Um guia prático para as tarefas do Intercom Fin e suas alternativas

Todos sabemos que os chatbots padrão são ótimos para as tarefas simples. Conseguem ir buscar um artigo de ajuda ou explicar uma política de devoluções sem grande esforço. Mas e quando um cliente pergunta algo um pouco mais complicado, como "Preciso de alterar a morada de envio da encomenda que fiz ontem"? É aqui que um bot básico geralmente desiste.

As equipas de suporte modernas lidam todos os dias com mais destes problemas complexos e de várias etapas, seja a processar um reembolso, a resolver um erro específico ou a reagendar uma entrega.

Este é exatamente o problema que as Fin tasks do Intercom foram criadas para resolver. Elas permitem que agentes de IA sigam procedimentos específicos para tomar medidas e resolver problemas.

Neste artigo, vamos analisar o que são as Fin tasks, como funcionam e onde se destacam. Mais importante, vamos abordar as suas principais limitações e analisar uma alternativa mais flexível e independente de plataforma para equipas que querem uma automação séria sem ficarem presas a um único ecossistema.

O que são as Fin tasks do Intercom?

As Fin tasks são uma funcionalidade do Agente de IA Fin do Intercom que lhe permite criar fluxos de trabalho automatizados para lidar com questões de clientes que requerem várias etapas. É a diferença entre um bot que consegue responder a perguntas e um bot que consegue realmente resolver as coisas.

Em vez de apenas encontrar uma resposta numa base de conhecimento, uma Fin task foi concebida para seguir um guião de instruções que cria. Pode ligar-se a sistemas externos (como a base de dados de encomendas da sua empresa) e guiar um utilizador através de um processo do início ao fim.

Para conseguir isto, utilizam alguns ingredientes chave:

• Gatilhos: Descobrir o que o cliente está a tentar fazer.

• Instruções: Uma receita passo a passo para a IA seguir.

• Conectores de Dados: A ponte para as suas outras aplicações que permite à IA obter ou atualizar informações.

Vamos analisar como estas peças realmente se encaixam.

Como funcionam as Fin tasks: A configuração e os recursos principais

Embora a promessa de automatizar fluxos de trabalho complexos pareça ótima, o próprio processo de configuração pode trazer algumas dores de cabeça. Vamos ver o que é necessário para criar Fin tasks.

Definir gatilhos e instruções com linguagem natural

Tudo começa por dizer à IA quando iniciar uma tarefa específica. Por exemplo, se um cliente mencionar "reembolso", "devolução" ou "dinheiro de volta", pode definir isso para acionar a sua tarefa de "Processar Reembolso". Ajuda a IA a aprender fornecendo-lhe exemplos positivos e negativos de perguntas de clientes.

Depois disso, escreve os passos para a IA seguir, usando instruções em inglês simples. Poderia escrever algo como:

1. Pergunte ao cliente pelo número da encomenda.

2. Verifique se a encomenda é elegível para reembolso.

3. Se for, processe o reembolso e informe o cliente.

4. Se não for, explique porquê e sugira outras opções.

Usar "linguagem natural" parece fácil no papel, mas fazê-la funcionar de forma consistente exige muitos ajustes e testes. A configuração pode tornar-se bastante frustrante, especialmente se tiver várias tarefas semelhantes que possam confundir a IA. É um método muito diferente de um sistema que consegue aprender o contexto por si só, apenas lendo as conversas passadas da sua equipa.

O papel dos conectores de dados e webhooks

Para que uma Fin task faça algo realmente útil, como verificar o estado de uma encomenda, precisa de uma forma de comunicar com as suas outras ferramentas. O Intercom usa "Conectores de Dados" e "Webhooks" para isso, que são apenas termos técnicos para formas de comunicar com as APIs de outras aplicações.

É aqui que as coisas se podem tornar um pouco técnicas. Como os próprios guias do Intercom mencionam, a configuração destes muitas vezes significa que precisará de recorrer à sua equipa de engenharia para construir ou configurar as APIs. Esta dependência de programadores pode tornar-se um verdadeiro gargalo, impedindo que a sua equipa de suporte consiga criar e lançar automações de forma rápida e independente.

Testar as Fin tasks com simulações

Para ser justo, o Intercom oferece uma funcionalidade de simulação para que possa testar as suas tarefas antes de serem disponibilizadas aos clientes. Isto é indispensável para qualquer automação, pois ajuda a detetar erros na sua lógica e a ver como a IA se comportará em diferentes situações.

O único problema é que esta funcionalidade serve principalmente para verificar um fluxo de trabalho que já decidiu e construiu manualmente. Não o ajuda a descobrir o que deveria estar a automatizar em primeiro lugar. Fica a olhar para uma página em branco, a adivinhar quais processos lhe darão o maior retorno.

Não seria melhor simular uma IA em milhares dos seus tickets de suporte anteriores antes de construir qualquer coisa? Por exemplo, ferramentas como a eesel AI dão-lhe uma análise instantânea do seu histórico de conversas para lhe mostrar exatamente quais os tipos de tickets que são os melhores candidatos para automação. Pode até prever a sua taxa de resolução potencial, dando-lhe um plano baseado em dados em vez de uma tela em branco.

