Publicado 20 junho 2025 em Apoio

Como construir uma base de conhecimento de IA em 2025

Kenneth Pangan

Kenneth Pangan

Escritor

Os funcionários passam quase 20% de sua semana de trabalho apenas procurando as informações de que precisam. As equipes de suporte muitas vezes enfrentam o mesmo problema. Documentação interminável espalhada por várias plataformas, sem uma maneira confiável de encontrar a resposta certa no momento certo. Apesar dos melhores esforços, os usuários ainda têm dificuldade em encontrar informações relevantes, e os agentes acabam respondendo às mesmas perguntas repetidamente.

É aqui que o software de base de conhecimento de IA entra em cena. Com processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, eles ajudam as equipes a organizar informações de forma inteligente, identificar lacunas e apresentar o conteúdo certo com base no contexto, não apenas em palavras-chave.

O que é um software de base de conhecimento de IA?

O software de base de conhecimento de IA ajuda as pessoas a encontrar as informações de que precisam mais rapidamente, usando inteligência artificial. Em vez de depender de artigos estáticos ou buscas carregadas de palavras-chave, ele entende o que alguém realmente está perguntando e conecta essa pessoa à resposta certa.

Funciona usando ferramentas como processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e IA generativa. Isso significa que pode organizar conteúdo automaticamente, identificar padrões em como as pessoas pesquisam e até aprender com interações passadas para melhorar ao longo do tempo.

Diagram explaining how AI knowledge base software uses natural language processing, machine learning, and generative AI to understand questions, learn from interactions, and generate accurate answers.

Esta imagem mostra como o software de base de conhecimento de IA entende perguntas, aprende com interações passadas e cria respostas úteis usando seu conteúdo existente.

Plataformas como eesel AI levam isso um passo adiante ao conectar-se com seu help desk, documentação e as ferramentas que sua equipe já usa, como Slack, Teams ou Google Drive. Ela pode automaticamente puxar conteúdo, sincronizar atualizações entre plataformas e ajudar você a criar novos artigos de base de conhecimento com base em conversas reais, sejam elas com clientes ou internamente.

Em vez de adivinhar o que incluir, você começa com o que as pessoas já estão perguntando. O resultado é uma base de conhecimento que permanece útil, cresce ao longo do tempo e se encaixa naturalmente na forma como sua equipe trabalha.

Principais recursos da gestão de base de conhecimento com IA

Há muito que envolve manter uma base de conhecimento útil. Você precisa de conteúdo sólido, uma maneira para as pessoas encontrarem isso e um sistema que possa acompanhar as mudanças. É aqui que a IA se torna incrivelmente útil. Ela cuida do trabalho repetitivo, mantém tudo organizado e torna sua base de conhecimento mais fácil de usar.

Aqui está o que procurar em um sistema alimentado por IA:

Cria conteúdo automaticamente: A IA pode identificar perguntas repetidas em tickets ou registros de chat e transformá-las em artigos de ajuda em rascunho. Isso ajuda sua base de conhecimento a crescer na direção certa sem adicionar pressão à sua equipe.

Entendimento da intenção de busca: Esqueça palavras-chave exatas. A busca por IA entende a intenção. Se alguém digitar “não consigo fazer login” ou “problema de login”, receberá a mesma resposta útil.

Mantém seu conteúdo atualizado: À medida que as pessoas usam sua base de conhecimento, a IA sinaliza conteúdos que estão desatualizados, pouco claros ou simplesmente não funcionam. Não há necessidade de revisar manualmente cada artigo. Algumas plataformas podem até mostrar como suas atualizações afetam a satisfação do cliente ou o volume de suporte.

Personaliza a experiência: O sistema sabe quem está perguntando. Um agente de suporte pode ver informações diferentes de um cliente. Ele adapta os resultados com base no contexto, para que as respostas pareçam mais úteis.

Funciona com suas ferramentas existentes: Sem mudar de aba ou aprender novos sistemas. Uma boa base de conhecimento com IA se conecta com o que você já usa, como Zendesk, Slack, Google Drive, Notion, etc.

Fornece insights reais: Você obterá dados reais sobre como seu conteúdo está se saindo: o que está sendo pesquisado, o que está sendo encontrado e onde as pessoas estão ficando presas.

O que fazBase de conhecimento tradicionalBase de conhecimento com IA
Escrevendo conteúdoFeito manualmente, um artigo de cada vezRascunhado e melhorado automaticamente
Encontrando respostasDepende de correspondências exatas de palavras-chaveEntende perguntas completas e intenções
Mantendo informações atualizadasDepende de revisões programadasMonitora e atualiza conteúdo em tempo real
Experiência do usuárioIgual para todosAdapta-se a quem está pesquisando e o que eles precisam
Identificando lacunas de conteúdoNecessita de rastreamento manualIdentifica tópicos ausentes automaticamente
Conectando-se com ferramentasIntegrações limitadasConstruído para trabalhar com toda a sua pilha
Medindo desempenhoMétricas básicas como visualizações de páginaRastreia o que está funcionando e o que precisa de correção

Construindo sua primeira base de conhecimento com IA

Começar do zero com uma base de conhecimento alimentada por IA pode parecer complicado, mas é mais gerenciável do que você pensa. O objetivo não é apenas configurar um software. É criar um sistema que cresça com sua equipe e melhore a forma como você compartilha informações.

