zendesk-ai-agent-confusion-matrix
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eesel Team
Last edited 26 fevereiro 2026
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"question": "O que é uma matriz de confusão do agente de IA do Zendesk e por que ela é importante?",
"answer": "A matriz de confusão é uma ferramenta de visualização que mostra o quão bem seu agente de IA reconhece as intenções do cliente, comparando as intenções previstas com as intenções reais. É importante porque revela exatamente onde sua IA fica confusa, permitindo que você corrija problemas de dados de treinamento e melhore as taxas de automação."
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"question": "Com que frequência a matriz de confusão do agente de IA do Zendesk é atualizada?",
"answer": "A matriz de confusão é gerada automaticamente todas as terças-feiras à noite (horário do Pacífico). Você também pode acionar o retreinamento manual se precisar de feedback mais rápido sobre as alterações feitas nos seus dados de treinamento."
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"question": "Preciso do complemento Advanced AI para acessar a matriz de confusão do agente de IA do Zendesk?",
"answer": "Sim, a matriz de confusão está disponível apenas com o complemento AI agents - Advanced. O plano Essential AI agent incluído nos níveis padrão do Suite não inclui acesso ao Training Center ou aos recursos da matriz de confusão."
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"question": "O que devo fazer se minha matriz de confusão do agente de IA do Zendesk mostrar células escuras fora da diagonal?",
"answer": "Células escuras fora da diagonal indicam confusão de intenção. Clique na célula para ver exemplos específicos e, em seguida, use a interface de gerenciamento de expressões para mover frases categorizadas incorretamente, excluir expressões ambíguas ou adicionar dados de treinamento mais claros para distinguir entre as intenções confusas."
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"question": "Posso usar a matriz de confusão com agentes de IA generativos no Zendesk?",
"answer": "Não, a matriz de confusão se aplica especificamente a agentes de IA baseados em expressão (Legacy) que usam intenções e expressões treinadas. Agentes de IA generativos alimentados por grandes modelos de linguagem funcionam de forma diferente e não usam a mesma abordagem de treinamento baseada em intenção."
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"question": "Qual é a relação entre a matriz de confusão e os limites de confiança no Zendesk AI?",
"answer": "A matriz mostra ONDE as intenções se confundem, enquanto o limite de confiança determina QUÃO CERTA a IA deve estar antes de responder. Alta confusão na matriz normalmente resulta em pontuações de confiança mais baixas. Você pode usar a matriz para identificar quais intenções precisam de ajustes de limite enquanto trabalha nas melhorias de treinamento."
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Quando seu agente de IA continua classificando incorretamente as intenções do cliente, isso não apenas frustra os usuários. Isso cria uma cascata de problemas: tempos de resolução mais longos, escalonamentos desnecessários e diminuição da satisfação do cliente. A matriz de confusão nos [Zendesk AI agents](https://www.zendesk.com/service/ai/ai-agents/) (agentes de IA do Zendesk) é sua ferramenta de diagnóstico para entender exatamente onde sua IA está se confundindo e como corrigi-la.
Este guia explica como ler a matriz de confusão, interpretar o que ela diz sobre o desempenho da sua IA e tomar medidas concretas para melhorar o reconhecimento de intenções. Esteja você solucionando problemas de baixas taxas de automação ou ajustando um agente de IA que já está funcionando bem, a matriz de confusão oferece a visibilidade de que você precisa.
## O que é a matriz de confusão do agente de IA do Zendesk?
A matriz de confusão é uma ferramenta de visualização que mostra o quão bem seu agente de IA reconhece as intenções do cliente. Ela compara o que a IA previu com o que o cliente realmente quis dizer, exibindo os resultados como uma grade codificada por cores.
### Definição e propósito
Em termos de aprendizado de máquina, uma matriz de confusão é uma tabela que visualiza o desempenho de um algoritmo de classificação. Para os agentes de IA do Zendesk, ela rastreia especificamente o reconhecimento de intenções: quando um cliente envia uma mensagem, qual intenção a IA pensou que correspondia e estava correta?
A matriz ajuda você a identificar padrões de classificação incorreta. Se os clientes que perguntam sobre reembolsos são frequentemente classificados como consultas sobre o status do pedido, a matriz mostrará essa sobreposição claramente. Essa visibilidade é essencial porque a precisão da intenção impacta diretamente sua taxa de automação. Quando a IA identifica incorretamente as intenções, ela envia a resposta errada ou retorna para uma transferência humana.
