Um guia prático para o design de fluxos de trabalho de IA em 2025

Sejamos realistas: a sua equipa está provavelmente sobrecarregada com tarefas que parecem um disco riscado. O fluxo constante de tickets de suporte, a entrada de dados entorpecente e a descoberta manual de quem recebe que pedido, tudo se acumula. Antes que se dê conta, não resta tempo para o trabalho que realmente faz as coisas avançar. A IA é muitas vezes apresentada como a solução, mas descobrir como construir e lançar um plano de automatização que realmente ajude pode parecer um quebra-cabeças enorme e complicado.

É aqui que o design de fluxos de trabalho de IA entra em cena. Trata-se de criar sistemas inteligentes e automatizados que fazem mais do que apenas seguir comandos simples de "se isto, então aquilo". Este guia dar-lhe-á um mapa claro do design de fluxos de trabalho de IA, detalhando do que é feito, comparando diferentes formas de o implementar e mostrando-lhe como saber se está realmente a funcionar. No final, terá uma estrutura sólida para construir fluxos de trabalho que dão uma ajuda genuína à sua equipa.

O que é o design de fluxos de trabalho de IA?

O design de fluxos de trabalho de IA é simplesmente o processo de mapear, construir e cuidar de processos automatizados que utilizam inteligência artificial para tomar decisões, compreender o contexto de uma situação e aprender à medida que avançam. Pense nisso como contratar um colega de equipa digital que pode lidar com tarefas complexas sem que precise de estar sempre a supervisioná-lo.

Ajuda saber como isto é diferente de alguns outros termos que talvez já tenha ouvido:

• Automatização de fluxos de trabalho tradicional (a forma antiga): Esta é a sua automatização básica, baseada em regras. Segue um guião rigoroso, como uma macro simples ou uma regra no seu helpdesk. Se um ticket tiver a palavra "reembolso", vai para a equipa de faturação. É só isso. É útil para coisas simples, mas não consegue lidar com áreas cinzentas ou aprender com novas informações. No segundo em que algo inesperado surge, todo o sistema pára.

• Orquestração de fluxos de trabalho de IA: Esta é a visão geral, gerindo muitos fluxos de trabalho de IA diferentes que precisam de trabalhar em conjunto em toda a empresa. O design de fluxos de trabalho de IA é o trabalho de base de criar esses fluxos de trabalho inteligentes individuais em primeiro lugar.

O design moderno de fluxos de trabalho de IA não se trata apenas de delegar tarefas. Trata-se de construir sistemas que são inteligentes e flexíveis o suficiente para lidar com a realidade maravilhosamente caótica do apoio ao cliente e das operações diárias.

Componentes essenciais do design moderno de fluxos de trabalho de IA

Qualquer fluxo de trabalho de IA decente, independentemente da ferramenta que estiver a usar, é construído sobre três pilares principais. Se acertar nestes três pontos, acabará com um sistema que trabalha consigo, e não contra si.

1. Fontes de dados e conhecimento: De onde a IA aprende

Uma IA é tão boa quanto a informação com que aprende. Portanto, a primeira coisa que tem de fazer é descobrir onde todo o conhecimento da sua equipa está escondido e conectá-lo à IA. Se não der à IA a informação certa, não pode realmente esperar que ela apresente as respostas certas.

Este conhecimento está geralmente espalhado por todo o lado, como em:

• Wikis internos como o Confluence ou Google Docs partilhados

• Artigos públicos do centro de ajuda

• Canais de chat como o Slack ou o Microsoft Teams

• Tickets de suporte antigos de helpdesks como o Zendesk ou o Freshdesk

E é aqui que encontra o seu primeiro obstáculo: todo este conhecimento reside em diferentes aplicações e formatos. Muitas ferramentas têm dificuldade em juntar tudo, o que pode deixá-lo preso a tentar construir integrações complicadas que precisam da ajuda de um programador. Por outro lado, uma plataforma como o eesel AI está construída para se conectar a mais de 100 fontes comuns de imediato. Pode até aprender com a forma como a sua equipa lidou com tickets passados para assimilar a sua linguagem de negócios e o tom da sua marca desde o início.

Um infográfico a demonstrar como um bom design de fluxo de trabalho de IA centraliza o conhecimento de várias fontes como o Slack, Zendesk e Confluence.

2. O motor lógico: O cérebro da operação

Este é o coração do seu fluxo de trabalho, onde a IA recebe informações e decide o que fazer a seguir. Não é um simples interruptor de ligar/desligar; é um motor inteligente que precisa de configurar corretamente.

Este motor é composto por algumas partes chave:

• Modelos de IA: Estes são os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) a trabalhar nos bastidores que permitem à IA entender o que as pessoas estão realmente a dizer.

• Prompts e persona: Tem de dar à IA as suas instruções. Isto significa dizer-lhe que tipo de tom e personalidade deve ter, para que as suas respostas soem como se viessem da sua empresa.

