Sejamos honestos, o entusiasmo em torno da IA no suporte ao cliente pode ser um pouco exagerado. É frequentemente vendida como uma varinha mágica que resolverá instantaneamente todos os seus problemas, levando a zero filas, clientes perfeitamente felizes e equipas com nada além de tempo livre.
Se parece demasiado bom para ser verdade, geralmente é. A "magia" não é de todo magia; são dados. Mais especificamente, trata-se de ensinar uma IA a compreender o seu negócio, permitindo que ela aprenda com o seu histórico único de interações com clientes. Este processo é o verdadeiro motor por trás de qualquer IA que seja realmente útil, e chama-se aprendizagem com conjuntos de dados de suporte.
Este guia irá explicar-lhe o que isso significa em linguagem simples. Abordaremos os tipos de dados que possui, como a IA os utiliza e a forma mais prática de começar sem precisar de um doutoramento em machine learning.
O que é a aprendizagem com conjuntos de dados de suporte?
Na sua essência, a aprendizagem com conjuntos de dados de suporte é o processo de treinar um modelo de IA usando as conversas passadas da sua empresa com clientes (tickets, chats, e-mails) e o conhecimento interno (artigos de ajuda, guias internos, etc.).
Pense em como integra um novo agente de suporte. Não lhe dá apenas um login e deseja-lhe sorte, certo? Entrega-lhe os seus documentos de formação, talvez um wiki cheio de guias de resolução de problemas, e provavelmente fá-lo acompanhar agentes seniores ou ler uma série de tickets de suporte antigos. Faz isto para que ele possa aprender os problemas comuns, entender a linguagem dos seus clientes e ter uma noção do tom da sua empresa.
Quanto melhor e mais relevante for esse material de formação, mais rapidamente o seu novo funcionário se torna um membro valioso da equipa que consegue resolver problemas sem pedir ajuda constantemente.
É exatamente a mesma ideia para uma IA. Ao aprender com os seus sucessos passados, a IA atualiza-se sobre os desafios específicos da sua empresa, a voz da sua marca e as soluções que já funcionaram para milhares de clientes. É isto que lhe permite começar a automatizar tarefas como responder a perguntas ou encaminhar tickets com uma precisão surpreendente.
Os diferentes tipos de conjuntos de dados de suporte
Nem todos os dados são criados da mesma forma, e a sua origem faz toda a diferença para que a sua IA seja um colega de equipa útil ou um robô frustrante.
Conjuntos de dados públicos vs. proprietários
Pode ouvir falar de conjuntos de dados públicos disponíveis online em locais como o Kaggle ou projetos de investigação universitária. Estes são coleções massivas de dados que são de uso gratuito para qualquer pessoa. São fantásticos para investigadores que estão a treinar um modelo geral para compreender a linguagem, mas para uma empresa, são praticamente inúteis.
Porquê? Porque não têm absolutamente nada a ver com a sua empresa. Não conhecem os nomes dos seus produtos, as suas mensagens de erro específicas ou os problemas peculiares que os seus clientes encontram. Treinar um bot de suporte com um conjunto de dados público é como tentar ensinar alguém a cozinhar para o seu restaurante italiano de luxo, dando-lhe um livro de receitas cheio de receitas de tacos, sushi e churrasco. Pode ser que aprenda a cozinhar em geral, mas não fará a menor ideia de como fazer o seu prato de massa exclusivo.
Os conjuntos de dados proprietários, por outro lado, são o ingrediente secreto da sua empresa. São todos os seus dados internos: a montanha de tickets de suporte no seu help desk, os seus registos de chat e a sua documentação interna. Estes são os únicos dados que podem treinar uma IA para entender o seu mundo, falar com a sua voz e realmente resolver os problemas dos seus clientes.
| Característica | Conjuntos de Dados Públicos | Conjuntos de Dados Proprietários (Os Seus Dados) |
|---|---|---|
| Relevância | Baixa (problemas genéricos) | Alta (os seus produtos e clientes específicos) |
| Tom de Voz | Genérico / Irrelevante | Corresponde perfeitamente à sua marca |
| Esforço de Configuração | Alto (requer encontrar, limpar, adaptar) | Baixo (com a plataforma certa) |
| Eficácia | Fraca para automação de negócios específicos | Excelente para suporte personalizado |
| Risco de Segurança | Baixo (dados são públicos) | Alto (requer manuseamento seguro) |
Dados estruturados vs. não estruturados
Os seus dados também se apresentam em duas formas diferentes: estruturados e não estruturados.
