Que dados você precisa para ajustar um AI de suporte?

O sonho de ter uma IA treinada de forma personalizada para a sua equipa de suporte é fantástico. Imagine uma IA que conhece os seus produtos de dentro para fora, fala a linguagem da sua marca e resolve tickets tal como o seu melhor agente. Mas depois ouve termos técnicos como "ajuste fino" (fine-tuning) e tudo começa a parecer complicado e fora de alcance.

Se é um líder de suporte, provavelmente já pensou em usar IA, mas ficou preso logo no início. Pergunta-se: que dados são necessários para fazer o ajuste fino de uma IA de suporte e como é que se começa a prepará-los? Pode parecer que precisa de uma licenciatura em ciência de dados só para dar o primeiro passo.

Este guia está aqui para acabar com a confusão. Vamos detalhar exatamente de que dados precisa, guiá-lo no processo de preparação e, mais importante, mostrar-lhe algumas formas mais simples e diretas de obter um assistente de IA hiperpersonalizado para a sua equipa.

O que é o ajuste fino?

Vamos esclarecer isto primeiro. O ajuste fino não se trata de construir uma IA do zero. Isso seria como tentar construir um motor de carro de raiz na sua garagem — incrivelmente complexo e provavelmente não vale o esforço.

Em vez disso, o ajuste fino consiste em pegar num modelo de linguagem de grande dimensão pré-treinado (LLM) poderoso, como o GPT-4, e ensinar-lhe a gíria, o tom e os processos específicos da sua equipa de suporte.

Pense nisto como integrar um novo colaborador brilhante que já tem um doutoramento. Não precisa de lhe ensinar a pensar ou a escrever; isso ele já sabe. Só precisa de o pôr a par dos produtos da sua empresa, das políticas internas e da forma única de falar com os clientes. O ajuste fino dá a esse generalista inteligente o conhecimento especializado de que precisa para se tornar um especialista na sua equipa.

Este método é muito mais fiável do que apenas mexer em prompts e infinitamente mais prático do que tentar treinar um modelo do zero.

De que dados precisa para fazer o ajuste fino de uma IA de suporte?

Muito bem, decidiu ensinar o seu novo colaborador de IA. Aqui está o "plano de estudos" que precisará de preparar.

Os três tipos de dados a recolher

Para fazer o ajuste fino de um modelo corretamente, precisará de uma mistura de dados que abranja o que dizer, como dizer e quais são as respostas certas.

1. Conversas históricas: Esta é a sua mina de ouro. Tickets passados do seu help desk, registos de chat e threads de e-mail são ouro puro. Eles ensinam à IA a voz da sua marca, mostram-lhe como a sua equipa lida com problemas comuns dos clientes e fornecem exemplos reais do que é uma boa resolução. A IA aprende diretamente com as interações passadas da sua equipa.

2. Conhecimento estruturado: Esta é a sua "fonte da verdade". Inclui toda a sua documentação oficial, como artigos do centro de ajuda, FAQs, respostas guardadas e wikis internas que possa ter em locais como o Confluence ou o Notion. Estes dados fornecem os factos à IA, garantindo que as suas respostas são precisas e estão de acordo com as políticas da sua empresa.

3. Dados instrucionais: Algumas pessoas chamam a isto "dados sintéticos". Basicamente, são exemplos de conversas ideais criados manualmente. Muitas vezes, assumem a forma de pares de prompt e conclusão, como "{"prompt": "Como reponho a minha palavra-passe?", "completion": "Para repor a sua palavra-passe, siga estes passos..."}". Sem rodeios, estes são, de longe, os dados mais trabalhosos de criar, mas dão-lhe um controlo muito preciso sobre como a IA se comporta em situações específicas.

Porque a qualidade supera a quantidade

Quando se trata de dados de treino, o velho ditado "lixo que entra, lixo que sai" é a regra absoluta. Se treinar um modelo com um conjunto de dados maciço de conversas desorganizadas, imprecisas ou inconsistentes, acabará com um agente de IA desorganizado, impreciso e inconsistente.

O verdadeiro trabalho não é apenas recolher dados; é garantir que tem exemplos limpos, relevantes e variados que cobrem uma vasta gama de cenários do mundo real. Rever, limpar e organizar manualmente milhares de pontos de dados é um custo oculto enorme e um grande gargalo para qualquer projeto de ajuste fino.