• Lógica condicional: É aqui que estabelece as regras básicas. Precisa de ser cristalino sobre quando a IA deve intervir e, igualmente importante, quando deve recuar e passar o problema para um humano. Por exemplo, pode querer que ela lide com todas as perguntas do tipo "como fazer", mas que envie imediatamente qualquer ticket com a palavra "legal" para a sua equipa de conformidade.

Alguns sistemas dão-lhe regras de automatização pré-definidas que não pode realmente mudar, mas o verdadeiro controlo vem da capacidade de personalizar as coisas. Com o eesel AI, obtém um motor de fluxo de trabalho completo que lhe permite usar um editor simples para moldar a persona da IA. Depois, pode definir regras muito específicas para decidir exatamente em que tickets a IA deve intervir, dando-lhe controlo total e tranquilidade.

3. Integrações e ações: Onde o trabalho é feito

Assim que a IA toma uma decisão, precisa de ser capaz de fazer algo. É aqui que entram as ações, transformando um pensamento inteligente num resultado real e útil.

As ações comuns podem ser:

• Responder diretamente à pergunta de um cliente.

• Etiquetar ou classificar um ticket de suporte com a categoria correta.

• Procurar informações em tempo real, como verificar o estado de uma encomenda no Shopify.

• Passar um problema complicado para a pessoa ou equipa certa.

Um fluxo de trabalho de IA é, em última análise, tão poderoso quanto as ações que pode realizar. Muitas ferramentas estão limitadas a apenas enviar respostas de texto. Plataformas como o eesel AI permitem-lhe configurar ações personalizadas que podem atualizar detalhes de tickets, obter dados em tempo real de outros sistemas e transferir tarefas de forma suave para a pessoa certa, tudo sem precisar de escrever uma única linha de código.

Uma captura de ecrã da plataforma eesel AI a mostrar as ações e opções de personalização disponíveis no design de um fluxo de trabalho de IA.

Abordagens comuns de implementação

Assim que entender as partes básicas, a próxima grande decisão é como vai construir os seus fluxos de trabalho. Existem dois caminhos principais que pode seguir, e eles vêm com custos bastante diferentes em termos de tempo, dinheiro e dores de cabeça.

A abordagem DIY (faça-você-mesmo)

Este caminho envolve juntar diferentes ferramentas de uso geral, como ligar o Zapier ou o Make a um serviço de IA como a API da OpenAI. Está basicamente a construir o seu fluxo de trabalho do zero com peças separadas.

• A vantagem: É muito flexível. Pode ligar praticamente qualquer aplicação que tenha uma API.

• A desvantagem: Essa flexibilidade tem um preço. Estas configurações podem tornar-se complicadas e frágeis rapidamente, e precisa de alguém com competências técnicas para as construir e reparar. Quando uma ferramenta na cadeia tem um problema, todo o sistema pode falhar. Os custos também são muito variáveis, uma vez que muitas vezes está a pagar por cada ação em diferentes ferramentas, e não há redes de segurança integradas, como uma forma de testar as coisas primeiro.

• Para quem é: Equipas com conhecimentos técnicos e necessidades simples, ou aquelas que precisam de uma integração completamente personalizada e única e têm pessoal para a manter a funcionar.

A abordagem de plataforma especializada

A outra opção é usar uma ferramenta tudo-em-um que foi construída especificamente para uma função como apoio ao cliente ou TI interno.

• A vantagem: É muito mais simples e rápido. Muitas vezes, pode estar a funcionar em minutos, não em meses. Estas plataformas são construídas com segurança e proteção em mente para o seu campo específico, têm preços previsíveis e não requerem um programador para fazer funcionar as funcionalidades principais.

• A desvantagem: Pode encontrar um obstáculo se precisar de se conectar a uma aplicação realmente obscura e não suportada.

• Para quem é: A maioria das equipas de apoio, TI e operações que apenas querem uma solução poderosa e fiável que funcione sem grande complicação.

É exatamente aqui que o eesel AI entra. É um exemplo perfeito da abordagem de plataforma especializada para apoio e conhecimento interno. Tem configurações de um clique para todos os principais helpdesks, pode pôr tudo a funcionar sozinho e tem funcionalidades importantes como um modo de simulação que simplesmente não encontrará no mundo DIY.

Uma comparação rápida das abordagens

Característica	Abordagem DIY (ex: Zapier + OpenAI)	Plataforma Especializada (ex: eesel AI)
Tempo de Configuração	Dias a semanas; requer conhecimento técnico.	Minutos; pode fazer tudo sozinho.
Manutenção	Alta; as ligações podem quebrar e precisam de monitorização constante.	Baixa; a plataforma é gerida e atualizada por si.
Controlo	Detalhado, mas pode ser uma dor de cabeça para configurar.	Detalhado e fácil de usar através de um motor de fluxo de trabalho.
Segurança e Testes	Nenhuma; tem de testar ao vivo com clientes reais.	Um poderoso modo de simulação para testar primeiro com dados passados.
Modelo de Custo	Imprevisível; pagamento por ação em várias ferramentas.	Claro e previsível; baseado em níveis de utilização.
Conhecimento de Domínio	Genérico; tem de lhe ensinar tudo.	Integrado; já compreende conceitos como tickets e agentes.