Os dados estruturados são a parte arrumada e organizada. Pense nos menus suspensos e campos nos seus tickets de help desk: Prioridade (Alta, Média, Baixa), Estado (Aberto, Fechado) ou Área do Produto. São dados que se encaixam perfeitamente numa folha de cálculo e são fáceis para os computadores ordenarem e analisarem.
Os dados não estruturados são a parte confusa e humana da conversa. É o corpo de um e-mail, o vaivém de um chat ou um longo e detalhado relatório de bug. É aqui que reside o verdadeiro contexto, a frustração do cliente, os detalhes subtis do seu problema, toda a história. São incrivelmente valiosos, mas muito mais difíceis de interpretar para o software tradicional.
Uma IA de suporte verdadeiramente inteligente precisa de entender ambos. Tem de ler a conversa não estruturada para perceber o que o cliente está realmente a pedir e, em seguida, usar os dados estruturados para decidir o que fazer a seguir. Por exemplo, pode ver um ticket com "Prioridade Alta" sobre um bug no "Produto A" e saber que precisa de ir diretamente para a equipa de engenharia certa, sem que um humano tenha sequer de o ler primeiro.
Como a IA aprende com os dados de suporte
Então, uma vez que uma IA tem acesso a todos estes excelentes dados, o que é que ela pode realmente fazer? Aprende a lidar com algumas das partes mais repetitivas do trabalho de suporte, libertando a sua equipa para as tarefas mais complicadas.
Classificação e encaminhamento de tickets
Uma das primeiras coisas em que uma IA se torna boa é a identificar padrões. Aprende que os tickets com palavras como "reembolso", "pagamento" ou "fatura" quase sempre são marcados como "Faturação" e enviados para a equipa financeira. Isto automatiza o trabalho esgotante de ler e classificar manualmente cada ticket que entra na fila.
Muitas das ferramentas de IA nativas que se veem nos help desks tentam fazer isto com regras simples e rígidas baseadas em palavras-chave. Mas isso pode correr mal muito rapidamente. Uma regra pode enviar qualquer ticket com a palavra "partido" para a engenharia, mas e se um cliente estiver apenas a dizer que está de "coração partido" porque uma funcionalidade de que gostava desapareceu? Uma IA devidamente treinada entende a diferença. Por exemplo, uma ferramenta como o eesel AI oferece um produto de Triagem com IA que aprende com a forma como a sua equipa encaminhou historicamente os tickets, tomando decisões com base no contexto, e não apenas em palavras-chave.
Resolução automatizada e elaboração de respostas
É aqui que as coisas se tornam realmente interessantes. O modelo de IA pega numa nova pergunta de um cliente, examina a sua memória de todos os seus tickets resolvidos no passado e encontra os que parecem mais semelhantes. Em seguida, utiliza as soluções desses tickets passados para compor uma resposta para o novo.
Isto ajuda de duas formas principais. Para todas aquelas perguntas comuns e repetitivas, pode fornecer respostas instantâneas 24 horas por dia, sem necessidade de intervenção humana. Para problemas mais complicados, pode atuar como um assistente super útil, elaborando uma resposta sólida e detalhada que o seu agente pode verificar rapidamente, ajustar e enviar. É uma enorme poupança de tempo.
A qualidade destas respostas automatizadas depende inteiramente dos dados com que a IA aprendeu. Os modelos genéricos muitas vezes falham aqui, dando respostas que são tecnicamente corretas, mas que não captam o tom da sua empresa ou as políticas específicas. Uma plataforma como o eesel AI é construída para aprender apenas com os seus tickets passados e bases de conhecimento, o que significa que as respostas que gera soam como se viessem da sua equipa, porque, de certa forma, vieram.
