Que dados preciso para treinar IA para suporte? Um guia completo

Há muito entusiasmo em torno do uso de IA para suporte ao cliente, mas sejamos realistas, também pode ser bastante confuso. Falo com muitos líderes de suporte que suspeitam que estão sentados numa mina de ouro de dados, mas não sabem exatamente o que fazer com eles.

Se isto lhe parece familiar, veio ao lugar certo. Este guia está aqui para acabar com a confusão. Vamos explicar de que dados realmente precisa para pôr um poderoso agente de suporte de IA a funcionar. A melhor parte? As ferramentas modernas tornaram isto muito mais simples do que a maioria das pessoas pensa. O que antes demorava meses de configuração dolorosa, agora pode ser feito em apenas alguns minutos.

Compreender os dados de treino de IA

Quando falamos em "dados de treino de IA" para suporte, não nos referimos apenas a um monte de ficheiros e folhas de cálculo. Pense nisso como o cérebro completo da sua equipa de suporte, construído ao longo de anos de trabalho árduo. É cada ticket que respondeu, cada artigo da central de ajuda que escreveu e cada documento interno em que a sua equipa se apoia para fazer o trabalho.

O objetivo não é apenas despejar dados brutos para uma máquina. Trata-se de dar a uma IA o contexto de que precisa para resolver problemas de forma correta, rápida e com a voz única da sua empresa. Uma IA genérica não pode conhecer as peculiaridades específicas dos seus produtos, políticas ou clientes. É por isso que os seus próprios dados não são apenas um ingrediente; são o molho secreto.

Os tipos de dados essenciais para treinar IA de suporte

Um agente de suporte de IA verdadeiramente útil precisa de entender o seu negócio de cima a baixo, e isso vem da junção de diferentes fontes de conhecimento. Vamos analisar os tipos de dados essenciais que darão à sua IA a imagem completa.

1. Tickets e conversas históricas

Todos os seus tickets de suporte passados são uma mina de ouro. Eles contêm perguntas reais de clientes reais, as excelentes respostas dos seus melhores agentes e o tom exato que faz a sua marca soar como a sua marca. É o material de treino mais autêntico que poderia pedir.

Estes dados ajudam a IA a aprender:

• Problemas comuns e as suas soluções: Começa a ver padrões no que os clientes perguntam e como a sua equipa resolve esses problemas.

• O tom e estilo certos: Aprende se a sua equipa é mais formal e profissional ou amigável e casual.

• Como lidar com uma verdadeira troca de mensagens: Entende o fluxo de uma conversa, não apenas uma simples pergunta e resposta.

Obter estes dados costumava ser um projeto enorme. Mas plataformas como a eesel AI podem conectar-se de forma segura a centrais de ajuda como Zendesk ou Intercom e aprender o contexto do seu negócio automaticamente. Não precisa de passar meses a limpar dados manualmente; basta conectar a sua central de ajuda e ela começa a trabalhar.

2. Base de conhecimento e artigos da central de ajuda

A sua documentação oficial, como FAQs, artigos da central de ajuda e guias públicos, é a sua "fonte da verdade". É aqui que as políticas da sua empresa, os detalhes do produto e os procedimentos operacionais padrão estão escritos.

Fornecer estes dados à sua IA dá-lhe uma base sólida de respostas aprovadas para perguntas comuns. Ajuda a manter as coisas consistentes e precisas, especialmente para questões diretas sobre preços, políticas de devolução ou especificações de produtos. O único senão é que tem de manter esta informação atualizada, uma vez que a IA está tão atualizada quanto o seu último artigo.

3. Documentação interna e wikis

Sejamos honestos, uma tonelada de conhecimento crítico nunca chega à central de ajuda pública. Estou a falar da sua documentação interna, guias de resolução de problemas, documentos de processos e notas técnicas armazenadas em ferramentas como Confluence, Notion ou Google Docs. Os seus agentes usam isto todos os dias para resolver os casos difíceis.

O problema é que a maioria das ferramentas de IA não consegue aceder a estas fontes isoladas, deixando a sua IA com um enorme ponto cego. Esta é uma grande razão pela qual uma plataforma como a eesel AI é tão eficaz. Ela conecta-se a mais de 100 aplicações diferentes, juntando o seu conhecimento público e privado para dar à IA a mesma imagem completa que os seus agentes humanos têm.

Um infográfico que mostra como a eesel AI se conecta a várias fontes de dados, como wikis internos, centrais de ajuda e outras aplicações, para construir uma base de conhecimento abrangente para o agente de IA. Isto visualiza a resposta à pergunta 'de que dados preciso para treinar IA para suporte'.

