Como adicionar IA ao Salesforce Service Cloud

Primeiro, uma confissão sobre por que o suporte nativo importa

Vou começar com algo que aprendemos da forma difícil. Por um tempo, o eesel não tinha um conector nativo para o Salesforce Service Cloud, e perdemos negócios por causa disso. Uma equipe de médio porte com cerca de 900 tickets por mês desistiu porque conectar nossa IA ao Service Cloud deles ainda não era nativo. Isso doeu o suficiente para construirmos direito. Então, quando digo que o conector que você escolhe importa mais do que o modelo por trás dele, isso não é marketing, é uma cicatriz.

Por que isso importa: adicionar IA ao Service Cloud não é realmente sobre a IA. É sobre quão limpo a IA lê seus casos, seu conhecimento e seu roteamento, e quanto trabalho é preciso até chegar lá. Essa é a lente para tudo que vem a seguir.

As duas formas de adicionar IA ao Service Cloud

Antes de mexer no Setup, ajuda saber em qual dos dois caminhos você está, porque eles custam quantias diferentes do seu tempo e dinheiro.

Construir de forma nativa. Você usa as próprias ferramentas da Salesforce, Einstein Bots e Agentforce, para construir a IA dentro do Service Cloud. Controle máximo, tudo em um único registro de cliente, e preços de IA medidos que você vai querer modelar com cuidado.

Sobrepor um colega de IA. Você conecta um agente de IA de helpdesk criado especificamente para isso ao Service Cloud. Ele aprende com seus casos resolvidos e sua central de ajuda, redige ou envia respostas dentro do seu fluxo de trabalho existente, e repassa para humanos tudo aquilo de que não tem certeza. Menos controle sobre os detalhes internos, muito menos configuração, e a mesma ideia vale se você estiver pesando Agentforce contra Zendesk AI também.

A maioria das equipes acaba fazendo um pouco dos dois. Vamos percorrer primeiro o caminho nativo, porque você deve entendê-lo antes de decidir se vai construí-lo você mesmo.

Opção 1: o caminho nativo (Einstein Bots ao Agentforce)

A Salesforce oferece dois produtos sobrepostos aqui. O Einstein Bots é o criador de chatbot mais antigo, baseado em intents e diálogos. O Agentforce Service Agent é o agente generativo e autônomo mais novo. O caminho atualmente recomendado é construir um Einstein Bot nos seus canais do Service Cloud e, depois, opcionalmente, atualizá-lo para um agente do Agentforce.

As tarefas antes de poder criar o bot

A Salesforce é refrescantemente direta sobre isso: "Antes de podermos nos divertir com o Einstein Bots, precisamos terminar algumas tarefas." Essas tarefas são pré-requisitos reais:

• Uma licença de Service e uma licença de Chat ou Messaging. O bot precisa rodar em um canal de conversa ao vivo; ele não pode existir sozinho.
• Um orçamento de conversas. Cada org recebe 25 conversas do Einstein Bots por mês por usuário ativo, com um complemento pago para mais 100/mês. Elas não acumulam.
• Cabeamento de canais. Lightning Experience ativado, a configuração guiada de Chat concluída, o Salesforce Knowledge ligado, um site do Experience Cloud publicado e uma implantação de Embedded Service para o widget em que o bot é renderizado.

Uma armadilha que vale destacar: orgs criadas a partir do Summer '23 têm o roteamento aprimorado do Omni-Channel ativado por padrão, que não suporta bots padrão. Se for o seu caso, você vai construir Enhanced Bots e rotear conversas com fluxos do Omni-Channel.

