Este artigo foi adaptado de um webinar realizado para empresas do Volaris Group e conduzido por Hanna Ha, Corporate Knowledge Programs Lead no Volaris Group.<\/em><\/p>\n\n Manter um service desk operando a todo vapor pode ser um desafio para qualquer empresa. Uma de nossas empresas encontrou uma forma de fazer o seu funcionar com mais fluidez. <\/p>\n\n Guy Hiddleston \u00e9 Head de Sistemas de TI e Conformidade na Artifax, uma empresa do Volaris que desenvolve software de gest\u00e3o de locais e eventos para teatros, museus e outras organiza\u00e7\u00f5es culturais e de patrim\u00f4nio.<\/p>\n\n Recentemente, ele compartilhou com a comunidade Volaris sua experi\u00eancia de construir, do zero, um agente de suporte auto-hospedado, motivado por tornar o conhecimento existente da equipe mais acess\u00edvel para seus pr\u00f3prios colaboradores e clientes.<\/p>\n\n A Artifax tem uma opera\u00e7\u00e3o de suporte relativamente pequena, que lida com cerca de 2.500 tickets por ano. Em geral, a fun\u00e7\u00e3o tem sido desempenhada por um especialista de suporte em tempo integral, com apoio de servi\u00e7os profissionais. Por\u00e9m, o conhecimento com o qual trabalhavam estava disperso em um enorme acervo de artigos da central de ajuda, hist\u00f3ricos de tickets e transcri\u00e7\u00f5es longas e n\u00e3o estruturadas de chamadas de servi\u00e7os profissionais e de customer success. <\/p>\n\n \u201cA menos que voc\u00ea soubesse o que estava procurando e soubesse o que pesquisar, era meio dif\u00edcil conseguir acessar isso de fato\u201d, disse Guy.<\/p>\n\n Os clientes tamb\u00e9m enfrentavam um desafio. A base de conhecimento da Artifax n\u00e3o era facilmente acess\u00edvel para eles, e isso gerava um fluxo constante de tickets repetitivos de perguntas frequentes. Responder a essas solicita\u00e7\u00f5es estava tirando tempo da equipe para trabalhar em casos realmente complexos. <\/p>\n\n Enquanto isso, a empresa precisava de uma forma de repassar conhecimento sobre m\u00f3dulos de nicho para novos contratados.<\/p>\n\n A Artifax decidiu criar um agente de IA para resolver seus desafios. A constru\u00e7\u00e3o come\u00e7ou pela extra\u00e7\u00e3o. A equipe puxou todo o hist\u00f3rico de tickets e o arquivo da base de conhecimento, fez um agente percorrer cada ticket e resumi-lo ao que, de fato, era o problema do cliente, como ele foi comunicado e como foi resolvido. Esses resumos enxutos \u2014 e n\u00e3o as conversas brutas \u2014 foram para um banco de dados vetorial. <\/p>\n\n Em seguida, a Artifax criou dois recuperadores separados \u2014 um para tickets de suporte e outro para artigos da base de conhecimento \u2014, cada um mantido em tabelas separadas.<\/p>\n\n A primeira vers\u00e3o do agente ficou em uma ferramenta de fluxo de trabalho open source, na qual Guy podia conversar com ele diretamente. Funcionava, mas ainda n\u00e3o estava pronta para os clientes. <\/p>\n\n Em vez de direcionar o agente diretamente aos clientes, a Artifax implementou salvaguardas. Fizeram isso enviando um novo ticket ao agente no momento em que ele era criado e, em seguida, publicando o rascunho de resposta do agente como uma nota privada, apenas interna. A equipe de suporte usava o rascunho criado pelo agente para investigar mais r\u00e1pido ou aproveitar uma resposta sugerida. Em alguns casos, para perguntas frequentes mais diretas, a equipe de suporte podia simplesmente copiar o rascunho para uma resposta voltada ao cliente. <\/p>\n\n \u201cO motivo de n\u00e3o termos ido direto para a resposta p\u00fablica \u00e9 que, do ponto de vista de governan\u00e7a, isso seria uma atividade de alto risco\u201d, disse Guy. \u201cQuer\u00edamos conseguir validar primeiro, refinar o modelo e, ent\u00e3o, seguir em frente.\u201d <\/p>\n\n Esse per\u00edodo de valida\u00e7\u00e3o durou cerca de um m\u00eas, com pessoas verificando cada resposta quanto a tom, escopo e cita\u00e7\u00f5es. Essa etapa se mostrou importante para ajudar a evitar alucina\u00e7\u00f5es do agente de IA. <\/p>\n\n A equipe alterou o agente para que toda resposta que ele fornece agora traga uma fonte ao final, para que tanto a Artifax quanto seus clientes possam rastrear uma afirma\u00e7\u00e3o at\u00e9 sua origem. \u201cPrecis\u00e1vamos que os clientes constru\u00edssem confian\u00e7a para poder ir \u00e0 fonte e validar aquela informa\u00e7\u00e3o\u201d, explicou ele. <\/p>\n\n Algumas barreiras de prote\u00e7\u00e3o que a Artifax incorporou ao agente eram \u00f3bvias, como manter-se no tema e n\u00e3o discutir nada fora do produto.