Como usar a IA Freddy da Freshdesk para avaliar lacunas de conhecimento em bots em 2025

Não há nada como a frustração de lançar um novo bot de IA apenas para o ver falhar. Investiu tempo, ligou-o à sua base de conhecimento e ativou-o. Mas depois começa a ouvir que está a dar respostas estranhas, inúteis ou simplesmente erradas. É o clássico cenário de "lixo que entra, lixo que sai", e é um sinal claro de que a sua IA não tem a informação de que precisa para ser útil.

Encontrar e preencher estas lacunas de conhecimento é a coisa mais importante que pode fazer para que a sua IA tenha um bom desempenho. É o que transforma um bot que irrita os clientes num que realmente os ajuda.

Este guia irá explicar-lhe exatamente como usar as ferramentas dentro do Freshdesk Freddy AI para avaliar as lacunas de conhecimento dos bots. Abordaremos as funcionalidades nativas que o Freshdesk oferece, mas também exploraremos um método mais avançado que lhe proporciona resultados muito melhores, simulando o desempenho da sua IA contra milhares de perguntas reais de clientes.

O que precisa para começar

Antes de começarmos, vamos ver rapidamente o que precisa de ter à mão. Todo este processo depende de ter acesso a algumas funcionalidades específicas na sua configuração do Freshdesk.

• Uma conta Freshdesk: Precisa de estar no plano Pro ou Enterprise para ter acesso ao Agente Freddy AI.

• O add-on Agente Freddy AI: Esta é uma funcionalidade paga. O preço do Freshdesk baseia-se em "sessões", que compra em pacotes. Para ter uma ideia, custa cerca de 100 dólares por 1.000 sessões.

• Acesso de administrador: Terá de ser administrador na sua conta Freshdesk para poder explorar as configurações e análises do Freddy AI.

• Uma base de conhecimento existente: O seu bot Freddy AI tem de estar ligado aos seus artigos de solução do Freshdesk. Isto dá-lhe um ponto de partida de conhecimento para verificarmos.

Como encontrar lacunas de conhecimento com as ferramentas do Freshdesk

A Freshworks desenvolveu algumas funcionalidades para o ajudar a identificar onde o seu bot Freddy AI pode estar a falhar. Tudo se resume a explorar as suas análises e a usar a ferramenta de autoteste integrada para detetar pontos fracos.

Veja como o fazer.

1. Aceda ao painel de análise do Agente Freddy AI

Primeiro, precisa de ver como o seu bot se está realmente a sair no terreno. Aceda ao seu painel de administração do Freshdesk e encontre a secção de análise do Freddy. Este painel dá-lhe as estatísticas chave que o podem direcionar para as lacunas de conhecimento.

Fique atento a métricas como estas:

• Taxa de resolução: Quantos chats o bot está realmente a encerrar por conta própria? Se este número for baixo, é um grande sinal de alerta.

• Respostas inúteis: Isto regista todas as vezes que um utilizador clicou manualmente para dizer que a resposta do bot não foi útil.

• Perguntas sem resposta: Isto mostra-lhe todas as consultas em que o bot se deu por vencido e teve de escalar. Estas são as suas lacunas de conhecimento mais óbvias, servidas de bandeja.

Uma captura de ecrã do painel de análise do Freshdesk, que é utilizado com o Freshdesk Freddy AI para avaliar lacunas de conhecimento para bots.

2. Teste o bot com a funcionalidade "autoavaliar-se"

O Freshdesk tem uma funcionalidade onde o Freddy se pode testar a si mesmo sobre o seu próprio conhecimento. Pode encontrar isto nas configurações do Agente Freddy AI. Quando a inicia, o Freddy cria uma lista de perguntas que considera relevantes com base nos seus artigos de ajuda e depois mostra-lhe como as responderia.

É uma forma razoável de detetar algumas falhas óbvias. Por exemplo, se tiver um artigo sobre a sua política de devoluções, mas nada sobre trocas, a autoavaliação pode perguntar sobre trocas e falhar, sinalizando uma lacuna clara nos seus documentos.

O assistente Freddy AI no sistema de bilhética automatizado do Freshdesk, que ajuda a utilizar o Freshdesk Freddy AI para avaliar lacunas de conhecimento para bots.

3. Analise as respostas "inúteis" e "sem resposta"

Honestamente, o seu melhor feedback vem diretamente dos seus utilizadores. O painel de análise divide as falhas do bot em duas categorias úteis:

• Respostas inúteis: Estas valem ouro. Um cliente deu-se ao trabalho de lhe dizer "isto não ajudou". Analise-as uma a uma. A resposta estava tecnicamente correta, mas confusa? Ou estava completamente errada? Isto diz-lhe quais os artigos que precisam de ser reescritos.

• Perguntas sem resposta: É aqui que o Freddy simplesmente desistiu. Esta lista é basicamente a sua lista de tarefas para novos artigos da base de conhecimento. Se uma dúzia de pessoas perguntou como seguir uma encomenda e o bot não soube responder, sabe exatamente qual o artigo a escrever a seguir.

4. Adicione ou atualize manualmente os seus artigos de solução

Depois de encontrar as lacunas através dos relatórios e autotestes, o último passo é corrigi-las. Esta parte é totalmente manual. Terá de aceder à sua base de conhecimento do Freshdesk e escrever novos artigos de solução ou editar os existentes.

Uma boa prática é criar um artigo novo e focado para cada lacuna que encontrar. E com isso, concluiu o processo nativo do Freddy para encontrar e corrigir lacunas de conhecimento.