### Componentes chave
A matriz de confusão é exibida como uma grade com:
- **Eixo X (horizontal):** A intenção real (o que o cliente quis dizer)
- **Eixo Y (vertical):** A intenção prevista (o que a IA pensou)
- **Intensidade da cor:** Com que frequência uma previsão ocorreu (células mais escuras significam correspondências mais frequentes)
Quando sua IA está funcionando bem, você verá uma linha diagonal escura correndo do canto superior esquerdo para o canto inferior direito. Isso significa que a intenção prevista corresponde consistentemente à intenção real. Células escuras fora desta diagonal indicam confusão: a IA está correspondendo a uma intenção quando deveria ter correspondido a outra.
## Pré-requisitos para usar a matriz de confusão
Antes de poder acessar a matriz de confusão, você precisa de:
- **Zendesk AI agents - Advanced add-on:** A matriz de confusão está disponível apenas com o complemento Advanced AI, não o plano Essential incluído nos níveis padrão do Suite. Entre em contato com o departamento de vendas do Zendesk para obter preços.
- **Agente de IA baseado em expressão:** A matriz de confusão se aplica a agentes de IA baseados em expressão (Legacy) que usam intenções e expressões treinadas. Agentes de IA generativos funcionam de forma diferente.
- **Acesso ao Training Center (Central de Treinamento):** Você precisa de permissões apropriadas para acessar a seção AI agents - Advanced.
- **Compreensão básica das intenções:** Você deve saber o que são intenções e como as expressões treinam a IA para reconhecê-las.
Se você estiver no plano Essential AI agent, precisará atualizar para acessar esses recursos avançados de treinamento e diagnóstico.
## Como acessar e ler a matriz de confusão
### Passo 1: Navegue até a matriz de confusão
Para acessar a matriz de confusão, vá para **AI agents - Advanced** → **Training Center** → **Confusion Matrix**. A interface carrega a matriz gerada mais recentemente para seu agente de IA.
A matriz é gerada automaticamente todas as terças-feiras à noite (horário do Pacífico), mas você também pode acionar o retreinamento manual se tiver feito alterações significativas nos seus dados de treinamento.
### Passo 2: Interprete a grade
Comece observando o padrão geral:
- **Uma linha diagonal forte** significa que suas intenções estão bem definidas e a IA as está reconhecendo com precisão.
- **Células escuras fora da diagonal** mostram onde as intenções estão confundindo a IA. Por exemplo, se a célula onde "Pedido de Reembolso" (real) encontra "Status do Pedido" (previsto) estiver escura, os clientes que solicitam reembolsos estão sendo classificados incorretamente como consultas sobre o status do pedido.
- **Células claras ou vazias** indicam distinção clara entre as intenções ou baixo tráfego para essa combinação.
A escala de cores é importante. Uma célula ligeiramente fora da diagonal pode indicar confusão ocasional que vale a pena monitorar. Uma célula fora da diagonal fortemente escurecida sinaliza um problema significativo que precisa de atenção imediata.
### Passo 3: Revise a Lista de Problemas
Abaixo da matriz, você encontrará a guia **List of Issues** (Lista de Problemas). Isso prioriza os problemas por gravidade:
- **Alta prioridade:** Intenções que se confundem frequentemente, impactando significativamente o desempenho
- **Média prioridade:** Confusão moderada que pode afetar segmentos de clientes específicos
- **Baixa prioridade:** Sobreposições menores ou casos extremos
Use os **Advanced filters** (Filtros avançados) para restringir pares de intenções específicos que você deseja investigar. Isso é útil quando você sabe que uma intenção específica tem sido problemática.
## Como otimizar sua IA usando a matriz de confusão
### Passo 4: Identifique intenções problemáticas
Clique em qualquer célula escura fora da diagonal para ver detalhes sobre a confusão entre essas duas intenções. O sistema mostra:
- Quantas expressões estão causando a confusão
- Exemplos específicos de mensagens classificadas incorretamente
- As pontuações de confiança associadas a essas previsões
Problemas de alta prioridade na Lista de Problemas são seu ponto de partida. Eles representam as maiores oportunidades de melhoria.
