Como construir um fluxo de trabalho de IA para atendimento ao cliente: Um guia prático

Sejamos honestos, o suporte ao cliente pode, por vezes, parecer uma batalha perdida. Os tickets continuam a chegar, os clientes querem respostas para ontem e a sua equipa está sobrecarregada. É a receita para o burnout. A boa notícia é que a IA pode genuinamente ajudar a aliviar a carga.

Mas construir um fluxo de trabalho de IA para o atendimento ao cliente não se resume a lançar um chatbot genérico e dar o dia por encerrado. Trata-se de configurar um sistema inteligente que lida com as tarefas repetitivas, encontra respostas num piscar de olhos e liberta os seus agentes para resolverem os problemas que realmente precisam de um toque humano.

Então, por onde começar? Pode parecer avassalador, com todas as diferentes ferramentas e estratégias que existem. Este guia está aqui para simplificar as coisas. Vamos guiá-lo por tudo, desde os blocos de construção básicos até à escolha da abordagem certa para a sua equipa, para que possa começar com confiança. O objetivo é construir um sistema que se encaixe perfeitamente na sua configuração existente, não um que o force a começar do zero.

Fundamentos de um fluxo de trabalho de IA para o atendimento ao cliente

Em termos simples, um fluxo de trabalho de IA é um sistema que utiliza inteligência artificial para gerir e resolver as questões dos clientes com o mínimo de intervenção humana possível. É um grande avanço em relação à automação tradicional, que apenas segue regras rígidas de "se isto, então aquilo". A IA moderna utiliza grandes modelos de linguagem (LLMs) para realmente entender o que um cliente está a perguntar, mesmo que a formulação seja estranha.

Pense nisso como um novo colega de equipa incrivelmente eficiente. Consegue ler um ticket recebido, perceber o que o cliente quer, encontrar a resposta certa na sua base de conhecimento e resolver o problema no local ou passá-lo para o humano certo com um resumo claro.

Um fluxo de trabalho típico funciona mais ou menos assim:

1. Uma pergunta de um cliente chega por e-mail, chat ou através de um helpdesk como o Zendesk.

2. A IA lê a pergunta e identifica o tópico, a urgência e o sentimento do cliente.

3. Depois, pesquisa em toda a sua informação conectada, artigos de ajuda, tickets passados, documentos internos, para encontrar a melhor resposta.

4. Finalmente, ou envia uma resposta direta, realiza uma tarefa (como verificar uma encomenda) ou escala para um agente humano com uma resposta pré-escrita.

Este fluxo de trabalho ilustra como um sistema de IA lida com um ticket de suporte ao cliente recebido, desde a análise até à resolução ou escalonamento.

O objetivo não é substituir a sua fantástica equipa de suporte, mas sim dar-lhes superpoderes. Torna toda a sua operação mais rápida, mais inteligente e pronta para lidar com o que quer que surja.

Duas abordagens principais para construir um fluxo de trabalho de IA

Quando decidir que é hora de construir um fluxo de trabalho de IA, encontrará uma encruzilhada. Pode construir tudo por conta própria ou comprar uma plataforma tudo-em-um. Cada caminho tem os seus prós e contras significativos.

A rota DIY: Construa você mesmo

Construir o seu próprio fluxo de trabalho com ferramentas como a API da OpenAI e o Zapier significa que pode personalizar cada pequeno detalhe. Tem total liberdade para conectar diferentes modelos de IA e bases de dados para criar um sistema que se ajuste perfeitamente às suas necessidades.

Mas este caminho não é para os fracos de coração. Eis o que terá de enfrentar:

• É um pesadelo técnico: Precisa de sérias competências de engenharia para conseguir isto. Envolve ajustes intermináveis de prompts, gestão de chamadas de API e fazer com que sistemas diferentes comuniquem entre si. É um ciclo constante de construção e reparação.

• Pode ser instável: As soluções personalizadas muitas vezes têm dificuldades com a consistência. Pode descobrir que só acertam na resposta 70-80% das vezes. Também podem tornar-se lentas e caras à medida que tenta dar-lhes mais contexto de uma conversa.

• Leva uma eternidade: Isto não é um projeto de fim de semana. Construir, testar e preparar um fluxo de trabalho de IA estável e fiável para os clientes pode facilmente levar meses do tempo de um programador dedicado.

A rota da plataforma tudo-em-um: Comprar uma solução pronta

Plataformas como Zendesk, Intercom e HubSpot oferecem as suas próprias ferramentas de IA, e geralmente são bastante fáceis de ativar. A desvantagem? Foram concebidas para o prender ao seu mundo.