Limitações das ferramentas de avaliação nativas do Freshdesk

Seguir os passos acima irá certamente levar a algumas melhorias. Mas se está a tentar automatizar uma parte significativa dos seus tickets de suporte, provavelmente irá esbarrar num muro com esta abordagem muito rapidamente.

• Perguntas simuladas não são perguntas reais: O Freddy a testar-se a si mesmo é um pouco como um aluno a escrever o seu próprio exame. Só consegue testar o que já sabe que está no currículo. Não consegue imitar as formas confusas, estranhas e completamente inesperadas como os clientes reais pedem ajuda. Não usará gíria, não escreverá mal as palavras, nem perguntará sobre aquele bug completamente novo que acabou de surgir.

• Apenas consulta uma fonte de conhecimento: O Freddy está quase inteiramente limitado a consultar a sua base de conhecimento oficial do Freshdesk. Mas pense onde vivem as verdadeiras respostas na sua empresa. Muitas vezes, estão enterradas num Google Doc, numa página do Confluence ou nas notas de resolução de um antigo ticket de suporte. O Freddy não consegue ver nada disso, deixando enormes pontos cegos.

• É reativo, não proativo: Todo o processo baseia-se em esperar que a IA falhe em frente a um cliente (o que lhe dá uma resposta "não respondida") ou em executar testes manuais. Não lhe dá uma previsão real de como o seu bot se irá comportar em milhares de cenários do mundo real antes de o deixar falar com um único cliente.

Uma forma melhor de encontrar lacunas de conhecimento

Embora as ferramentas do Freddy sejam um começo, uma solução muito mais eficaz é uma plataforma construída especificamente para testes intensivos e integração profunda de conhecimento. Em vez de adivinhar, pode usar uma ferramenta que lhe mostra exatamente como a sua IA se irá comportar e onde irá tropeçar, mesmo antes de a lançar.

Teste contra milhares de tickets reais e históricos

É aqui que uma ferramenta como a eesel AI realmente brilha. Em vez de deixar a IA inventar as suas próprias perguntas, o poderoso modo de simulação da eesel AI testa-a contra milhares dos seus tickets Freshdesk reais e passados.

Pega em perguntas reais de clientes e mostra-lhe precisamente como a IA teria respondido. Isto dá-lhe uma imagem surpreendentemente precisa do seu verdadeiro potencial de automação e mostra-lhe instantaneamente onde o seu conhecimento é fraco. Deixa de adivinhar; está a usar o seu próprio histórico como a cábula definitiva.

Conecte todo o seu conhecimento, onde quer que ele esteja

Muitas vezes, uma "lacuna de conhecimento" não é de todo uma lacuna. A informação existe, só não está no único lugar onde a sua IA tem permissão para procurar.

A eesel AI conecta-se a mais de 100 fontes, para que a possa ligar a tudo, não apenas ao seu centro de ajuda. Extraia conhecimento do Google Docs, Confluence, Notion e até mesmo do texto de tickets de suporte passados. Isto dá à sua IA acesso a todas as respostas possíveis, o que reduz massivamente o número de vezes que fica sem saber o que dizer.

Deixe a IA ajudá-lo a preencher as lacunas automaticamente

Corrigir lacunas de conhecimento não deveria ser um trabalho puramente manual e repetitivo. Depois de executar uma simulação, receberá um relatório claro das perguntas que a IA não conseguiu responder. Com a eesel AI, pode ir um passo além.

A plataforma pode gerar automaticamente rascunhos de artigos para a base de conhecimento a partir de resoluções humanas bem-sucedidas. Se um agente resolve um problema complicado que a IA não conseguiu, a eesel AI sinaliza essa conversa e cria um rascunho de artigo com base na resposta do agente. Isto ajuda-o a melhorar constantemente a sua base de conhecimento com soluções comprovadas, transformando o trabalho árduo da sua equipa em algo que pode ser reutilizado vezes sem conta.

Um exemplo do copiloto da eesel AI a redigir uma resposta no Freshdesk, mostrando uma alternativa à correção manual de problemas encontrados ao utilizar o Freshdesk Freddy AI para avaliar lacunas de conhecimento para bots.

Comparação: Freshdesk Freddy AI vs. eesel AI

Pare de adivinhar, comece a simular

No final de contas, encontrar e corrigir lacunas de conhecimento é a única forma de construir um bot de suporte de IA que realmente funcione. Embora as ferramentas integradas do Freshdesk Freddy AI para avaliar lacunas de conhecimento para bots lhe deem algumas ferramentas básicas para começar, os seus autotestes e fontes de conhecimento isoladas só o levarão até certo ponto. Acabará por passar a maior parte do seu tempo a reagir a problemas em vez de se antecipar a eles.

Uma abordagem mais moderna e eficaz é simular o desempenho da sua IA com base nos seus próprios dados históricos e reunir todo o conhecimento da sua empresa. É assim que se constrói um agente de IA em que pode realmente confiar os seus clientes. É hora de ir além de apagar fogos e adotar uma estratégia proativa e baseada em dados.

Dê o próximo passo

Pronto para ver qual é o seu verdadeiro potencial de automação? Execute uma simulação gratuita e sem riscos nos seus tickets históricos com a eesel AI. Pode começar em minutos e obter uma previsão precisa de quantos tickets pode automatizar, juntamente com um relatório claro sobre quaisquer lacunas de conhecimento que precise de preencher.