4. Dados estruturados de outros sistemas de negócio

A melhor IA não se limita a responder a perguntas; ela realmente resolve problemas. E para fazer isso, precisa de ser capaz de aceder a informações em tempo real de outros sistemas do seu negócio.

Alguns exemplos de como isto funciona na prática:

• Verificar informações de encomendas do Shopify para dar uma resposta instantânea a "Onde está a minha encomenda?"

• Consultar o estado de uma subscrição no seu sistema de faturação para lidar com questões de conta.

• Obter o estado de um bug do Jira para dar aos clientes uma atualização sobre um problema técnico.

Isto é o que eleva um simples bot de perguntas e respostas a um verdadeiro agente de IA que pode acompanhar um ticket do início ao fim. Uma plataforma de IA moderna precisa de ser capaz de realizar este tipo de ações personalizadas, e é para isso que a eesel AI foi construída. Permite que o seu agente de IA faça coisas, não apenas cuspa texto.

Como a IA usa os dados de treino

Vai ouvir muito o termo "treinar uma IA", mas é útil saber o que isso realmente significa hoje em dia. Existem duas formas principais de uma IA aprender com os seus dados, e uma é muito mais prática para equipas de suporte do que a outra.

O método antigo: Ajuste fino (Fine-tuning)

O ajuste fino (fine-tuning) é o processo de alterar permanentemente o comportamento de um modelo de IA base. Pense nisso como enviar um novo funcionário para um campo de treino intensivo de um mês para mudar os seus hábitos centrais. Alimenta-se o modelo com um conjunto de dados massivo de pares de pergunta e resposta para essencialmente religar a sua lógica interna.

Para uma equipa de suporte em rápido movimento, este método tem algumas desvantagens sérias:

• É lento e caro: O ajuste fino requer conjuntos de dados gigantescos e uma enorme quantidade de poder de computação dispendioso. Todo o processo pode levar dias, se não semanas.

• É uma dor de cabeça técnica: Normalmente, precisa de cientistas de dados e engenheiros de ML para preparar todos os dados e executar o processo de treino.

• Pode inventar coisas: Se os dados de treino não forem perfeitos, o modelo pode "aprender" a informação errada e afirmá-la com 100% de confiança. Isto é frequentemente chamado de "alucinação".

• É difícil de atualizar: Se uma funcionalidade de produto ou política da empresa mudar, não pode simplesmente editar um documento. Pode ter de passar por todo o dispendioso processo de ajuste fino novamente.

O método moderno: Geração Aumentada por Recuperação (RAG)

A Geração Aumentada por Recuperação (ou RAG, para abreviar) é uma abordagem muito mais flexível e sensata. Em vez de treinar permanentemente o modelo, dá-lhe acesso a uma biblioteca pesquisável do seu conhecimento, todos os seus tickets, artigos de ajuda e documentos internos.

Pense nisso como dar a um funcionário um teste de livro aberto, onde ele tem todos os documentos da empresa na ponta dos dedos. Quando um cliente faz uma pergunta, a IA primeiro "recupera" a informação mais relevante das suas fontes de conhecimento e depois usa esse contexto para "gerar" uma resposta precisa.

Característica	Ajuste Fino (O Método Antigo)	Geração Aumentada por Recuperação (RAG) (O Método Moderno)
Processo	Altera permanentemente a lógica central do modelo de IA.	A IA recupera informações de uma biblioteca de conhecimento para gerar respostas.
Velocidade e Custo	Lento, caro, requer conjuntos de dados massivos e poder de computação.	Rápido, acessível, conecta-se diretamente a fontes de conhecimento existentes.
Necessidades Técnicas	Requer cientistas de dados e engenheiros de ML.	Self-service, pode ser configurado em minutos.
Precisão	Propenso a "alucinações" se os dados não forem perfeitos.	Mais preciso, as respostas baseiam-se diretamente nos seus documentos.
Atualização	Requer um processo de treino completo e caro para quaisquer alterações.	Atualiza-se instantaneamente assim que edita um documento fonte.

Os benefícios são bastante claros:

• É rápido e acessível: Não precisa de lidar com o dispendioso e demorado treino de modelos. Basta conectar as suas fontes de conhecimento e está pronto.

• Está sempre atualizado: Assim que atualiza um artigo no Confluence ou resolve um novo ticket, a IA pode aceder a essa nova informação instantaneamente.