Os desafios de uma abordagem "faça você mesmo"
Ok, então usar os seus próprios dados é o caminho a seguir. Mas tentar construir tudo isto por conta própria? Isso é uma história completamente diferente. É um projeto gigantesco que é muitas vezes muito mais complexo do que parece à primeira vista.
A preparação de dados é lenta e dolorosa
Os seus dados de suporte do mundo real são uma confusão. Estão cheios de erros de digitação, clientes a mudar de assunto, conversas em diferentes idiomas e, o mais importante, informações sensíveis de clientes como nomes, e-mails e números de cartão de crédito que têm de ser removidos.
Todo este processo de limpeza, chamado de limpeza e anotação de dados, é um trabalho manual lento e fastidioso que requer muita atenção ao detalhe. É a parte de um projeto de machine learning de que ninguém gosta de falar, mas pode facilmente consumir meses de trabalho antes mesmo de chegar à parte "divertida" de treinar um modelo.
Construir e treinar modelos requer conhecimentos aprofundados
Não pode simplesmente descarregar um modelo de IA de código aberto, apontá-lo para um ficheiro com os seus tickets e esperar o melhor. Construir uma IA de alto desempenho requer uma equipa de cientistas de dados e engenheiros de machine learning para escolher os modelos certos, treiná-los corretamente e ajustá-los constantemente para melhorar o desempenho.
Estas pessoas são brilhantes, mas também são caras e incrivelmente difíceis de contratar. Este não é um projeto único; é um investimento significativo e contínuo tanto em talento como em recursos computacionais.
Segurança e conformidade são um campo minado
Os seus dados de suporte estão repletos de informações sensíveis de clientes. Se decidir construir o seu próprio sistema, está a assumir uma enorme responsabilidade por manter esses dados seguros. Tem de se preocupar com o armazenamento seguro, quem tem acesso e o cumprimento de regulamentos como o RGPD e o CCPA. Um pequeno erro pode levar a uma violação de dados prejudicial, destruindo a confiança do cliente e colocando-o em apuros legais.
É aqui que uma plataforma dedicada realmente faz sentido. Uma ferramenta como o eesel AI foi concebida com a segurança como principal prioridade. Utiliza APIs seguras para se ligar às suas ferramentas existentes, para que os seus dados permaneçam onde estão. Nunca utiliza as suas informações para treinar modelos para outros clientes e baseia-se em infraestrutura certificada SOC 2 Tipo II. Obtém todos os benefícios de uma IA treinada com os seus próprios dados, sem os pesadelos de segurança de uma configuração "faça você mesmo".
A melhor maneira: Uma plataforma integrada
Em vez de embarcar num projeto DIY longo, caro e arriscado, uma plataforma de IA moderna pode fazer todo o trabalho pesado por si. Pode transformar um projeto que levaria meses em algo que pode ser feito numa tarde.
Entre em funcionamento em minutos, não em meses
Com uma abordagem de plataforma, pode saltar todas as etapas dolorosas de preparação de dados e construção de modelos. Usando o eesel AI, por exemplo, basta ligar o seu help desk (como o Zendesk ou o Freshdesk) e as suas fontes de conhecimento com apenas alguns cliques. Não há ficheiros CSV para exportar nem scripts para escrever. A plataforma começa simplesmente a aprender com os seus dados de forma segura em segundo plano, e pode ter uma IA a funcionar pronta a usar no mesmo dia.
Unifique todo o seu conhecimento instantaneamente
Sejamos realistas, as melhores respostas não estão apenas nos seus tickets de suporte antigos. Estão espalhadas por todo o lado: nas suas páginas do Confluence, em centenas de Google Docs, e enterradas em canais internos do Slack. Um projeto DIY teria uma dificuldade terrível em tentar juntar tudo isso, o que significa que muito conhecimento valioso fica para trás.
O eesel AI liga-se a todas estas fontes e unifica esse conhecimento automaticamente. Ao dar à IA acesso a tudo, cria um "cérebro" muito mais inteligente e abrangente para ela aprender. Isto leva a melhores respostas para os seus clientes e para a sua própria equipa quando precisam de encontrar informação rapidamente.