A construção, passo a passo

1. Ative o Einstein Bots. No Setup, procure por Einstein Bots, ative a chave, aceite os termos. Você vai precisar da permissão Customize Application, Modify Metadata ou Manage Bots para realmente construir. (Get Started with Einstein Bots)
2. Crie o bot. Inicie o fluxo de configuração guiada. O início mais rápido é o Modelo Intro, que já vem com diálogos para tarefas comuns (boas-vindas, reportar um problema, verificar status do pedido). Começar do zero te dá um menu principal, diálogos de sistema e entidades para capturar entradas.
3. Adicione a camada generativa. É aqui que ele se torna "IA" em vez de uma árvore de decisão. Ative o Generative Knowledge Answers para que o bot pesquise sua base de conhecimento e escreva uma resposta conversacional, ou use o Article Answers para servir respostas estilo FAQ a partir da sua base do Lightning Knowledge.
4. Construa diálogos e intents. Dentro do Bot Builder, você constrói a conversa como uma árvore de diálogos, cada um acionado por uma escolha de menu ou um intent detectado no texto livre do cliente, usando entidades para preencher campos e ramificar.
5. Conecte a um canal. Bots padrão usam o fluxo Connect a Standard Bot to Channels. Bots aprimorados roteiam de e para o bot com fluxos do Omni-Channel.
6. Cabeie o repasse para humanos. O repasse é uma ação de primeira classe, não uma reflexão tardia. O diálogo de sistema Transfer to Agent (padrão) ou a etapa Set Routing Type (aprimorado) empurra a conversa ao vivo para o Omni-Channel, que a roteia para um humano disponível no Service Console.

Evoluindo para o Agentforce

Quando você estiver pronto para um agente autônomo em vez de árvores de diálogo escritas, a ferramenta Create Agent from Bot (atualmente em beta) cria um Agentforce Service Agent a partir do seu bot existente. O bot original permanece ativo, então você migra no seu próprio ritmo. O padrão recomendado pela própria Salesforce: deixe o bot Einstein saudar, verificar e filtrar, depois passe intents complexos ou sensíveis para o agente do Agentforce. Se quiser a comparação mais profunda, escrevemos sobre o Agentforce versus outras abordagens separadamente.

O que a IA nativa realmente custa

Aqui está a parte que surpreende as pessoas. As edições por assento não incluem uso ilimitado de agentes de IA. A IA é colocada em camada e medida em cima.

Fonte: preços do Salesforce Service Cloud. Cada linha traz "Preço inicial. Taxas de transação se aplicam", então os negócios reais ficam acima desses pisos. Há um nível gratuito do Agentforce limitado para experimentar, mas ele não vai sustentar uma fila de suporte real.

Além disso, o Agentforce autônomo funciona em um de dois modelos de consumo:

• Baseado em conversa: US$ 2 por conversa, fixo, independentemente da complexidade.
• Flex Credits: US$ 0,10 por ação (20 créditos cada), em pacotes de 100.000 créditos por US$ 500.

Pela própria conta da Salesforce, uma interação custa um valor fixo de US$ 2 na cobrança por conversa, mas consome de 3 a 6 ações em Flex Credits, ou seja, cerca de US$ 0,30 a US$ 0,60. O problema é a previsibilidade: uma carteira medida é difícil de prever, o que é a reclamação mais alta na comunidade.

"Preços e a imprevisibilidade do 'Flex Credit'... É mais difícil de orçar do que licenças tradicionais por assento. Se um agente de IA fica preso em um loop ou lida com um pico inesperado de tráfego de feriado, sua 'carteira digital' de créditos pode esvaziar mais rápido do que o previsto."

The Evolution of Service, G2

Se a questão do custo foi o que te trouxe aqui, nós vamos mais fundo em o Agentforce vale o custo e detalhamos totalmente o custo de configuração.

Opção 2: sobrepor um colega de IA

Se o caminho nativo soa como um projeto para o qual você não tem tempo, sobrepor é a alternativa. Em vez de construir diálogos e comprar créditos, você conecta um agente de IA de helpdesk ao Service Cloud e deixa que ele aprenda com o que você já tem.

