Vamos falar sobre aquele momento crítico no atendimento ao cliente: quando uma IA passa a conversa para um humano. Se for bem feito, é uma experiência tranquila e útil. Se for mal feito, você terá um cliente frustrado. É aqui que a velocidade da automação precisa encontrar a perícia humana, sem solavancos estranhos pelo caminho.
Os melhores agentes de IA não são apenas bons em responder perguntas; eles são inteligentes o suficiente para saber quando sair do caminho.
O Fin AI da Intercom é um grande nome nesta área, lidando com milhões de conversas. Mas como ele realmente gerencia essa transferência crucial para um agente humano? Vamos percorrer como os Handovers do Fin AI são configurados, analisar algumas das limitações de sua abordagem e mostrar como pode ser uma alternativa mais moderna, flexível e previsível.
O que são os Handovers do Fin AI?
Um handover do Fin AI é simplesmente o processo de transferir um chat de cliente do Fin, a IA da Intercom, para uma pessoa da sua equipa. A ideia é trazer um humano quando uma pergunta se torna muito complexa, o cliente está chateado, ou o pedido é algo que a IA simplesmente não consegue fazer sozinha.
Isto supostamente evita que os clientes fiquem presos naquele temido "loop de bot" que todos já experimentámos. No papel, é um conceito simples. Na realidade, configurá-lo dentro do Intercom significa que você tem que juntar várias ferramentas e configurações diferentes, o que pode ficar complicado muito rapidamente.
Como funcionam os Handovers do Fin AI: Gatilhos e fluxos de trabalho
Poderia esperar um único painel de controlo organizado para gerir os handovers do Fin. Em vez disso, os controlos estão espalhados por várias funcionalidades de automação dentro do Intercom. Isto cria algumas camadas de configuração que você tem que conectar e vigiar.
Usar fluxos de trabalho do Intercom para encaminhamento básico
O seu principal ponto de controlo é o passo "Deixar o Fin responder" dentro de um Fluxo de Trabalho do Intercom. É aqui que você dá à IA a primeira oportunidade de responder a um cliente. Se o Fin não conseguir encontrar uma boa resposta ou se o cliente simplesmente digitar "falar com um humano", a conversa deve seguir um caminho que você construiu no fluxo de trabalho que leva à equipa certa.
Uma captura de tela do construtor de Fluxos de Trabalho do Intercom, ilustrando como os handovers do Fin AI são configurados.A principal dor de cabeça aqui é que você tem que construir e gerir estas regras de handover num construtor de fluxos de trabalho separado. Isso adiciona um passo extra ao que parece que deveria ser uma parte central da configuração da IA. Um sistema mais intuitivo teria essas regras integradas. Por exemplo, o eesel AI usa um único motor de fluxo de trabalho onde você pode mapear toda a sua lógica de escalonamento num só lugar, sem necessidade de saltar para um construtor de automação diferente.
Configurar escalonamentos com a orientação do Fin
O Intercom também tem uma funcionalidade chamada "Orientação do Fin", que lhe permite dar instruções ao Fin em linguagem natural. Pode escrever prompts como, "Se um cliente mencionar 'cancelar a minha conta' ou parecer zangado, envie-o para a equipa de retenção imediatamente."
Uma imagem mostrando a funcionalidade de Orientação do Fin onde os utilizadores podem inserir instruções em linguagem natural para os handovers do Fin AI.Isto soa flexível, mas o problema é que você tem que formular as suas instruções perfeitamente. A interpretação da IA nem sempre é consistente, o que significa que você pode não obter os handovers previsíveis e sólidos de que precisa para questões importantes.
Handovers avançados com conectores de dados
Precisa fazer algo mais complicado, como criar um ticket num helpdesk externo como o Zendesk? Para isso, o Fin depende de "Conectores de Dados". Estes são basicamente chamadas de API que conectam o Intercom a outros softwares.
O problema é que configurá-los quase sempre requer um desenvolvedor. Se você é um gestor de suporte que quer construir e ajustar as suas próprias ferramentas sem entrar na fila por recursos de engenharia, isso pode ser um enorme gargalo. É exatamente este tipo de atrito que uma plataforma como o eesel AI foi construída para remover. Com integrações de um clique para os principais helpdesks, você pode configurar ações avançadas e handovers para outras plataformas sem tocar numa única linha de código.