Teste com confiança antes do lançamento
Uma das partes mais assustadoras de um projeto de IA DIY é não saber como se irá comportar até o soltar nos seus clientes. Se começar a dar más respostas, pode prejudicar a sua reputação e criar ainda mais trabalho para a sua equipa.
É por isso que uma funcionalidade como o modo de simulação no eesel AI é tão importante. Permite-lhe "testar" a sua IA em milhares dos seus tickets passados num ambiente seguro. Pode ver exatamente como teria respondido a perguntas reais de clientes, dando-lhe uma previsão clara da sua taxa de automação e ROI antes de a ligar para um único cliente. Remove todas as suposições do processo, para que possa lançar com confiança.
De dados brutos a resultados reais com a aprendizagem com conjuntos de dados de suporte
Construir uma excelente experiência de suporte com IA começa com a aprendizagem com conjuntos de dados de suporte que utiliza os seus próprios dados únicos. Embora os conjuntos de dados públicos sejam ótimos para projetos académicos, eles simplesmente não têm o que é preciso para criar uma experiência personalizada, eficaz e alinhada com a sua marca para os seus clientes.
Tentar construir tudo por conta própria é um caminho difícil, pavimentado com custos elevados, prazos longos e grandes riscos de segurança. Para a maioria das equipas, uma plataforma integrada é simplesmente a maneira mais inteligente, rápida e segura de proceder. O objetivo é transformar os dados que já possui num ativo real que torna a sua equipa mais eficiente e os seus clientes mais felizes, e a plataforma certa torna isso possível para qualquer pessoa.
Pronto para ver o que a IA pode aprender com os seus dados de suporte?
Deixe de imaginar e comece a ver. O eesel AI liga-se ao seu help desk e às suas bases de conhecimento em minutos para lhe mostrar o poder do seu próprio conjunto de dados de suporte.
Comece hoje um teste gratuito e simule o desempenho da sua IA nos seus tickets reais.
Perguntas frequentes
A aprendizagem com conjuntos de dados de suporte é o processo de treinar um modelo de IA utilizando as conversas históricas de uma empresa com os clientes (tickets, chats, e-mails) e recursos de conhecimento interno (artigos de ajuda, guias). Ensina a IA a compreender os desafios e soluções únicos do seu negócio.
Os dados proprietários são essenciais porque contêm informações específicas sobre os seus produtos, clientes e processos internos. Ao contrário dos conjuntos de dados públicos genéricos, permitem que a IA aprenda o contexto, o tom e as soluções reais da sua empresa para os seus clientes.
A IA aprende com os padrões nas suas interações de suporte passadas, reconhecendo palavras-chave, frases e contextos que correspondem a tipos de problemas ou departamentos específicos. Isto permite-lhe marcar e direcionar com precisão os novos tickets recebidos para as equipas corretas, automatizando uma parte significativa do processo de triagem.
Uma abordagem "faça você mesmo" enfrenta desafios significativos, incluindo o processo demorado e complexo de preparação de dados (limpeza, anonimização), a necessidade de conhecimentos aprofundados em machine learning para construir e treinar modelos, e a gestão de riscos cruciais de segurança e conformidade associados a dados sensíveis de clientes.
Uma plataforma integrada simplifica a aprendizagem com conjuntos de dados de suporte ao automatizar a ligação e preparação de dados, eliminando a necessidade de construção manual de modelos. Unifica o conhecimento de várias fontes e oferece funcionalidades como o modo de simulação para testar o desempenho da IA com confiança antes da implementação, acelerando todo o processo.
Sim, através da aprendizagem com conjuntos de dados de suporte, os modelos de IA podem ser treinados para elaborar respostas automáticas. Ao analisar tickets resolvidos no passado e bases de conhecimento, a IA pode gerar respostas precisas e alinhadas com a marca para perguntas comuns de clientes ou fornecer rascunhos úteis para agentes humanos.
A aprendizagem com conjuntos de dados de suporte inclui normalmente tanto dados estruturados como não estruturados. Isto abrange interações históricas com clientes como tickets, e-mails e registos de chat (não estruturados), bem como informações organizadas como prioridades de tickets ou áreas de produto (estruturados) do seu help desk e bases de conhecimento.