### Passo 5: Gerencie expressões
Clique em **Solve issue** (Resolver problema) → **Manage expressions** (Gerenciar expressões) para ver as frases de treinamento específicas que estão causando confusão. A partir daqui, você pode:
- **Mover expressões:** Arraste expressões de uma intenção para outra se elas estiverem categorizadas incorretamente
- **Excluir expressões:** Remova frases ambíguas ou que não sejam mais relevantes
- **Adicionar novas expressões:** Fortaleça uma intenção adicionando exemplos mais claros
A interface destaca as expressões que aparecem em várias intenções. Esses são seus principais alvos para limpeza.
### Passo 6: Decida sobre a estrutura da intenção
Às vezes, o problema não são as expressões, mas a própria estrutura da intenção. Considere estas ações:
- **Mesclar intenções:** Se duas intenções se confundem consistentemente e servem a propósitos semelhantes, combiná-las pode melhorar a precisão. Por exemplo, "Custo de Envio" e "Tempo de Entrega" podem funcionar melhor como uma única intenção "Perguntas sobre Envio".
- **Adicionar mais dados de treinamento:** Se uma intenção é muito esparsa, a IA carece de exemplos para aprender. Adicione 20 a 30 expressões diversas.
- **Criar novas intenções:** Se uma intenção cobre muitos cenários, dividi-la pode reduzir a confusão. "Problemas de Conta" pode se tornar "Redefinição de Senha", "Atualizar Perfil" e "Fechar Conta".
- **Manter separado:** Se as intenções atendem a necessidades genuinamente diferentes do cliente, apesar de alguma sobreposição, mantenha-as distintas, mas refine as expressões para esclarecer os limites.
### Passo 7: Retreine seu modelo
Depois de fazer as alterações, você tem duas opções:
- **Aguarde a geração automática:** A matriz é regenerada todas as terças-feiras à noite com seus dados de treinamento atualizados.
- **Retreinamento manual:** Acione o retreinamento imediato se precisar de feedback mais rápido sobre suas alterações.
Monitore a próxima geração da matriz para verificar se suas alterações reduziram a confusão. Pode levar algumas iterações para resolver completamente sobreposições complexas de intenção.
## Entendendo a relação com os limites de confiança
A matriz de confusão e o limite de confiança trabalham juntos para determinar o comportamento da sua IA. Enquanto a matriz mostra ONDE as intenções se confundem, o limite determina QUÃO CERTA a IA deve estar antes de responder.
### Como a confusão de intenção afeta a confiança
Quando duas intenções têm expressões sobrepostas, a pontuação de confiança da IA para ambas será menor. Ela reconhece semelhanças, mas não consegue distinguir claramente qual intenção se aplica. É por isso que você pode ver pontuações de confiança pairando em torno de 50-60% para intenções problemáticas.
### A compensação entre precisão e cobertura
Sua configuração de limite de confiança cria uma compensação:
| Intervalo de Limite | Resultado | Melhor Para |
|-----------------|--------|----------|
| 70-85% | Alta precisão, menor taxa de automação | Indústrias regulamentadas, produtos complexos |
| 60% (padrão) | Abordagem equilibrada | A maioria dos casos de uso geral |
| 40-55% | Maior automação, algum risco de classificação incorreta | FAQs simples, fluxos tolerantes |
Um limite alto significa que a IA só responde quando está muito confiante, reduzindo erros, mas potencialmente retornando para transferências humanas desnecessariamente. Um limite baixo aumenta a automação, mas corre o risco de mais respostas incorretas.
### Usando a matriz para definir limites
Revise sua matriz de confusão para identificar quais intenções têm separação clara versus sobreposição problemática. Para intenções com forte desempenho diagonal (distinção clara), você pode usar um limite mais baixo. Para intenções que mostram confusão na matriz, considere um limite mais alto até resolver os problemas de treinamento.
O Zendesk recomenda segmentar uma taxa de resposta de 80% como linha de base. Se sua taxa de resposta for significativamente menor, a matriz de confusão ajudará você a identificar se os ajustes de limite ou a otimização de intenção são a solução certa.