As limitações do modelo de Handovers do Fin AI
Além da configuração complicada, existem alguns desafios do mundo real que as equipas enfrentam quando tentam escalar o seu suporte com o Fin.
O custo imprevisível da precificação baseada em resolução
Este é um grande problema. O Fin cobra $0.99 por resolução. À primeira vista, isso pode parecer razoável. Mas cria um problema estranho: os seus custos são imprevisíveis e podem, na verdade, subir à medida que a sua IA melhora. Quanto mais tempo você gasta a melhorar a sua base de conhecimento e a treinar a IA, mais resoluções ela consegue, e maior a sua fatura. Essencialmente, você é penalizado por fazer um bom trabalho.
E quanto às conversas que não acabam bem? Se um cliente recebe uma má resposta e simplesmente abandona o chat sem pedir um humano, isso ainda pode ser contado como uma resolução. Isso significa que você pode estar a pagar por experiências que deixam os clientes frustrados.
A isto é uma inversão completa de como funciona a precificação do eesel AI. Os nossos planos são baseados no seu volume geral de conversas, não em quantos tickets a IA fecha. Isso permite que você se concentre em melhorar a sua taxa de automação sem se preocupar com uma surpresa desagradável na sua fatura.
Rigidez do fluxo de trabalho e proliferação de ferramentas
Como já abordamos, acertar nos handovers no Fin significa que você está constantemente a saltar entre Fluxos de Trabalho, Orientação e Conectores de Dados. Esta configuração fragmentada torna todo o sistema uma dor de cabeça para gerir, solucionar problemas e crescer. Muitas vezes, parece menos que você está a usar uma plataforma de IA coesa e mais que está a tentar aparafusar uma funcionalidade de IA a um sistema mais antigo e rígido.
Visibilidade limitada antes de entrar em produção
Toda esta complexidade cria risco. O Fin tem uma funcionalidade de pré-visualização, mas é muito difícil saber como todas estas regras interligadas realmente se vão comportar quando clientes reais começarem a lançar perguntas inesperadas. Não existe um ambiente de testes adequado onde se possa ver o quadro completo antes de lançar.
Esta imagem mostra a interface de testes para o Fin AI, destacando a visibilidade limitada antes de os handovers do Fin AI entrarem em produção.Isto geralmente leva a "consertar em produção", onde as equipas estão a correr para ajustar as regras enquanto os clientes já estão no sistema, o que nunca é uma boa imagem. É por isso que o modo de simulação do eesel AI é tão útil. Você pode testar com segurança toda a sua configuração de IA, incluindo toda a sua lógica de handover, contra milhares dos seus tickets históricos reais. Dá-lhe uma previsão clara da sua taxa de resolução e economia de custos antes de um único cliente interagir com ela.
Uma abordagem melhor para os Handovers do Fin AI: Um motor flexível e transparente
Então, como é um sistema de handover de IA melhor? Na verdade, baseia-se em três ideias simples: controlo, contexto e confiança.
Comece com automação seletiva e implementação gradual
Um ótimo sistema de IA não deve forçá-lo a apostar tudo desde o primeiro dia. Você deve ser capaz de escolher exatamente que tipos de tickets a IA trata. Por exemplo, poderia começar por automatizar apenas perguntas de "redefinição de senha" e fazer com que a IA passe todo o resto para um humano com 100% de certeza.
Este tipo de controlo granular está no cerne do eesel AI. O nosso motor de fluxo de trabalho totalmente personalizável permite-lhe definir regras exatas para o que é automatizado e o que é transferido, para que possa implementar a automação ao seu próprio ritmo.
Unificar o conhecimento para handovers mais inteligentes
Para um handover verdadeiramente tranquilo, o contexto é tudo. A IA e o agente humano que assume o controlo precisam de estar a trabalhar com base no mesmo manual. Isto significa extrair informação de mais do que apenas os seus artigos de ajuda públicos; inclui informação de tickets passados e dos seus documentos internos em ferramentas como Confluence ou Google Docs.
O eesel AI conecta-se a todas as suas fontes de conhecimento imediatamente. Isto garante que, quando ocorre um handover, o agente humano tem a história completa sem fazer o cliente repetir-se.
