Um guia prático para os requisitos de dados de pré-treinamento de LLMs em 2025

Provavelmente já ouviu o velho mantra da tecnologia: "Lixo Entra, Lixo Sai." É uma ideia simples: dados de entrada maus levam a resultados maus. E, honestamente, nunca foi tão relevante como com a IA de hoje. O desempenho de um agente de suporte de IA depende inteiramente dos dados com que aprende.

No entanto, muitas equipas ainda não têm bem a certeza do que são "bons dados" para uma IA. A expressão "requisitos de dados de pré-treino" soa a algo saído de um manual de engenharia, mas na verdade, trata-se apenas de arrumar a casa antes de trazer uma IA para ajudar. Se a sua IA não tiver a informação certa para começar, não será de grande ajuda para os seus clientes.

Neste guia, vamos simplificar a terminologia e mostrar-lhe como preparar o conhecimento existente da sua empresa para construir uma IA de suporte que realmente resolve problemas.

O que vai precisar para preparar os seus dados para uma IA de suporte

Vamos esclarecer uma coisa: não precisa de ser um programador ou de contratar uma equipa de cientistas de dados para se preparar para uma IA de suporte. Trata-se de analisar a informação e os recursos que a sua equipa já utiliza todos os dias. Pense nisto como uma verificação do inventário de conhecimento.

Provavelmente vai querer ter estas coisas à mão:

• Acesso ao seu helpdesk: É aqui que acontecem as verdadeiras conversas com os clientes, seja no Zendesk, Freshdesk, Intercom ou outra plataforma.

• A sua base de conhecimento oficial: O centro de ajuda público ou as páginas de FAQ que os seus clientes veem.

• Documentação interna: Todos os wikis, guias e documentos nos quais os seus agentes confiam, como conteúdo no Confluence, Google Docs, Notion ou até PDFs.

• Um objetivo inicial: Qual é a primeira coisa que quer que a IA trate? Talvez seja apenas a reposição de palavras-passe ou perguntas comuns sobre preços. Ter um primeiro objetivo claro mantém as coisas focadas.

Como preparar os seus dados para uma IA de suporte de classe mundial

Passo 1: Compreender os dois tipos de treino de IA

Para ter uma ideia real dos requisitos de dados de pré-treino, ajuda pensar em como uma IA aprende em duas fases, um pouco como um novo membro da equipa. Primeiro, há a sua educação geral, e depois há o treino específico no trabalho que lhe dá.

Pré-treino geral

Este é o "conhecimento teórico" da IA. Os grandes modelos de linguagem (LLMs) aprendem o básico lendo uma grande parte da internet, de fontes como Common Crawl ou C4. Isto dá ao modelo um vocabulário massivo e uma compreensão geral de como a linguagem funciona. É assim que a IA aprende a escrever uma frase coerente.

O problema é que este conhecimento geral tem alguns grandes pontos cegos para o suporte ao cliente:

• A informação é geralmente notícia velha. Os dados com que estes modelos são treinados podem estar desatualizados há anos. Um estudo de 2024, "A Pretrainer’s Guide to Training Data," confirmou que o desempenho cai quando há um desfasamento temporal entre os dados e as perguntas. Uma IA treinada na internet do ano passado não saberá sobre a sua funcionalidade mais recente ou a nova política de devoluções que acabou de lançar.

• É completamente genérico. Um LLM geral pode dizer-lhe a capital de França, mas não sabe absolutamente nada sobre os seus produtos, os seus clientes ou a voz da sua empresa. Não tem qualquer contexto para dar uma resposta útil e precisa.

• Pode ser um risco. Estes conjuntos de dados gigantes podem estar cheios de preconceitos, conteúdo tóxico ou informação privada. Estudos têm apontado para os riscos de privacidade e legais porque não quer que o seu bot diga informações estranhas, tendenciosas ou simplesmente erradas que apanhou de algum canto esquecido da web.

Treino específico da empresa (fine-tuning)

Este é o treino "no trabalho", e francamente, é a parte que realmente importa para uma IA de suporte. É aqui que o modelo aprende os detalhes do seu negócio. Uma IA que salta este passo é como um novo funcionário que atirou para os telefones sem qualquer formação; podem parecer confiantes, mas na verdade não conseguem resolver nada.

É aqui que ferramentas construídas especificamente para suporte, como a eesel AI, realmente fazem a diferença. Foi projetada para se conectar diretamente às suas fontes de conhecimento únicas, tickets passados, artigos de ajuda, guias internos, para se tornar um especialista no seu negócio, não apenas um chatbot genérico.

Passo 2: Audite as suas fontes de conhecimento existentes

Ok, então o conhecimento específico da sua empresa é fundamental. O próximo passo lógico é descobrir onde está tudo. Pense na sua própria equipa por um minuto: onde vão quando precisam de uma resposta?