• É mais preciso e transparente: Como as respostas se baseiam diretamente nos seus documentos, o risco de a IA inventar factos diminui drasticamente.

A eesel AI é construída sobre um sofisticado sistema RAG. É exatamente por isso que pode conectar as suas fontes de conhecimento e ter um agente de IA poderoso e preciso pronto em minutos, não em meses.

Qual a abordagem certa para o suporte?

Para praticamente todos os cenários de suporte ao cliente, RAG é o caminho a seguir. É mais rápido, mais seguro e muito mais adaptável ao mundo em constante mudança de uma equipa de suporte. Embora o ajuste fino possa ter alguns usos de nicho para ajustar a personalidade de uma IA, o RAG é o que realmente permite que uma IA forneça respostas corretas e atuais.

Obstáculos comuns com dados de treino de IA

Mesmo com os dados certos e a tecnologia certa, existem alguns percalços práticos a ter em conta. Pensar neles antecipadamente irá poupar-lhe muitos problemas mais tarde.

Manter os seus dados limpos e seguros

Conhece o velho ditado: "lixo entra, lixo sai". A sua IA é tão inteligente quanto a informação com que aprende. Se os seus tickets passados estão cheios de respostas erradas ou os seus documentos de ajuda estão desatualizados há cinco anos, a sua IA vai refletir isso.

Igualmente importante é a privacidade dos dados. As conversas com os clientes estão cheias de informações sensíveis, e precisa de ter a certeza de que são tratadas corretamente. Uma plataforma como a eesel AI é construída com a segurança no seu núcleo, garantindo que os seus dados nunca são usados para treinar modelos para outras empresas e oferecendo opções como a residência de dados na UE para cumprir regulamentos como o RGPD.

Evitar a armadilha do "arrancar e substituir"

Muitas plataformas de IA mais antigas têm um problema desagradável: forçam-no a mover toda a sua equipa para a central de ajuda deles ou a adotar os seus fluxos de trabalho rígidos e universais. Isto pode lançar toda a sua operação no caos e prendê-lo a um único fornecedor.

Uma solução moderna deve trabalhar consigo, não contra si. A eesel AI foi projetada para se integrar diretamente nas ferramentas que já utiliza. Funciona sem problemas com centrais de ajuda como Zendesk, Freshdesk e Intercom, bem como com ferramentas de chat como o Slack. A ideia é melhorar o que já está a fazer, não forçá-lo a começar do zero.

Testar e lançar com confiança

Um dos maiores medos de qualquer líder de suporte é lançar um bot que comete erros tolos e irrita os clientes. Como pode ter a certeza de que a sua IA está pronta para o mundo real antes de a libertar?

É aqui que uma funcionalidade como o modo de simulação da eesel AI é um salva-vidas. Permite-lhe testar a sua IA em milhares de tickets passados num ambiente totalmente seguro. Pode ver exatamente como a IA teria respondido a perguntas reais de clientes, comparar as suas respostas com as dos seus agentes e obter previsões sólidas sobre quantos tickets será capaz de resolver. Isto permite-lhe ajustar o seu comportamento e lançar com confiança, sabendo exatamente o que esperar.

Uma captura de ecrã do modo de simulação da eesel AI, que mostra como a IA teria respondido a tickets passados, ajudando-o a compreender o seu desempenho antes do lançamento e que dados precisa para treinar a IA para melhorias de suporte.

A forma mais rápida de começar com IA de suporte

Ok, então qual é a principal conclusão aqui? A melhor IA para suporte é construída com base no seu próprio conhecimento, nos seus tickets, documentos e wikis internos, tudo reunido. Utiliza uma abordagem moderna de recuperação (RAG) para se manter precisa e atualizada, e funciona com as ferramentas que a sua equipa já conhece e adora.

O segredo não é apenas ter os dados certos; é ter uma plataforma que torna super simples colocar esses dados a trabalhar.

A eesel AI conecta todos estes pontos. Foi construída para ser self-service, para que não precise de participar numa dúzia de chamadas de vendas apenas para começar. Conecta-se a todas as suas fontes de conhecimento com alguns cliques e permite-lhe simular o seu desempenho para que não haja surpresas. Lida com a complexidade técnica para que se possa focar no que realmente importa: melhorar a experiência do seu cliente.

Pronto para ver o que os seus dados podem fazer? Comece o seu teste gratuito com a eesel AI e construa o seu primeiro agente de IA em minutos, ou agende uma demonstração para vê-lo em ação com um dos nossos especialistas.