Para lhe dar uma imagem mais clara, aqui está como uma configuração tradicional se compara ao uso de uma base de conhecimento alimentada por IA:

Aspecto da configuraçãoAbordagem tradicionalAbordagem com IA
Migração de conteúdoImportação manual leva de 2 a 3 semanasImportação automatizada em 24 a 48 horas
OrganizaçãoTagueamento manual leva mais de 100 horasCategorização inteligente em minutos
IntegraçãoConfiguração técnica longaConexões rápidas usando APIs
Manutenção contínuaAtualizações manuais semanaisRastreamento em tempo real e alertas de conteúdo

Passo 1: Entenda suas necessidades

Antes de escolher uma ferramenta, dê um passo atrás e mapeie o que você está trabalhando. Quais ferramentas você já usa? Que tipo de conteúdo você tem? Quem precisa de acesso à base de conhecimento e como planejam usá-la?

Faça uma lista de todas as ferramentas que sua equipe usa para suporte, colaboração e documentação. Isso pode incluir:

  • Plataformas de help desk como Zendesk, Freshdesk ou Intercom
  • Documentação interna armazenada no Confluence, Notion ou Google Drive
  • Ferramentas de comunicação como Slack ou Microsoft Teams
  • Sistemas de CRM como HubSpot ou Salesforce
  • Ferramentas de gerenciamento de projetos como Jira, Asana ou Trello
  • Ferramentas de chat ao vivo incorporadas em seu site

Pense sobre onde o conhecimento já existe em sua organização. Sua base de conhecimento com IA deve puxar dessas fontes para que as pessoas possam obter respostas sem mudar entre ferramentas.

Passo 2: Organize seu conteúdo

Em seguida, revise o conteúdo que você já tem. Isso pode ser artigos, wikis internos, documentação de produtos ou respostas salvas de sua equipe de suporte. Quanto mais você puder limpar isso agora, melhor seu sistema de IA funcionará depois.

Comece com uma auditoria simples de conteúdo. Procure artigos que estão desatualizados, duplicados ou pouco claros. Faça um plano de como você deseja estruturar tudo. Muitas plataformas de IA ajudarão com tagueamento e categorização automáticos, mas é útil dar ao sistema um ponto de partida forte.

Passo 3: Escolha sua plataforma

Ao olhar para softwares de base de conhecimento com IA, escolha um que suporte processamento de linguagem natural, ofereça aprendizado em tempo real e integre-se facilmente com suas ferramentas atuais. Se você já usa um help desk como Zendesk, Intercom ou Freshdesk, certifique-se de que a plataforma que você escolher funcione suavemente ao lado dela.

Screenshot of eesel AI’s integration panel showing helpdesk platforms such as Zendesk, Freshdesk, and intercom

O painel de integração da eesel AI destaca como este software de base de conhecimento de IA se conecta com help desks como Zendesk, Freshdesk e Intercom para uma configuração de suporte sem costura.

eesel AI é um exemplo que se conecta diretamente com plataformas populares e permite que você traga suas próprias fontes de conhecimento, como Google Drive, Slack ou Confluence.

Passo 4: Configure e teste

Depois de escolher uma plataforma, comece com um pequeno lançamento. Você pode lançar em um único departamento ou caso de uso primeiro para testar como o sistema se comporta. A maioria das ferramentas de IA irá guiá-lo através do upload de seus dados, configuração de permissões e treinamento da IA para responder com precisão.

Use este tempo para coletar feedback de usuários reais. Preste atenção ao que eles acham útil e onde eles ficam presos.

Passo 5: Revise e expanda

Após a configuração inicial, verifique suas análises para ver como a base de conhecimento está sendo utilizada. As pessoas estão encontrando o que precisam? Os tickets de suporte estão diminuindo? Certos tópicos estão com desempenho abaixo do esperado?

Use essas percepções para melhorar e expandir o sistema. Com o tempo, sua base de conhecimento de IA se torna mais inteligente, mais precisa e mais útil para todos que a utilizam.

Dica profissional: Comece com um programa piloto focado em um departamento antes de expandir. Plataformas como eesel AI oferecem opções de implantação modular que tornam essa abordagem particularmente eficaz, mantendo um desempenho consistente durante as fases de escalonamento.

Como o eesel AI melhora sua base de conhecimento

o eesel AI ajuda equipes a construir bases de conhecimento que refletem conversas reais, não apenas suposições. Em vez de começar do zero, ele utiliza as perguntas que as pessoas já estão fazendo e as transforma em conteúdo que é útil, pesquisável e fácil de manter atualizado.

Você constrói sua base de conhecimento a partir de conversas reais

Em vez de escrever cada artigo do zero, você pode usar tickets de suporte anteriores como sua base. O eesel AI ajuda a analisar essas interações e gerar artigos úteis com base em perguntas e respostas reais. Você pode selecionar tickets de um período específico ou de um agente de suporte e transformá-los em artigos de rascunho que estão prontos para revisão.