Essa é a abordagem em que trabalho no eesel, então aqui vai a versão honesta de como ela difere da construção nativa:

• Ele treina com seus casos resolvidos, não só com sua central de ajuda. Bots nativos respondem a partir da sua base de conhecimento. Um colega de IA também lê seus tickets anteriores do Service Cloud, então ele aprende as respostas que sua equipe realmente dá, tom incluído, no primeiro dia.
• A configuração leva minutos, não um sprint. Sem empilhar licenças, sem diagramas de fluxo do Omni-Channel. Você conecta o Service Cloud, aponta para suas fontes de conhecimento, e ele já está no ar. Essa é toda a razão pela qual os conectores nativos importam tanto.
• Copiloto primeiro, depois autonomia. O padrão que quase todo mundo realmente quer é começar no modo de rascunho, observar, e depois mudar para totalmente automático nas coisas fáceis assim que confiar. O roteamento baseado em confiança mantém respostas de baixa certeza como rascunhos em vez de respostas ao vivo.

O que eu destacaria é a simulação. Antes de um colega de IA responder a um único cliente ao vivo, você pode rodá-lo contra seus tickets históricos do Service Cloud e ver exatamente o que ele teria dito e o que teria resolvido. Isso transforma "isso vai nos envergonhar?" de uma aposta no dia do lançamento em um número que você verifica antecipadamente. É a resposta direta ao medo da higiene dos dados abaixo, e não é algo que o fluxo nativo te dê de forma limpa.

Erros comuns ao adicionar IA ao Service Cloud

Depois de observar muitos desses lançamentos, os fracassos se agrupam em algumas categorias previsíveis.

Apontar a IA para dados bagunçados e torcer. Este é o grande, e os usuários do Service Cloud dizem isso claramente:

"O Agentforce é apenas tão inteligente quanto os dados que consegue 'ler'. Se sua org da Salesforce tem anos de dívida técnica, registros duplicados, artigos de conhecimento desatualizados ou campos mal mapeados, a IA vai ter dificuldades... Se seus arquivos de Content Version não são atualizados desde 2021, o agente de IA vai confiantemente dar aos clientes informações desatualizadas."

The Evolution of Service, G2

A solução não é um modelo melhor, é limpar seu conhecimento primeiro, e simular contra tickets reais para pegar as respostas confiantemente erradas antes que os clientes o façam.

Subestimar o esforço de configuração. Os avaliadores são francos ao dizer que "a maioria das equipes acaba precisando de um administrador dedicado ou consultor externo só para fazer funcionar direito." Orce esse tempo, ou escolha o caminho que não precisa dele.

Não modelar o custo medido. Uma equipe no Reddit colocou de forma direta: "Rodamos um POC que ficou proibitivo em custo." Antes de se comprometer, rode seu volume mensal real de tickets tanto pela conta de US$ 2/conversa quanto pela conta de Flex Credits, ou use uma calculadora de ROI para verificar. Se nenhum dos dois fizer sentido, esse é o sinal para olhar alternativas com preços mais estáveis.

Pular o design do repasse. Uma IA que não consegue passar graciosamente um caso difícil para um humano só frustra as pessoas. Cabeie o caminho de escalonamento antes de ir ao ar, qualquer que seja o caminho escolhido.

Experimente o eesel para o Salesforce Service Cloud

Quer uma IA para o Salesforce Service Cloud sem a construção de várias semanas? O eesel se conecta ao Service Cloud, aprende automaticamente com seus casos anteriores e artigos de ajuda, e roda uma simulação completa nos seus tickets históricos para que você veja a taxa de resolução antes que ele responda ao vivo. Você começa no modo rascunho e depois dá a ele mais autonomia à medida que confia, e o preço é um valor fixo de US$ 0,40 por ticket, sem taxas por assento, então não há nenhuma carteira de Flex Credits para vigiar se esvaziando.

É grátis para experimentar, e como ele roda primeiro em simulação, a primeira coisa que você vai ver é o que ele teria feito nos seus tickets reais do Service Cloud, não uma demonstração com dados de outra pessoa.