Casos de uso comuns para as Fin tasks em várias indústrias

O verdadeiro poder de uma IA processual reside na sua capacidade de lidar com os pedidos repetitivos, de alto volume e ligeiramente complexos que ocupam tanto do tempo da sua equipa. Aqui estão alguns exemplos onde as Fin tasks poderiam ser uma escolha adequada:

• E-commerce: Automatizar cancelamentos de encomendas, atualizar moradas de envio, processar pedidos de devolução e verificar o estado de reembolsos. Todos estes são processos estruturados que se adequam bem a uma IA passo a passo.

• SaaS: Gerir alterações de subscrição como upgrades ou downgrades, guiar os utilizadores através da resolução de problemas técnicos básicos, corrigir problemas de login e lidar com pedidos de reembolso com base em regras de elegibilidade claras.

• Fintech: Orientar os utilizadores em disputas de transações, verificar a identidade de um cliente antes de fazerem alterações na conta e investigar por que motivo um pagamento falhou.

Estes são precisamente os tipos de fluxos de trabalho onde um agente de IA flexível pode fazer uma enorme diferença. Mas a chave é dar a esse agente acesso a todas as suas ferramentas de negócio, não apenas a um helpdesk. Por exemplo, um agente de IA da eesel AI pode resolver um problema de login de SaaS, extraindo informações dos seus tickets anteriores do Zendesk e dos seus documentos internos de resolução de problemas armazenados no Confluence ao mesmo tempo.

Principais limitações a considerar antes de adotar as Fin tasks

Embora a ideia por detrás das Fin tasks seja sólida, a abordagem do Intercom vem com algumas desvantagens importantes que deve considerar antes de avançar.

O desafio da dependência de plataforma

Talvez a maior desvantagem seja que as Fin tasks só funcionam dentro do ecossistema Intercom. Se a sua equipa já usa e adora o Zendesk, Freshdesk, Jira Service Management, ou outro helpdesk, esta automação avançada está completamente fora de alcance.

Para a obter, teria de mover toda a sua operação de suporte para o Intercom, o que é um projeto massivo, disruptivo e dispendioso. É forçado a escolher o seu helpdesk e a sua ferramenta de automação como um pacote único, tudo ou nada.

Isto está a um mundo de distância de uma solução independente de plataforma. A eesel AI foi construída para se ligar diretamente ao helpdesk que já está a usar. Pode adicionar automação poderosa baseada em tarefas ao Zendesk, Freshdesk, Gorgias e outros, sem ter de passar por um doloroso projeto de "arrancar e substituir".

A realidade de uma configuração complexa e não autónoma

Durante bastante tempo, as Fin tasks estiveram em "disponibilidade gerida", o que muitas vezes é apenas uma forma simpática de dizer que a configuração é tão complicada que precisa de ajuda prática da equipa de serviços profissionais do fornecedor.

Como abordámos, construir boas tarefas envolve mais do que apenas escrever instruções. Tem de mergulhar nos detalhes das configurações de API e coordenar com a sua equipa de engenharia. Isso é um obstáculo enorme para a maioria das equipas de suporte que apenas querem resolver as coisas.

É aqui que uma abordagem de "entrar em funcionamento em minutos, não em meses" realmente muda o jogo. A eesel AI foi concebida para ser completamente autónoma. Pode ligar o seu helpdesk com um único clique, deixar a IA treinar nos seus tickets e fontes de conhecimento passados, e lançar um agente totalmente funcional sem nunca falar com um vendedor.

A falta de preços transparentes e previsíveis

Funcionalidades avançadas como as Fin tasks são geralmente incluídas em planos empresariais caros que vêm com preços pouco claros e contratos de longo prazo. Pode ser difícil saber o verdadeiro custo da funcionalidade que pretende, e a sua fatura pode crescer de formas que não esperava à medida que o volume de tickets aumenta.

Uma abordagem muito melhor é um modelo de preços claro e transparente. Por exemplo, os preços da eesel AI baseiam-se num volume de interação mensal previsível, não em taxas por resolução confusas que na verdade o penalizam por ter um bom desempenho. Pode até começar com um plano mensal flexível e cancelar a qualquer momento, dando-lhe uma forma sem riscos de provar o seu valor.

Uma forma melhor de automatizar fluxos de trabalho de suporte complexos

A ideia por detrás das Fin tasks é definitivamente o futuro do suporte ao cliente. Automatizar resoluções de várias etapas é como as grandes equipas irão escalar e libertar os seus agentes para trabalhos mais interessantes e estratégicos.

Mas a versão do Intercom força-o a fazer grandes concessões: fica preso à plataforma deles, a configuração é técnica e lenta, e os preços são confusos.

Para equipas que querem todo o poder da automação sem as letras pequenas, existe uma forma melhor. A eesel AI oferece um caminho mais flexível e direto para o mesmo destino. As principais diferenças são bastante claras:

• Funciona com o seu helpdesk atual, por isso não precisa de mudar de plataforma.

• É completamente autónoma e simples de lançar, para que as equipas de suporte possam construir o que precisam sem esperar pelos engenheiros.

• A sua simulação utiliza os seus dados históricos reais, para que saiba o que automatizar e que resultados esperar.

• Os seus preços são transparentes e previsíveis, para que possa escalar sem surpresas desagradáveis na sua fatura.

Se está pronto para automatizar mais do que apenas as perguntas fáceis, pode ver a diferença por si mesmo. Porque não iniciar um teste gratuito da eesel AI e ter o seu primeiro agente de IA a funcionar em apenas alguns minutos?