Comece a fazer uma lista rápida. Terá as coisas óbvias como o seu helpdesk e a base de conhecimento, mas não se esqueça dos tesouros escondidos. Pense em pastas partilhadas do Google Drive, naquele canal do Slack realmente útil, ou nos documentos de produto enterrados no Confluence.

Enquanto faz isso, tente identificar a "fonte da verdade" para diferentes tópicos. Provavelmente encontrará algumas informações contraditórias, e tudo bem. Encontrá-las é o primeiro passo para as corrigir.

Se isto parece muito trabalho, não está errado. É por isso que tentar reunir manualmente toda esta informação num só lugar é uma grande dor de cabeça. Uma maneira muito mais fácil é usar uma ferramenta que se conecta a tudo onde já existe. Por exemplo, a eesel AI tem integrações de um clique que reúnem todas estas fontes, criando um cérebro unificado para a sua IA sem que tenha de executar um projeto massivo de migração de conteúdo.

Um infográfico mostrando como a eesel AI se conecta a várias fontes de conhecimento, cumprindo os requisitos de dados de pré-treino.

Passo 3: Avalie a qualidade e a cobertura dos seus dados

Assim que tiver um mapa do seu conhecimento, é hora de uma verificação de qualidade. Acontece que ter informação de alta qualidade e variada é muito mais importante para uma IA do que apenas ter uma tonelada dela. O estudo "Pretrainer's Guide" até descobriu que uma mistura de diferentes fontes, como páginas web e documentos estruturados, resulta num modelo mais inteligente.

Aqui estão algumas perguntas a fazer sobre os seus próprios dados:

• Estão atualizados? Ou os seus artigos de ajuda estão a acumular poeira digital? Informação desatualizada é uma das principais razões pelas quais as IAs dão más respostas.

• Cobre o básico? A sua documentação responde realmente às perguntas mais comuns dos seus clientes? Ou muita dessa informação é apenas "conhecimento tribal" que vive na cabeça dos seus agentes?

• É consistente? As suas macros do helpdesk dizem o mesmo que os seus guias internos? Se não, vai confundir a sua IA tanto quanto confundiria um novo agente.

• Está limpo? Pense nos seus tickets de suporte passados. São uma mina de ouro de soluções claras, ou estão cheios de conversas de um lado para o outro e becos sem saída?

A eesel AI a identificar lacunas de conhecimento a partir de tickets de suporte para melhorar os requisitos de dados de pré-treino.

Passo 4: Teste e simule antes de entrar em produção

Nunca lançaria uma nova funcionalidade sem a testar, certo? A mesma lógica aplica-se à sua IA de suporte. Precisa de saber que vai fazer um bom trabalho antes de a deixar falar com um único cliente.

É aí que entra a simulação. Uma boa simulação não é apenas uma demonstração rápida. É um teste de stress completo onde a IA é executada contra milhares dos seus tickets de suporte reais passados. Isto mostra-lhe exatamente:

• Como a IA teria respondido a problemas reais de clientes.

• Quantos tickets poderia ter resolvido sozinha.

• Quais questões teria sinalizado corretamente para um agente humano.

Todo este processo elimina as suposições e dá-lhe uma ideia realista do ROI antes de se comprometer com qualquer coisa.

Isto é algo em que realmente nos focámos na eesel AI. Muitas ferramentas dão-lhe uma demonstração limitada e depois tem de cruzar os dedos e entrar em produção. Nós construímos um modo de simulação que lhe permite ver precisamente como a IA se vai comportar com os seus dados, no seu ambiente. Pode brincar com as configurações, adicionar ou remover fontes de conhecimento, e afiná-la num ambiente seguro, para que possa lançá-la sabendo que está pronta para começar.

Uma simulação mostrando como uma IA se comporta em relação a tickets passados, um passo fundamental na validação dos requisitos de dados de pré-treino.

Erros comuns a evitar

Compreender os requisitos de dados de pré-treino também o ajuda a identificar potenciais sinais de alerta quando está a analisar diferentes ferramentas de IA. Aqui estão algumas armadilhas comuns a ter em atenção.

Porque os dados de pré-treino são a base para uma excelente IA de suporte

Então, preparar os seus dados para uma IA não é uma tarefa técnica complexa reservada a cientistas de dados. Trata-se, na verdade, de pegar no conhecimento que já tem e organizá-lo.

Assim que compreender a diferença entre o "conhecimento teórico" geral de uma IA e o seu "treino de trabalho" específico, pode focar-se no que importa: auditar o seu conhecimento e escolher uma ferramenta que aprenda com o seu negócio único. No final do dia, a melhor IA de suporte é aquela que é especialista na sua empresa. E essa especialização tem de vir dos seus dados.

Comece com uma IA que aprende consigo

Pronto para ver o que uma IA treinada no seu próprio conhecimento pode realmente fazer? A eesel AI conecta-se ao seu helpdesk e outras ferramentas em minutos.

Pode executar uma simulação nos seus tickets passados imediatamente para ver como se teria comportado, sem esperas e sem compromisso.

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