Como reduzir falsos positivos de IA na categorização de tickets (guia 2025)

Então, você configurou uma IA para ajudar com a etiquetagem de tickets. O sonho era uma fila perfeitamente organizada, onde cada problema do cliente é classificado automaticamente. A realidade? Bem, pode ser uma grande confusão. Quando a sua IA começa a colocar as etiquetas erradas nos tickets, não é apenas um pequeno soluço, é a receita para o caos. Você acaba com tickets encaminhados incorretamente, agentes perdendo tempo a corrigir os erros da IA e clientes à espera de uma resposta por mais tempo.

Este guia é um plano direto para descobrir por que a sua IA está a errar e como corrigi-la. Vamos explicar como limpar os seus dados, decidir o que "bom o suficiente" realmente significa e usar as ferramentas certas para construir um sistema de etiquetagem em que você não precise duvidar constantemente.

O que você precisará para começar

Antes de começarmos a corrigir as coisas, vamos garantir que você tem algumas coisas à mão. Você não precisa de um doutoramento em ciência de dados, mas ter as informações e as ferramentas certas faz toda a diferença.

• O seu histórico de helpdesk: Você vai querer ter acesso a um backlog de tickets da sua plataforma, seja Zendesk, Freshdesk ou outra. É aqui que você encontrará os padrões.

• Uma ferramenta de IA que você possa realmente controlar: Se a sua IA é uma "caixa preta" sem configurações para ajustar, você vai ter problemas. Você precisa de uma ferramenta que permita afinar o seu comportamento.

• Uma ideia clara dos seus objetivos: Por que você está a usar estas etiquetas em primeiro lugar? São para encaminhar tickets, identificar problemas urgentes ou gerar relatórios sobre bugs? Saber o "porquê" é metade da batalha.

• Uma noção básica de precisão: Você não pode corrigir o que não pode medir. Vamos abordar a diferença simples entre priorizar menos etiquetas erradas (precisão) versus capturar todos os tickets relevantes (recall).

Passo a passo: Como reduzir os falsos positivos da IA na etiquetagem de tickets

Ok, vamos pôr as mãos na massa. Corrigir falsos positivos é mais um processo de ajuste do que uma solução única. Siga estes passos para tornar a sua etiquetagem por IA mais confiável.

Passo 1: Defina o que um 'falso positivo' significa para a sua equipa

O termo "falso positivo" soa um pouco técnico, mas para uma equipa de suporte, é uma dor de cabeça muito real. É simplesmente quando a IA coloca a etiqueta errada num ticket. Antes de poder reduzir esses erros, a sua equipa precisa de concordar sobre quais são os que mais prejudicam.

Por exemplo, um falso positivo poderia ser:

• Uma simples pergunta sobre preços é etiquetada como 'Pedido de Reembolso', enviando-a para a equipa errada e causando um pequeno pânico.

• Uma ideia casual de uma funcionalidade é rotulada como 'Bug Urgente', desviando os programadores de emergências genuínas.

• O problema de login de um novo cliente é marcado como 'Spam', o que é uma primeira impressão péssima.

A sua primeira ação é sentar-se e listar os 5 a 10 principais erros de etiquetagem que causam mais problemas. Isso dá-lhe um alvo claro. Uma boa plataforma de IA deve facilitar a identificação desses erros. Por exemplo, uma ferramenta como a eesel AI permite que você execute uma simulação nos seus tickets passados. Isso mostra exatamente como a IA os teria etiquetado, para que você possa detetar esses tipos de erros antes de a soltar em conversas com clientes em tempo real.

Um relatório de simulação da eesel AI, uma ferramenta que ajuda a reduzir falsos positivos da IA na etiquetagem de tickets, mostrando como a IA teria etiquetado tickets anteriores.

Passo 2: Analise as suas fontes de conhecimento em busca de conflitos e lacunas

Pense na sua IA como um novo estagiário. Se você lhe entregar uma pilha de manuais de treino confusos, desatualizados ou contraditórios, não pode surpreender-se quando ele comete erros. O desempenho da sua IA é um reflexo direto dos dados com os quais aprende, e os falsos positivos são frequentemente um sinal de que o seu "cérebro" está um pouco desorganizado.