## Problemas comuns e solução de problemas
### Muitas respostas padrão
Se os clientes recebem frequentemente respostas "Eu não entendo" ou respostas de escalonamento padrão, você tem dois caminhos:
- **Diminua o limite:** Isso aumenta a disposição da IA em tentar uma resposta, mas faça isso apenas para intenções que mostram um desempenho diagonal claro na matriz.
- **Melhore o treinamento:** Adicione mais expressões a intenções com pontuações de confiança baixas. A matriz de confusão mostra quais intenções precisam de atenção.
### Acionadores de intenção incorretos frequentes
Quando a IA continua acionando a intenção errada:
- **Aumente o limite:** Force a IA a ter mais certeza antes de responder.
- **Verifique a matriz:** Encontre os pares de intenções específicos que estão causando confusão e limpe as expressões sobrepostas.
### Pontuações de confiança inconsistentes
Se a mesma consulta obtiver pontuações de confiança diferentes em momentos diferentes:
- **Revise a sobreposição de intenção:** A matriz mostrará se várias intenções estão competindo pelas mesmas expressões.
- **Verifique o equilíbrio dos dados de treinamento:** Certifique-se de que nenhuma intenção única domine seus dados de treinamento.
- **Procure expressões semelhantes:** Frases que podem ser aplicadas a várias intenções criam pontuação inconsistente.
## Melhores práticas para otimização contínua
Faça da matriz de confusão parte do seu fluxo de trabalho regular:
- **Revisões semanais:** Verifique a nova matriz todas as quartas-feiras de manhã após a geração de terça-feira à noite.
- **Rastreie problemas resolvidos:** Marque os problemas como resolvidos na Lista de Problemas para manter um espaço de trabalho limpo.
- **Equilibre a granularidade da intenção:** Evite criar muitas intenções altamente específicas. Agrupe tópicos relacionados quando possível.
- **Documente as alterações:** Mantenha anotações sobre o que você mudou e os resultados. Isso ajuda a identificar quais ajustes realmente melhoraram o desempenho.
- **Almeje a melhoria contínua:** Otimizações pequenas e regulares superam revisões importantes ocasionais.
## Uma abordagem complementar: Testar antes de entrar em operação com o eesel AI
Embora a matriz de confusão do Zendesk ajude você a otimizar após a implantação, há valor em detectar problemas antes que os clientes os vejam. É aí que uma abordagem diferente pode ajudar.
Com o [eesel AI](https://www.eesel.ai), você pode simular sua configuração de IA em relação aos tickets históricos antes de entrar em operação. Em vez de descobrir padrões de confusão por meio de relatórios semanais, você vê possíveis problemas durante a configuração. Você pode testar como a IA teria lidado com conversas anteriores e ajustar antes de qualquer interação com o cliente.
A principal diferença é o tempo:
- **Abordagem do Zendesk:** Otimização retrospectiva usando relatórios semanais da matriz de confusão após a implantação
- **Abordagem do eesel AI:** Simulação e previsão pré-implantação
O eesel AI também unifica o conhecimento de todas as suas fontes (central de ajuda, tickets anteriores, Confluence, Google Docs, Notion) para reduzir o treinamento manual de intenção que cria confusão em primeiro lugar. Em vez de construir expressões do zero, a IA aprende com sua documentação existente e conversas resolvidas.
Se você estiver configurando um novo agente de IA ou considerando uma migração, testar sua configuração antes do lançamento pode economizar semanas de otimização pós-implantação.
## Melhorando a precisão do seu agente de IA do Zendesk hoje
A matriz de confusão é sua janela para como seu agente de IA realmente entende as solicitações do cliente. Ao revisá-la regularmente e tomar medidas sobre os problemas que ela revela, você pode melhorar continuamente o reconhecimento de intenções e as taxas de automação.
Principais conclusões:
- Células escuras fora da diagonal na matriz indicam oportunidades de otimização
- A Lista de Problemas prioriza os problemas por gravidade
- O gerenciamento de expressões é sua principal ferramenta para corrigir a confusão
- Os ajustes de limite podem fornecer alívio imediato enquanto você trabalha nas melhorias de treinamento
- As revisões semanais levam à melhoria contínua em vez de combate a incêndios reativos
Comece com seus problemas de maior prioridade esta semana. Mesmo pequenas melhorias na clareza da intenção podem ter impactos mensuráveis na sua taxa de automação e na satisfação do cliente.
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