Como usar o Freshdesk Freddy AI para avaliar lacunas de conhecimento para bots em 2026

Não há nada como a empolgação de lançar um novo bot de IA para otimizar seu suporte. Você dedicou tempo, conectou-o à sua base de conhecimento e ligou a chave. Ocasionalmente, você pode descobrir que a IA precisa de um pouco mais de informação para dar a resposta perfeita. Isso é uma parte natural do processo de "ajuste fino" (tuning), e é um sinal de que sua IA pode ser ainda mais útil com os dados certos.

Encontrar e preencher essas lacunas de conhecimento é uma etapa fundamental para fazer com que sua IA tenha o melhor desempenho possível. É o que transforma um bot básico em um assistente sofisticado que realmente entende e ajuda seus clientes.

Este guia mostrará exatamente como usar as ferramentas dentro do Freshdesk Freddy AI para avaliar lacunas de conhecimento para bots. Abordaremos os robustos recursos nativos que o Freshdesk oferece e também exploraremos um método complementar que ajuda você a obter insights ainda mais profundos ao simular o desempenho em relação a perguntas reais de clientes.

O que você precisará para começar

Antes de mergulharmos, vamos repassar rapidamente o que você precisará ter em mãos. Este processo depende do acesso aos recursos poderosos da sua configuração do Freshdesk.

• Uma conta Freshdesk: Você precisa estar no plano Pro ou Enterprise para ter acesso ao Freddy AI Agent.

• O add-on Freddy AI Agent: Este é um recurso premium. O Freshdesk oferece preços flexíveis baseados em "sessões", que você pode comprar em pacotes. Para se ter uma ideia, o valor começa em cerca de $100 para 1.000 sessões.

• Acesso de administrador: Você precisará ser um administrador em sua conta Freshdesk para gerenciar as configurações e análises do Freddy AI.

• Uma base de conhecimento existente: Seu bot Freddy AI se conecta aos seus artigos de solução do Freshdesk, fornecendo uma base confiável de conhecimento sobre a qual construir.

Como encontrar lacunas de conhecimento com as ferramentas do Freshdesk

A Freshworks construiu alguns recursos impressionantes para ajudá-lo a identificar onde seu bot Freddy AI pode ser aprimorado. O processo é simples: você explorará as análises integradas e usará a ferramenta de auto-teste integrada para encontrar oportunidades de crescimento.

Veja como fazer.

1. Vá para o painel de análise do Freddy AI Agent

Primeiro, é útil ver como seu bot está se saindo em interações do mundo real. Vá até o seu painel de administração do Freshdesk e encontre a seção de análise do Freddy. Este painel fornece as estatísticas principais que ajudam você a identificar lacunas de conhecimento.

Fique de olho em métricas como estas:

• Taxa de resolução: Isso monitora quantas consultas o bot resolve. Uma taxa de resolução saudável mostra que seu bot está no caminho certo, enquanto qualquer queda destaca onde mais conteúdo pode ser necessário.

• Respostas inúteis: Isso rastreia cada vez que um usuário fornece feedback informando que uma resposta não foi exatamente o que ele precisava.

• Perguntas não respondidas: Isso mostra consultas em que o bot precisava de mais informações para responder. Estas são as suas oportunidades mais óbvias para adicionar novo conteúdo à base de conhecimento.

2. Teste o bot com o recurso "avaliar a si mesmo"

O Freshdesk oferece um recurso inteligente onde o Freddy pode verificar seu próprio conhecimento. Você pode encontrar isso nas configurações de configuração do Freddy AI Agent. Quando você inicia esse processo, o Freddy gera uma lista de perguntas baseada em seus artigos de ajuda e mostra como ele responderia.

É uma excelente maneira de detectar necessidades de conteúdo precocemente. Por exemplo, se você tiver um artigo detalhado sobre sua política de devolução, mas ainda não documentou trocas, a autoavaliação pode sinalizar isso como uma área clara para um novo artigo.

3. Analise as respostas "inúteis" e "não respondidas"

Alguns dos melhores feedbacks vêm diretamente de seus usuários. O painel de análise organiza essas interações em duas categorias úteis:

• Respostas inúteis: Estas fornecem insights diretos sobre as necessidades dos clientes. Se um cliente observar que uma resposta não foi útil, você pode revisá-la para ver se o artigo precisa de mais detalhes ou de uma explicação mais simples. É uma ótima maneira de refinar sua documentação existente.

• Perguntas não respondidas: Estas são instâncias em que o Freddy identifica que ainda não tem a resposta. Esta lista serve como uma lista de tarefas proativa para seus artigos da base de conhecimento. Se vários clientes estiverem perguntando sobre um novo recurso específico, você saberá exatamente o que documentar a seguir.

4. Adicione ou atualize manualmente seus artigos de solução

Depois de identificar as oportunidades de melhoria a partir dos relatórios e auto-testes, a etapa final é atualizar seus recursos. Você pode entrar facilmente em sua base de conhecimento (knowledge base) do Freshdesk para escrever novos artigos de solução ou refinar os existentes.

Uma prática recomendada é criar artigos focados e claros para cada novo tópico que você encontrar. Isso completa o processo padrão do Freshdesk para manter uma IA robusta e precisa.