Aqui está uma verificação rápida que você pode fazer ao conhecimento da sua IA:

• Examine o seu centro de ajuda público: Você tem artigos com informações conflitantes, como uma página de preços antiga ainda a circular? Algumas instruções são simplesmente confusas?

• Verifique os seus documentos internos: E quanto às suas macros, respostas prontas e wikis internos? Os agentes estão todos na mesma página ou cada um está a fazer as coisas à sua maneira?

• Mergulhe nos tickets antigos: É aqui que a verdadeira magia acontece. Veja como os seus agentes humanos têm aplicado etiquetas. Frequentemente, você encontrará regras não escritas e inconsistências que a sua IA tem tentado aprender.

A ideia de limpar manualmente anos de conhecimento acumulado é suficiente para fazer qualquer um desistir. É um projeto enorme e uma razão comum pela qual as equipas ficam presas. É aqui que as ferramentas de IA mais recentes podem poupar-lhe imenso tempo. Em vez de você fazer todo o trabalho pesado, uma plataforma como a eesel AI pode conectar-se a todas as suas diferentes fontes de conhecimento, desde o Confluence e Google Docs até conversas de tickets passados, e unificá-las automaticamente. Pode até detetar lacunas na sua documentação e ajudá-lo a escrever novos artigos com base no que aprende com tickets bem-sucedidos, o que ajuda a IA a melhorar o seu próprio material de origem ao longo do tempo.

Passo 3: Use precisão e recall para definir as metas de exatidão certas

Você não precisa ser um estatístico para acertar nisto. Tudo se resume a uma pergunta simples: que tipo de erro é pior para nós?

• Foco na Precisão (Menos Falsos Positivos): Isto é como o seu filtro de spam de e-mail. Você provavelmente preferiria que uma mensagem de spam perdida chegasse à sua caixa de entrada (uma falha) do que um e-mail importante do seu chefe fosse enterrado na pasta de spam (um falso positivo). Para etiquetas críticas como 'Erro de Faturação' ou 'Problema de Segurança', você precisa de alta precisão. Quando a IA usa estas etiquetas, é melhor que esteja certa.

• Foco no Recall (Capturar Todos os Casos Potenciais): Agora, pense na deteção de fraudes de um banco. Eles prefeririam muito mais sinalizar uma compra legítima por engano e pedir que você a confirme (um falso positivo) do que deixar passar uma cobrança fraudulenta (uma falha). Para etiquetas como 'Risco de Churn' ou 'Cliente VIP', você pode querer que a IA seja um pouco mais cautelosa, mesmo que isso signifique que os agentes tenham que limpar alguns alertas incorretos. Perder até mesmo um desses tickets é demasiado caro.

A sua próxima tarefa é organizar as suas etiquetas mais importantes em dois grupos: "Alta Precisão Necessária" e "Alto Recall Necessário". Este exercício simples ajuda-o a dizer ao seu sistema de IA o que é mais importante para si.

Passo 4: Afine a sua IA com melhores instruções e conhecimento delimitado

Depois de conhecer os seus objetivos, pode começar a dar melhores direções à sua IA. Muitos sistemas de IA falham porque são caixas pretas; você insere dados, saem etiquetas e você não tem ideia do porquê. Para realmente reduzir os falsos positivos, você precisa estar no controlo.

É aqui que ter um fluxo de trabalho personalizável faz uma enorme diferença. Em vez de ficar preso a um modelo único, uma plataforma como a eesel AI permite que você assuma o controlo.

• Personalize o prompt: Você pode usar um editor simples para dizer à IA exatamente o que cada etiqueta significa. Dê-lhe exemplos. Dê-lhe regras para quando não usar uma etiqueta. Por exemplo: "Não etiquetar um ticket como 'Urgente' a menos que o cliente use palavras como 'inativo', 'falha' ou 'não consigo aceder'."

• Delimite o conhecimento: Esta é uma alavanca enorme para melhorar a precisão. Você pode dizer à IA para usar apenas um conjunto específico de artigos para certos tópicos. Para uma questão de faturação, você pode restringir a IA aos seus cinco artigos oficiais de faturação e nada mais. Isso impede que ela se confunda com informações antigas ou irrelevantes e reduz drasticamente os erros.