Sinceramente, esta é uma das principais razões pelas quais muitos destes projetos nunca saem do papel. É também por isso que plataformas modernas como a eesel AI são construídas para evitar toda esta dor de cabeça. Ela pode analisar automaticamente o conhecimento bruto que já tem em tickets e documentos passados, aprendendo o contexto do seu negócio sem que precise de passar meses a criar conjuntos de dados perfeitos.

Que quantidade de dados é realmente suficiente?

Pode estar a imaginar terabytes de dados, mas geralmente não precisa de tanto. Para uma tarefa específica, como ensinar uma IA a lidar com devoluções, pode muitas vezes obter ótimos resultados com apenas algumas centenas de exemplos de alta qualidade, escolhidos a dedo. O objetivo não é sobrecarregar o modelo com dados, mas sim dar-lhe exemplos bons o suficiente para que aprenda os padrões das tarefas que pretende que ele execute.

Como preparar os seus dados

Depois de encontrar as suas fontes de dados, o verdadeiro trabalho começa. Este processo é bastante técnico e exige muita atenção aos detalhes para evitar erros que possam comprometer o desempenho do seu modelo.

Passo 1: Recolher e limpar os seus dados

Primeiro, precisa de reunir todos os dados. Isto pode significar exportar milhares de tickets do seu help desk como o Zendesk, extrair dados do seu centro de ajuda público ou obter documentos das suas wikis internas.

Depois, estes dados brutos precisam de ser meticulosamente limpos. Este é um passo super importante. Envolve remover todas as informações de identificação pessoal (PII) para proteger a privacidade dos clientes, eliminar conversas irrelevantes (como spam ou trocas de mensagens internas) e corrigir ou descartar informações antigas e desatualizadas.

Passo 2: Formatar os dados

Após a limpeza, os dados têm de ser convertidos para um formato específico legível por máquina, geralmente algo chamado JSONL (JSON Lines). Cada linha no ficheiro é um único exemplo de treino, com um "prompt" e uma "completion" claros que dizem ao modelo qual é a entrada e qual deve ser a saída ideal.

Por exemplo, um ticket de suporte bruto precisaria de ser transformado em algo estruturado como isto:

• Prompt: "Um cliente pergunta: 'A minha encomenda #12345 ainda não chegou.'"

• Completion: "A IA deve responder: 'Verifiquei a encomenda #12345 e vejo que a entrega está agendada para amanhã. Aqui está o link de rastreamento...'"

Este passo de formatação é tedioso, requer tempo de desenvolvimento e é fácil cometer pequenos erros que causam grandes problemas. É uma razão fundamental pela qual ferramentas como a eesel AI oferecem integrações com um clique que contornam todo este processo. Basta conectar as suas aplicações e a IA começa a aprender imediatamente, sem necessidade de formatação manual.

Passo 3: Dividir os dados

Finalmente, divide os seus dados formatados em três grupos diferentes: um conjunto de treino (para ensinar o modelo), um conjunto de validação (para verificar a sua aprendizagem ao longo do caminho) e um conjunto de teste (para ver o seu desempenho no final). Esta é uma prática padrão em machine learning que garante que o modelo está realmente a aprender os conceitos, e não apenas a memorizar as respostas.

Os custos ocultos e as dores de cabeça

Tentar fazer o ajuste fino de uma IA por conta própria pode parecer capacitador, mas acarreta alguns riscos sérios e custos ocultos que podem paralisar um projeto.

O risco de ficar demasiado inteligente (ou demasiado burro)

Dois problemas técnicos comuns podem realmente comprometer a inteligência do seu modelo:

• Overfitting: Isto acontece quando a IA se torna demasiado boa nos seus dados de treino. É como um estudante que memoriza o manual, mas não consegue responder a uma única pergunta se for formulada de maneira um pouco diferente. O modelo consegue responder perfeitamente a perguntas que já viu antes, mas falha redondamente quando um cliente real pergunta algo novo.

• Esquecimento catastrófico: Isto acontece quando a IA se foca tanto nos seus tópicos de suporte que esquece o conhecimento geral com que começou. Pode tornar-se um especialista na sua política de devoluções, mas perder a capacidade de compreender contexto ou nuances, tornando as suas respostas robóticas e pouco úteis.

Os custos imprevisíveis de um projeto DIY

Além dos aspetos técnicos, os custos financeiros e operacionais podem ser surpreendentemente altos e são frequentemente difíceis de prever.