Considerações para escalar sua avaliação

Seguir as etapas acima levará a melhorias significativas no desempenho do seu bot. À medida que o volume de suporte cresce, você pode querer suplementar essas ferramentas nativas com estratégias adicionais para garantir que sua IA seja o mais abrangente possível.

• Variedade de perguntas do mundo real: O auto-teste do Freshdesk é uma ferramenta fantástica para verificar se o seu bot entende sua documentação curada. Para dar um passo adiante, algumas equipes gostam de testar seu bot contra as formas diversas e às vezes imprevisíveis com que os clientes formulam suas perguntas no mundo real.

• Expandindo as fontes de conhecimento: O Freddy está focado em sua base de conhecimento oficial do Freshdesk, o que garante que ele forneça apenas informações verificadas e de alta qualidade. No entanto, para empresas com respostas espalhadas pelo Google Docs ou Confluence, encontrar uma maneira de unir essas fontes pode fornecer ainda mais cobertura.

• Simulação proativa: Embora as ferramentas do Freshdesk sejam excelentes para monitorar o desempenho, você também pode considerar a simulação proativa. Isso permite prever como seu bot se comportará em milhares de cenários do mundo real antes mesmo de chegarem a um cliente.

Como aprimorar ainda mais sua avaliação com ferramentas complementares

Embora as ferramentas do Freshdesk forneçam uma base sólida, algumas equipes optam por usar uma plataforma complementar construída para simulação avançada e integração ampla de conhecimento. Essa abordagem permite que você veja exatamente como sua IA terá desempenho usando seus próprios dados históricos como referência.

Teste contra milhares de tickets históricos reais

É aqui que uma ferramenta como a eesel AI funciona perfeitamente ao lado de sua configuração existente. Em vez de depender apenas de perguntas geradas, o modo de simulação da eesel AI funciona com seus tickets reais do passado no Freshdesk.

Ele pega perguntas históricas reais e mostra como a IA teria respondido. Isso fornece uma imagem clara do seu potencial de automação e ajuda a identificar exatamente onde adicionar mais informações à sua base de conhecimento do Freshdesk.

Conecte todo o seu conhecimento, onde quer que ele esteja

Às vezes, uma "lacuna" é simplesmente uma questão de a informação estar fora da sua central de ajuda. O Freshdesk é o padrão ouro para o seu conhecimento voltado para o cliente, mas sua equipe também pode ter dados internos valiosos em outros lugares.

A eesel AI se conecta com mais de 100 fontes, permitindo que você preencha a lacuna entre sua central de ajuda e ferramentas internas como Notion ou Google Docs. Isso garante que sua IA tenha acesso a um conjunto mais amplo de informações, tornando sua configuração do Freshdesk ainda mais poderosa.

Deixe a IA ajudá-lo a preencher as lacunas automaticamente

Atualizar sua base de conhecimento pode ser um processo colaborativo entre seus agentes e suas ferramentas de IA. Após executar uma simulação, você verá um relatório claro das áreas que precisam de mais detalhes. Com a eesel AI, você pode dar um passo adiante.

A plataforma pode gerar automaticamente rascunhos de artigos da base de conhecimento com base em como seus agentes humanos resolveram tickets com sucesso no passado. Se um agente fornecer uma ótima solução para um problema complexo, a ferramenta pode sinalizar essa interação e criar um rascunho de artigo para sua central de ajuda do Freshdesk. Isso transforma a experiência da sua equipe em um recurso duradouro que sua IA pode usar para futuros clientes.

Comparação: Freshdesk Freddy AI e eesel AI

Recurso	Freshdesk Freddy AI	eesel AI
Método de Teste	Autoavaliação integrada	Simulação de tickets históricos
Realismo	Foco interno verificado	Alto (Baseado em problemas reais de clientes)
Fontes de Conhecimento	Principalmente artigos do Freshdesk	Freshdesk, Confluence, Google Docs e mais
Identificação de Lacunas	Revisão de análises e auto-testes	Relatórios automatizados sobre lacunas e tendências
Confiança para o Lançamento	Alta (Validação interna)	Alta (Com previsões de desempenho precisas)

Combine testes internos com simulação histórica

No fim das contas, avaliar as lacunas de conhecimento é a melhor maneira de construir um bot de suporte de IA que seus clientes vão adorar. O Freshdesk Freddy AI fornece as ferramentas essenciais e confiáveis para você começar e manter altos padrões para sua documentação. Ao combinar esses recursos nativos com a simulação histórica proativa, você pode criar uma experiência de suporte verdadeiramente abrangente.

Essa estratégia proativa e orientada por dados garante que você esteja sempre um passo à frente. Ela transforma sua instância do Freshdesk em um motor ainda mais poderoso para a satisfação do cliente, apoiado por um agente de IA que está constantemente aprendendo e crescendo.

Dê o próximo passo

Pronto para ver como você pode otimizar ainda mais sua automação? Considere executar uma simulação complementar em seus tickets históricos com a eesel AI. Ela se integra perfeitamente ao Freshdesk, ajudando você a obter uma previsão precisa do seu potencial de automação e um relatório claro sobre como enriquecer ainda mais sua base de conhecimento para 2026 e além.