• Controle o lançamento: Você não precisa de implementar tudo de uma vez. Comece por fazer com que a IA etiquete tickets para apenas uma equipa ou sobre um único tópico. Isso permite que você construa confiança e prove que funciona antes de expandir.

Este tipo de controlo torna o comportamento da IA previsível e confiável, porque ela está a operar dentro das diretrizes que você definiu.

O ecrã de personalização e fluxo de trabalho na eesel AI, uma funcionalidade chave para reduzir os falsos positivos da IA na etiquetagem de tickets, definindo regras específicas. Uma captura de ecrã do ecrã de personalização e fluxo de trabalho de ações na eesel AI.

Teste a sua IA antes que ela sequer toque num ticket de cliente

O maior medo com qualquer nova automação é que ela enlouqueça na frente dos seus clientes. Então, como pode ter a certeza de que a sua IA cuidadosamente afinada não começará a cometer erros estranhos em tickets ao vivo? A resposta é a simulação.

Em vez de apenas ativar a IA e esperar pelo melhor, você deve ser capaz de testá-la num ambiente seguro. Isso significa executar a sua configuração de IA sobre os seus dados históricos de tickets para ver exatamente o que ela teria feito. É a verificação final antes do voo.

Esta é uma funcionalidade importante a procurar numa plataforma de IA. Enquanto algumas ferramentas oferecem demonstrações vagas, a eesel AI tem um poderoso modo de simulação que lhe dá dados reais para trabalhar. Eis como isso funciona na prática:

• Teste nos seus próprios dados: Você executa a simulação em milhares dos seus tickets passados reais, não em exemplos genéricos.

• Receba um relatório detalhado: O relatório de simulação mostra exatamente como a IA teria etiquetado cada ticket, apontando potenciais falsos positivos e calculando uma pontuação de desempenho realista.

• Lance com confiança: Armado com uma previsão precisa da sua taxa de automação e precisão, você pode ligar a IA sabendo exatamente o que esperar.

A simulação elimina as suposições da equação e permite que você tome decisões com base em dados, não em esperança.

A funcionalidade de teste de simulação na eesel AI, que é crucial para reduzir os falsos positivos da IA na etiquetagem de tickets antes de entrar em produção. Uma imagem da funcionalidade de simulação da eesel AI, que proporciona um ambiente de teste seguro.

Erros comuns a evitar

Ao seguir estes passos, fique atento a algumas armadilhas comuns que podem atrapalhá-lo.

1. Configurar e esquecer: Os seus produtos mudam, assim como os problemas dos seus clientes. Um modelo de IA pode "desviar-se" ao longo do tempo e tornar-se menos preciso. Você precisa de um processo simples para verificar e reajustá-lo de vez em quando.

2. Usar apenas a sua base de conhecimento oficial: Algumas das melhores informações estão escondidas em conversas passadas entre agentes e clientes. Se ignorar esse tesouro de contexto do mundo real, está a deixar a precisão de lado.

3. Tentar automatizar tudo de uma vez: Não procure 100% de automação no primeiro dia. Escolha um ou dois tipos de tickets que sejam fáceis de definir, automatize-os com sucesso e depois expanda a partir daí. Um lançamento gradual é a chave para acertar.

A forma mais rápida para uma etiquetagem de tickets por IA precisa

No final do dia, reduzir os falsos positivos da IA não se trata de encontrar um algoritmo "perfeito". Trata-se de ter o processo certo e as ferramentas certas. O processo é simples: descubra quais são os seus piores erros, limpe e foque os seus dados, defina metas claras e teste tudo antes de entrar em produção. As ferramentas certas são aquelas que tornam este processo fácil, dando-lhe controlo sobre a lógica da IA e uma forma sem riscos de simular o seu desempenho.

Quando você combina um processo inteligente com uma ferramenta flexível, pode finalmente obter os benefícios da automação de suporte sem todo o ruído.

Comece com a eesel AI

Com a eesel AI, você pode estar a funcionar em minutos, simular resultados nos seus próprios dados e usar o nosso motor de fluxo de trabalho para obter controlo total sobre a sua etiquetagem de tickets. Você pode começar pequeno, provar o valor e escalar quando estiver pronto.

Pronto para parar de perseguir falsos positivos e começar a automatizar com confiança? Inicie o seu teste gratuito da eesel AI hoje e veja como ela se comporta nos seus tickets.