• Custos de computação: O ajuste fino requer GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) potentes e caras. Executá-las durante horas ou dias pode resultar em contas de computação na nuvem de fazer chorar os olhos de fornecedores como a AWS ou o Google Cloud.

• Custos de especialização: Quase de certeza que precisará de contratar ou subcontratar cientistas de dados ou engenheiros de machine learning caros para gerir o projeto, desde a preparação dos dados até à avaliação do modelo.

• Custos de tempo: Um projeto real de ajuste fino não é algo que se faz num fim de semana. Pode facilmente levar semanas ou até meses desde a recolha de dados até um modelo utilizável, tudo isto enquanto o seu ROI está em espera e a sua equipa está distraída das suas principais funções.

Estes riscos e custos podem tornar o ajuste fino DIY inviável para a maioria das equipas. É aqui que a eesel AI elimina o risco de todo o processo com o seu poderoso modo de simulação. Antes que a sua IA fale com um cliente real, pode testá-la em milhares dos seus tickets passados. Isto dá-lhe uma previsão exata do seu desempenho, taxa de resolução e potencial de poupança de custos, para que possa entrar em produção com confiança.

Uma captura de ecrã da funcionalidade de simulação da eesel AI, que permite aos utilizadores testar o desempenho da IA em tickets passados antes da implementação, mostrando como eliminar o risco do processo para além de apenas saber que dados são necessários para o ajuste fino de uma IA de suporte.

Preços do ajuste fino vs. uma plataforma tudo-em-um

Comparar o custo de um projeto DIY com uma plataforma dedicada pode ser complicado, porque um é imprevisível enquanto o outro é direto.

Com uma abordagem DIY, não há um preço fixo. O seu custo total é um alvo móvel composto por salários de programadores, taxas de nuvem que mudam com o uso e talvez até custos de serviços de rotulagem de dados. É quase impossível de orçamentar.

Uma plataforma tudo-em-um como a eesel AI, no entanto, oferece previsibilidade.

Abordagem	Estrutura de Custos	Previsibilidade
Ajuste Fino Manual (DIY)	Variável (computação + salários + dados)	Baixa (custos aumentam com a complexidade e o tempo)
eesel AI	Taxa mensal/anual fixa	Alta (baseada no uso, sem taxas por resolução)

Os preços da eesel AI são transparentes e baseiam-se nas funcionalidades e no volume de que precisa. Nunca é penalizado com taxas por resolução por ter um mês movimentado, o que permite à sua equipa orçamentar eficazmente sem contas surpresa.

Uma forma melhor: Conhecimento instantâneo sem complicações

Embora o ajuste fino seja poderoso, é bastante claro que o caminho está repleto de preparação de dados entediante, custos elevados e imprevisíveis, dores de cabeça técnicas e uma probabilidade real de falha.

Felizmente, existe uma solução mais moderna. A eesel AI oferece-lhe todos os benefícios de uma IA treinada de forma personalizada sem a dor de um projeto de ajuste fino manual.

Em vez de iniciar um projeto de ciência de dados de meses, a eesel unifica o seu conhecimento existente instantaneamente. Conecta-se diretamente ao seu help desk, wikis internas e documentos públicos, dando-lhe um assistente de IA contextualmente consciente desde o primeiro dia. Obtém uma IA poderosa e especializada que conhece o seu negócio sem escrever uma única linha de código ou formatar um único ficheiro de treino. Pode estar a funcionar em minutos, não em meses.

Um infográfico que ilustra como a eesel AI simplifica a questão de 'que dados são necessários para o ajuste fino de uma IA de suporte' ao unificar instantaneamente o conhecimento de várias fontes, como help desks e wikis internas.

É mais do que apenas dados

Descobrir de que dados precisa para fazer o ajuste fino de uma IA de suporte é o primeiro passo, mas é o início de uma jornada longa, complexa e cara. Embora a tecnologia em si seja impressionante, os obstáculos práticos da preparação de dados, do trabalho técnico e dos custos imprevisíveis tornam-no um caminho difícil para a maioria das equipas de suporte.

Felizmente, as plataformas de IA modernas oferecem agora uma forma muito mais direta e eficiente de obter uma IA de suporte personalizada que está pronta para ajudar a sua equipa e os seus clientes desde o primeiro momento.

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