Um visual de como o Intercom conecta várias fontes de conhecimento, o que é crucial para Handovers inteligentes do Fin AI.Teste com confiança através de simulação robusta
Antes de entrar em produção, você deve ter respostas sólidas a perguntas como, "Que percentagem dos nossos tickets será transferida?" e "Esses tickets estão a ir para as pessoas certas?" Uma ferramenta de simulação poderosa não é apenas um luxo; é essencial para qualquer plataforma de suporte de IA séria. Elimina as suposições da equação e permite-lhe lançar com total confiança.
Entender em detalhe a precificação dos Handovers do Fin AI
Para lhe dar o quadro completo, aqui está um resumo direto da precificação do Fin AI. Esse modelo por resolução é o ponto chave a observar ao tentar prever os seus custos.
| Componente | Custo | Notas |
|---|---|---|
| Agente Fin AI | $0.99 / resolução | Mínimo de 50 resoluções por mês. |
| Lugar no Helpdesk do Intercom | A partir de $29 / lugar / mês | Necessário se estiver a usar o conjunto completo do Intercom. |
| Add-on Copilot | $35 / utilizador / mês | Para funcionalidades de assistência ao agente na caixa de entrada. |
A conclusão é que, à medida que a sua taxa de resolução sobe, também sobe a sua fatura. Isto pode tornar o orçamento um desafio e pode até desencorajar as equipas de tirar o máximo proveito da sua IA.
Ir além dos rígidos Handovers do Fin AI para uma melhor experiência do cliente
Embora os Handovers do Fin AI possam funcionar, eles dependem de uma configuração complicada de ferramentas separadas dentro do ecossistema do Intercom. Esta fragmentação, juntamente com um modelo de preços imprevisível que pode penalizá-lo por ser bem-sucedido, cria desafios reais para equipas que querem construir uma operação de suporte suave e escalável.
O futuro da IA no atendimento ao cliente pertence a plataformas construídas de raiz para serem simples, poderosas e previsíveis. Trata-se de lhe dar controlo detalhado sobre a sua automação e a confiança para escalá-la sem se preocupar com custos ocultos ou complexidade.
Se está à procura de uma solução de suporte de IA que possa configurar em minutos, testar com dados reais e escalar sem faturas surpresa, talvez seja altura de experimentar uma abordagem diferente.
Descubra como a plataforma tudo-em-um do eesel AI lhe dá controlo total sobre os seus handovers de IA e muito mais. Comece hoje o seu teste gratuito.
Perguntas frequentes
Os Handovers do Fin AI referem-se ao processo em que a IA da Intercom, o Fin, transfere um chat de cliente para um agente humano. Isto ocorre quando uma consulta é demasiado complexa, o cliente está frustrado, ou a IA não consegue resolver o pedido de forma independente. O objetivo é garantir que os clientes não fiquem presos em loops de bot e recebam a perícia humana quando necessário.
Configurar os Handovers do Fin AI envolve a configuração de várias ferramentas dentro do Intercom, incluindo os passos "Deixar o Fin responder" nos Fluxos de Trabalho para encaminhamento básico, a "Orientação do Fin" para instruções específicas, e os Conectores de Dados para integrações com sistemas externos. Isto muitas vezes requer a junção de múltiplas configurações em diferentes painéis de controlo.
As principais limitações incluem um modelo de preços imprevisível, baseado em resoluções, que pode aumentar os custos à medida que a IA melhora, rigidez do fluxo de trabalho devido à configuração fragmentada, e visibilidade limitada para testes antes de entrar em produção. Isto pode tornar a gestão e o escalonamento desafiadores para as equipas de suporte.
Os Handovers do Fin AI têm um preço de $0,99 por resolução, o que significa que os seus custos aumentam à medida que a IA resolve com sucesso mais conversas. Este modelo pode ser imprevisível porque melhorar o desempenho da sua IA leva diretamente a faturas mais altas, penalizando-o efetivamente pela automação bem-sucedida.
Embora o Fin ofereça uma funcionalidade de pré-visualização, o blog sugere que é difícil simular totalmente os Handovers complexos do Fin AI. Isto muitas vezes leva a "consertar em produção", uma vez que não existe um ambiente de testes robusto para testar todas as regras interligadas contra dados históricos reais antes do lançamento.
O blogue sugere que o controlo granular sobre os Handovers do Fin AI pode ser desafiador devido à rigidez do fluxo de trabalho. Uma abordagem melhor, como destacado, permitiria uma automação seletiva onde se definem regras exatas para quais os tickets que a IA trata versus aqueles que são imediatamente escalados.