Screenshot of the eesel AI's history tab with a conversation thread opened and a message highlighted, showing how AI knowledge base software uses past tickets to create content.

Na aba de histórico do eesel AI, você pode abrir conversas passadas e transformar mensagens de suporte reais em rascunhos de artigos da base de conhecimento.

Essa abordagem ajuda sua base de conhecimento a crescer com base no que os usuários estão realmente perguntando, em vez de depender de suposições.

Você identifica lacunas através de insights de treinamento

Embora o eesel AI não audite diretamente sua base de conhecimento ou sugira atualizações para o conteúdo existente, ele destaca tópicos ausentes. Esses aparecem como “lacunas no treinamento” na aba Histórico, dando a você uma visão clara do que os usuários estão perguntando, mas não encontrando.

Screenshot of eesel AI’s History tab with the cursor hovering over a gap in the training column, showing how the software identifies missing topics in the knowledge base.

A aba de histórico no eesel AI destaca lacunas no treinamento, mostrando o que os usuários estão perguntando que sua base de conhecimento de IA ainda não cobriu.

Você também pode configurar relatórios personalizados sobre conversas para identificar perguntas repetidas ou respostas pouco claras. Isso facilita a visualização de onde novos conteúdos podem ser úteis.

Seu conteúdo melhora à medida que o treinamento continua

À medida que você continua a treinar o sistema com tickets de suporte, sua base de conhecimento se expande e se torna mais precisa. Esta não é uma tarefa única. É um processo contínuo que utiliza dados reais para orientar o que deve ser criado ou melhorado.

A automação, neste caso, não significa remover sua equipe do processo. Significa ajudá-los a trabalhar de forma mais eficaz, transformando conversas reais em informações úteis e pesquisáveis.

Medindo o ROI da base de conhecimento

Uma base de conhecimento forte não deve apenas facilitar as coisas para sua equipe. Ela também deve gerar resultados reais. Com um sistema alimentado por IA em funcionamento, torna-se muito mais fácil acompanhar o quão bem sua base de conhecimento está realmente funcionando.

Aqui está como medir o retorno sobre o investimento e entender o impacto tanto nas operações de suporte quanto na experiência do cliente. Existem algumas métricas-chave que podem mostrar como sua base de conhecimento está se saindo:

MétricaO que isso te dizO que almejar
Taxa de desvioCom que frequência os usuários encontram respostas sem ajuda de um agenteEntre 30 e 40 por cento
Taxa de sucesso na buscaSe as pessoas encontram respostas relevantes em uma buscaMais de 75 por cento
Produtividade do agenteQuanto mais os agentes podem lidar com o suporte da base de conhecimentoUm aumento de 20 a 30 por cento

Além das métricas de suporte, uma base de conhecimento forte também melhora a eficiência da equipe, a satisfação do cliente e a integração. Os agentes gastam menos tempo repetindo respostas. Novos contratados se adaptam mais rapidamente. Os clientes se sentem mais confiantes em encontrar ajuda por conta própria.

Ao revisar esses números regularmente, você pode manter sua base de conhecimento alinhada com as necessidades reais. Você também pode fazer um caso mais forte para um investimento contínuo em automação de suporte, respaldado por dados claros.

Screenshot of the eesel AI reports dashboard showing metrics such as replies created, deflection rate, and user feedback, used to measure the ROI of AI knowledge base software.

O painel de relatórios da eesel AI mostra métricas chave da base de conhecimento, como taxa de desvio, sucesso na busca e feedback, ajudando você a acompanhar o desempenho e o ROI em tempo real.

Ferramentas como eesel AI fornecem painéis integrados que rastreiam essas métricas automaticamente. Você pode ver como seu conteúdo está se saindo, onde os usuários estão ficando presos e quais melhorias estão ajudando a reduzir o volume de tickets.

Começando com a gestão do conhecimento impulsionada por IA

Uma base de conhecimento moderna deve fazer mais do que armazenar informações. Ela deve ajudar sua equipe a se mover mais rápido, apoiar seus clientes melhor e crescer de forma mais inteligente ao longo do tempo. Com as ferramentas de IA certas em vigor, construir e manter esse sistema é mais fácil do que nunca.

Se você está apenas começando a organizar seu conteúdo ou procurando melhorar o que já tem, o melhor lugar para começar é com dados reais. Revise tickets de suporte anteriores. Veja o que os usuários estão pesquisando. Foque no que realmente ajuda as pessoas a obter respostas.

Plataformas como eesel AI tornam simples transformar seu conhecimento existente em algo mais poderoso. Desde uma busca mais inteligente até uma criação de conteúdo mais rápida, é projetado para se encaixar nas ferramentas que você já usa.

Quer ver como funciona na prática?

Experimente o eesel AI com um teste gratuito ou agende uma demonstração personalizada para passar pelo processo de configuração com nossa equipe.

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Kenneth Pangan

Kenneth Pangan is a marketing researcher at eesel with over ten years of experience across various industries. He enjoys music composition and long walks in his free time.