• Tem de arrancar e substituir tudo: Estas plataformas geralmente exigem que use o seu helpdesk, a sua base de conhecimento e o seu chatbot. Se o conhecimento da sua equipa está confortavelmente alojado no Confluence ou num monte de Google Docs, prepare-se para um projeto de migração massivo e doloroso.

• O que vê é o que obtém: Fica preso à IA e às regras deles. Precisa que a IA faça algo específico, como procurar a subscrição de um utilizador na sua própria base de dados? Boa sorte. Isso geralmente não é uma opção sem pagar por extras ou serviços caros.

• O seu conhecimento fica num silo: A IA normalmente só consegue aceder à informação armazenada nessa única plataforma, ignorando completamente todo o outro conhecimento valioso que a sua empresa tem noutras ferramentas.

Uma terceira via: A plataforma focada na integração

E se não tivesse de escolher entre um projeto DIY complexo e uma plataforma restritiva e fechada? Existe uma maneira melhor. Uma plataforma focada na integração como a eesel AI funciona como uma camada inteligente que se conecta às ferramentas que já utiliza. Não precisa de mudar o seu helpdesk ou reescrever um único artigo de ajuda.

Com esta abordagem, pode começar a funcionar em poucos minutos. Basta conectar o seu helpdesk e as suas fontes de conhecimento, e está pronto. Reúne toda a sua informação dispersa instantaneamente, dando-lhe o controlo de uma construção personalizada sem precisar de uma equipa de engenheiros. É a forma mais rápida e flexível de construir um fluxo de trabalho de IA que realmente funciona para si.

Componentes chave de um fluxo de trabalho de IA eficaz

Um bom fluxo de trabalho de IA é composto por três ingredientes chave: conhecimento unificado, um "cérebro" inteligente e a capacidade de agir. Acertar em cada um destes é a diferença entre uma IA útil e uma frustrante.

Componente 1: Uma base de conhecimento unificada

A sua IA é tão boa quanto a informação que lhe dá. Se o conhecimento da sua empresa estiver espalhado por todo o lado, a sua IA só saberá parte da história, o que levará a respostas incompletas ou simplesmente erradas.

A maioria das plataformas tudo-em-um só aprende com o seu próprio centro de ajuda. Isso é um grande problema porque, para a maioria das empresas, o verdadeiro ouro está em tickets resolvidos, wikis internos como o Notion e documentos aleatórios da equipa.

Um fluxo de trabalho de IA verdadeiramente útil precisa de extrair de todo o seu conhecimento, desde o início. É aqui que uma ferramenta como a eesel AI faz uma enorme diferença. Conecta-se a mais de 100 fontes imediatamente, incluindo:

• Os seus tickets passados: Aprende com a forma como a sua equipa lidou com milhares de conversas anteriores, assimilando a voz da sua marca e soluções comuns.

• Wikis internos: Pode extrair informação diretamente do Confluence, Google Docs e SharePoint.

• Ferramentas de chat: Pode até aprender com as discussões que a sua equipa teve no Slack ou no Microsoft Teams.

Este infográfico mostra como uma plataforma de IA focada na integração conecta várias fontes de conhecimento para criar uma base unificada para automação.

Isto dá à IA uma visão completa, para que possa responder a perguntas corretamente usando exatamente a mesma informação que os seus melhores agentes usariam.

Componente 2: O 'cérebro' (onde define as regras)

O "cérebro" do seu fluxo de trabalho é o modelo de IA e a lógica que lhe dá. É aqui que define as regras, sobre o que é permitido falar e o que pode realmente fazer.

Muitas plataformas dão-lhe uma IA genérica que não pode realmente alterar. Não pode ajustar facilmente o seu tom ou dizer-lhe para passar certas perguntas a um humano. É assim que acaba com respostas robóticas que irritam os clientes.

Precisa de estar no comando. Procure uma plataforma que lhe dê controlos flexíveis. Por exemplo, a eesel AI permite-lhe:

• Personalizar a personalidade da IA: Um editor de prompts simples permite-lhe definir o tom de voz da IA. Quer que seja profissional mas amigável? Ou um pouco mais peculiar? Você decide.

• Escolher o que automatizar: Pode criar regras específicas para controlar exatamente quais tickets a IA trata. Pode começar devagar, deixando-a responder apenas a perguntas sobre o "estado da encomenda" e fazer com que escale tudo o resto.

• Controlar o seu conhecimento: Pode facilmente dizer à IA que documentos usar para certas perguntas, garantindo que nunca tenta responder a algo sobre o qual não sabe.

