma IA, precisa de ter 100% de certeza de que os seus dados estão seguros. Nunca devem ser usados para treinar modelos para outras empresas ou acabar num conjunto de dados público.

Isto não é negociável. Qualquer plataforma de IA respeitável tem de garantir que os seus dados estão completamente isolados. Com o eesel AI, os seus dados nunca são usados para treinar modelos gerais. São encriptados, mantidos separados e são usados apenas para alimentar a sua IA. Para empresas com requisitos de conformidade rigorosos, pode até optar por funcionalidades como a residência de dados na UE para garantir que os seus dados permanecem numa região geográfica específica.

Desafio 3: Garantir o desempenho e evitar o "sobreajuste" (overfitting)

Como pode ter a certeza de que a IA terá um bom desempenho antes de a lançar aos seus clientes? Um problema clássico na aprendizagem automática é o "sobreajuste" (overfitting). Isto acontece quando o modelo basicamente memoriza os dados de treino em vez de aprender os padrões subjacentes. Obtém uma nota máxima em perguntas antigas, mas falha completamente quando vê uma nova pergunta formulada de forma ligeiramente diferente.

A única maneira de evitar isto é testá-la exaustivamente, mas a maioria das ferramentas não oferece uma boa forma de o fazer. É aqui que uma funcionalidade como o modo de simulação do eesel AI se torna útil. Permite-lhe testar a sua IA em milhares dos seus próprios tickets passados num ambiente seguro. Pode ver exatamente como teria respondido, o que lhe dá uma previsão sólida da sua taxa de resolução e desempenho antes de interagir com um cliente real.

Uma captura de ecrã do modo de simulação do eesel AI, uma funcionalidade chave para um treino eficaz da IA com dados de suporte.

Como é o treino de IA na prática

Depois de a sua IA estar devidamente treinada, pode tornar-se uma parte bastante versátil da sua equipa de suporte. Pode usá-la de diferentes formas para se livrar de trabalho entediante, resolver problemas mais rapidamente e dar algum apoio aos seus agentes humanos.

Aqui está uma rápida visão do "antes e depois" de colocar uma IA bem treinada a trabalhar.

Para o suporte de primeira linha

• Antes: Os seus agentes passam uma boa parte do dia a responder manualmente às mesmas perguntas repetitivas, como "Onde está a minha encomenda?" ou "Como reponho a minha palavra-passe?"

• Depois: Um agente de IA trata instantaneamente de um enorme volume desses tickets simples de primeiro nível por conta própria, libertando a sua equipa para se concentrar em questões mais complexas.

Para assistência ao agente

• Antes: Os novos agentes demoram semanas a ficar a par de tudo, e mesmo os agentes seniores têm de procurar em diferentes separadores e documentos para encontrar a informação certa.

• Depois: Um copiloto de IA pode redigir respostas precisas em segundos, diretamente no help desk. É como dar a cada agente um assistente especialista que tem todas as respostas.

Um exemplo de um Copiloto de IA a ajudar um agente com uma resposta redigida após o treino da IA com dados de suporte.

Para gestão de tickets

• Antes: Os agentes têm de gastar tempo precioso a etiquetar, categorizar e encaminhar manualmente cada ticket recebido para a pessoa ou departamento certo.

• Depois: A triagem com IA pode categorizar e encaminhar automaticamente os tickets para a equipa correta e aplicar as etiquetas certas, tudo antes mesmo de um agente os ver.

Estas não são apenas ideias abstratas, são o que ferramentas como o eesel AI Agent, AI Copilot e AI Triage oferecem. Todas aprendem com o mesmo conhecimento unificado que cria, pelo que trabalham juntas de forma harmoniosa.

O treino de IA com dados de suporte já não é um projeto gigantesco

Um excelente suporte de IA depende do treino com os seus próprios dados. Durante muito tempo, esse processo foi um projeto massivo e caro que apenas as grandes empresas podiam sequer considerar. Isso já não é verdade.

O maior obstáculo que sempre impediu as equipas foi a complexidade. As melhores ferramentas de hoje são self-service, permitindo que se configure sem precisar de uma equipa de programadores. Com uma plataforma como o eesel AI, pode construir e lançar um agente de IA totalmente treinado em apenas alguns minutos.

Também deve ter controlo total. Não deve ser forçado a um sistema rígido de tudo ou nada. Uma boa ferramenta permitirá que escolha exatamente que tipos de tickets a IA deve tratar, defina o seu tom de voz e personalize o seu comportamento. E, por fim, tenha cuidado com os preços imprevisíveis. Algumas plataformas cobram por resolução, o que significa que a sua fatura aumenta à medida que tem mais sucesso. Procure planos com preços fixos e claros para que os seus custos não fiquem fora de controlo.

Não deixe que a ideia de um processo de treino complicado o assuste. A maneira mais fácil de ver o que uma IA treinada com os seus dados pode fazer é simplesmente experimentar.

Pronto para treinar uma IA com os seus dados de suporte? Comece a usar o eesel AI gratuitamente e veja-o em ação em minutos.