Medir o sucesso e evitar armadilhas comuns

Desenhar o fluxo de trabalho é apenas a primeira metade. Para garantir que está realmente a obter algo em troca, precisa de ficar de olho em como está a funcionar e evitar alguns erros comuns que podem afundar os seus esforços.

Erros comuns a evitar:

1. Tentar automatizar tudo de uma vez: É tentador começar em grande desde o primeiro dia, mas isso quase sempre leva a uma má experiência para os clientes e a uma dor de cabeça para a sua equipa. O truque é começar pequeno. Escolha um tipo de pergunta de alto volume e baixo esforço e construa a partir daí.

2. Esquecer-se de manter um humano no ciclo: A IA não pode, e não deve, lidar com tudo. Um bom design de fluxo de trabalho de IA tem formas claras e fáceis de passar problemas complicados ou sensíveis para um agente humano.

3. Lançar sem testar: Lançar uma IA não testada sobre os seus clientes é uma aposta arriscada. Se começar a dar respostas erradas, inúteis ou simplesmente estranhas, pode prejudicar a reputação da sua empresa num piscar de olhos.

Como saber se está a funcionar:

Precisa de acompanhar os números certos. Foque-se na sua taxa de automatização (a percentagem de tickets resolvidos sem um humano), nas pontuações de satisfação do cliente (CSAT) para tickets tratados por IA, na rapidez com que responde pela primeira vez e no seu custo geral para resolver um ticket.

É aqui que ter a plataforma certa pode poupar-lhe muitas dores de cabeça. Ao contrário de ferramentas que o obrigam a apostar tudo desde o início, o eesel AI foi construído para lhe permitir começar devagar e testar tudo com confiança. O seu modo de simulação permite-lhe ver exatamente como a IA se teria comportado em milhares dos seus próprios tickets passados. Isto dá-lhe uma ideia muito boa das suas potenciais taxas de resolução antes de a ligar para um único cliente ao vivo. Remove completamente o risco de lançar uma IA que não está pronta.

Uma captura de ecrã a mostrar o modo de simulação no eesel AI, uma funcionalidade chave para testar o design de um fluxo de trabalho de IA antes de ser ativado.

Compreender o custo das ferramentas de fluxo de trabalho de IA

Os preços destas ferramentas podem variar muito, e é fácil ser atingido por custos surpresa se não estiver atento.

• Preços de ferramentas combináveis (ex: Zapier, OpenAI): Com o método DIY, geralmente está a lidar com várias faturas diferentes. O Zapier tem os seus níveis de utilização, e a OpenAI cobra-lhe tanto pela informação que lhe envia como pelas respostas que recebe de volta. Isto pode levar a alguns custos surpreendentemente altos e imprevisíveis, especialmente quando está ocupado.

• Preços de plataforma especializada (eesel AI): Os preços do eesel AI são muito mais diretos. Não há taxas por resolução, por isso a sua fatura não dispara só porque a IA teve um bom mês. Os planos são baseados num número previsível de interações mensais de IA, e todas as ferramentas principais (Agente de IA, Copiloto, Triagem e Chatbot) estão incluídas. Pode escolher um plano mensal flexível que pode cancelar a qualquer momento ou obter um desconto por pagar anualmente, o que é uma grande mudança em relação aos concorrentes que muitas vezes tentam prendê-lo a contratos longos.

Uma captura de ecrã da página pública de preços do eesel AI, a destacar a estrutura de custos transparente de uma plataforma especializada de design de fluxos de trabalho de IA.

Considerações finais sobre o design de fluxos de trabalho de IA

Um bom design de fluxo de trabalho de IA é mais do que apenas ligar um interruptor de automatização. É um processo ponderado que implica compreender as partes básicas, tomar uma decisão deliberada sobre como o vai construir e ter um plano sólido para testar e medir. O objetivo não é apenas livrar-se de tarefas tediosas, mas construir sistemas inteligentes que libertem a sua equipa, os tornem melhores no seu trabalho e, em última análise, proporcionem aos seus clientes uma experiência melhor. Com a abordagem certa e as ferramentas certas, qualquer equipa pode deixar de seguir apenas regras simples e começar a aproveitar o que a IA realmente pode fazer.

O seu fluxo de trabalho inteligente começa aqui

Pronto para desenhar um fluxo de trabalho de IA que realmente funciona, sem toda a complexidade e risco habituais? O eesel AI oferece uma plataforma simples e totalmente controlável que pode colocar em funcionamento em minutos, não em meses. Pode até simular o seu desempenho nos seus próprios dados com risco zero para ver quanto tempo poderia poupar.

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