Uma vista das definições de uma plataforma de IA, onde os utilizadores podem definir regras personalizadas e barreiras de proteção para a sua IA de atendimento ao cliente.

Componente 3: Ações e integrações

Responder a perguntas é ótimo, mas um fluxo de trabalho de IA de topo também deve ser capaz de fazer coisas. Isso pode ser qualquer coisa, desde etiquetar um ticket a atualizar o perfil de um cliente ou obter informações em tempo real de outro sistema.

Com uma configuração DIY, pode fazer isso acontecer, mas significa escrever código personalizado para cada ação. As plataformas tudo-em-um são geralmente muito mais limitadas e raramente deixam a sua IA comunicar com sistemas externos.

O seu fluxo de trabalho deve ser capaz de acionar tarefas em qualquer uma das suas ferramentas. Uma plataforma com integrações profundas e fáceis de configurar é o que precisa. Com a eesel AI, pode configurar Ações de IA para:

• Triar tickets automaticamente: Pode etiquetar, atribuir ou fechar tickets no seu helpdesk sem que ninguém levante um dedo.

• Comunicar com outras aplicações: Pode procurar detalhes de encomendas em tempo real no Shopify ou verificar o estado da subscrição de um utilizador no seu próprio backend.

• Escalar de forma inteligente: Quando é necessário um humano, a IA pode enviar o ticket para a equipa certa com todo o contexto importante já anexado.

Implementar o seu fluxo de trabalho de IA

Uma das maiores preocupações que as pessoas têm ao lançar um fluxo de trabalho de IA é o medo de que corra mal. E se começar a dar respostas erradas aos clientes? É uma preocupação totalmente válida, especialmente com ferramentas personalizadas que não têm uma rede de segurança. Não pode simplesmente carregar num botão e esperar pelo melhor.

O segredo é testá-lo exaustivamente antes que qualquer cliente o veja. A melhor maneira de o fazer é executando uma simulação com os seus próprios dados históricos.

A maioria das plataformas não permite que faça isto. Podem dar-lhe uma demonstração rápida, mas não podem mostrar-lhe como a sua IA irá realmente lidar com as suas perguntas de clientes únicas. Fica a adivinhar quão bem funcionará no mundo real.

É por isso que um modo de simulação poderoso é indispensável. Por exemplo, a eesel AI tem um motor de simulação que lhe permite:

• Testar em milhares dos seus tickets antigos: Pode executar a IA num ambiente seguro sobre as conversas passadas da sua equipa para ver exatamente como teria respondido.

• Obter uma pré-visualização clara do desempenho: A simulação dá-lhe um relatório detalhado sobre quantos tickets poderia ter resolvido, quanto tempo teria poupado e em que tópicos é melhor a lidar.

• Encontrar lacunas na sua base de conhecimento: O relatório também assinala perguntas que a IA não conseguiu responder, mostrando-lhe exatamente que artigos de ajuda precisa de escrever ou atualizar.

O painel de simulação da eesel AI mostra as taxas de automação projetadas e identifica lacunas de conhecimento antes de entrar em funcionamento.

Assim que estiver satisfeito com os resultados da simulação, pode implementá-lo lentamente. Não o lance para todos os seus clientes de uma vez. Comece por ativar a IA para apenas um tipo de pergunta ou numa caixa de entrada específica. Fique de olho no seu desempenho com relatórios claros e fáceis de ler e, à medida que se sentir mais confortável, pode gradualmente deixá-lo lidar com mais tarefas. Esta abordagem sem riscos garante um lançamento suave e mantém tanto os seus clientes como a sua equipa satisfeitos.

Como construir um fluxo de trabalho de IA para o atendimento ao cliente e colocá-lo a funcionar em minutos

Construir um fluxo de trabalho de IA para o atendimento ao cliente não tem de ser um projeto massivo de meses. Ao escolher uma plataforma que funciona com as suas ferramentas existentes, pode usar o conhecimento que já tem para oferecer um suporte mais inteligente e rápido.

Em vez de ficar preso num labirinto de desenvolvimento personalizado ou de ser bloqueado por uma plataforma rígida, pode usar uma ferramenta como a eesel AI para conectar o seu helpdesk e as suas fontes de conhecimento em apenas alguns cliques. Pode testá-la com risco zero, ajustá-la às suas necessidades e entrar em funcionamento em minutos, não em meses.

Pronto para ver como pode ser simples? Comece o seu teste gratuito com a eesel AI hoje.