<\/p>\n\n Mas outras ideias de barreiras surgiram por meio de testes internos.<\/p>\n\n Como o agente tem acesso a dados de tickets de suporte, ele \u00e9 tecnicamente capaz de responder a perguntas que v\u00e3o al\u00e9m do suporte, mas que podem conter informa\u00e7\u00f5es que n\u00e3o se destinam a esse prop\u00f3sito. Para evitar uso indevido, o prompt do sistema agora detalha regras de cita\u00e7\u00e3o, proibi\u00e7\u00f5es expl\u00edcitas e como o agente deve recusar e redirecionar de forma consistente, com cada sa\u00edda verificada em rela\u00e7\u00e3o a essas barreiras antes de ser mostrada a qualquer pessoa. E a Artifax implementou prote\u00e7\u00e3o para dados pessoais, com uma defesa em duas camadas. <\/p>\n\n Para colocar tudo isso \u00e0 prova, Guy desafiou qualquer pessoa dentro da empresa a quebrar as barreiras de prote\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n Nem tudo correu bem. No in\u00edcio, a equipe experimentou modelos mais r\u00e1pidos, com menor capacidade de racioc\u00ednio, para buscar tempos de resposta mais r\u00e1pidos. Esses modelos alucinavam muito mais e inventavam URLs da central de ajuda em vez de citar as reais. <\/p>\n\n \u201cFoi frustrante durante nosso per\u00edodo de experimenta\u00e7\u00e3o. A informa\u00e7\u00e3o ainda vinha de artigos ativos, mas o modelo criava sua pr\u00f3pria URL\u201d, disse Guy.<\/p>\n\n Desde ent\u00e3o, a Artifax passou por seu per\u00edodo de aprendizado. A equipe aprendeu que mudar o modelo utilizado pode alterar tom e comportamento o suficiente para que tudo precise ser testado novamente. Na pr\u00e1tica, isso significa criar uma c\u00f3pia paralela do agente no modelo candidato, valid\u00e1-la de forma independente e s\u00f3 ent\u00e3o migrar a produ\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n Quando a equipe se sentiu segura, o agente saiu dos testes e foi para o pr\u00f3prio produto da Artifax, onde foi lan\u00e7ado de forma gradual para os clientes por meio do bot\u00e3o de ajuda.<\/p>\n\n O ganho mais claro foi no onboarding. Uma nova contratada no departamento de suporte, que n\u00e3o conhecia os m\u00f3dulos mais espec\u00edficos da Artifax, conseguiu responder a tickets j\u00e1 na primeira semana ap\u00f3s usar os resumos privados de tickets do agente. <\/p>\n\n O volume geral de tickets n\u00e3o caiu de forma dram\u00e1tica, mas a Artifax est\u00e1 vendo pouqu\u00edssimas sess\u00f5es de chat escalarem para um ticket registrado. Guy diz que isso n\u00e3o reflete uma \u201cdeflex\u00e3o\u201d de problemas de suporte, mas o sucesso do novo canal de suporte realmente self-service, que reduz o atrito para os clientes. <\/p>\n\n Internamente, a equipe usa o agente diariamente, e a enxurrada de tickets repetitivos de perguntas frequentes desapareceu, liberando tempo da equipe para melhorar artigos da central de ajuda, que ent\u00e3o alimentam diretamente o pr\u00f3prio conhecimento do agente.<\/p>\n\n A Artifax agora est\u00e1 gravando chamadas de servi\u00e7os profissionais e de customer success para construir uma segunda camada de conhecimento, apenas interna. Assim, os gerentes de conta poder\u00e3o, no futuro, pedir ao agente um resumo de como est\u00e1 a situa\u00e7\u00e3o de um cliente espec\u00edfico. <\/p>\n\n A equipe tamb\u00e9m est\u00e1 avaliando a migra\u00e7\u00e3o de uma plataforma para outra, em grande parte para ter uma trilha de auditoria mais madura \u00e0 medida que os riscos da automa\u00e7\u00e3o aumentam com a ado\u00e7\u00e3o adicional de IA.<\/p>\n\n \u201cTer uma trilha de auditoria e um registro de decis\u00f5es realmente robustos \u00e9 fundamental para adicionar quaisquer agentes adicionais\u201d, disse ele.<\/p>\n\n O conselho dele para outras empresas que talvez queiram seguir um projeto semelhante? \u201cSeus dados j\u00e1 est\u00e3o l\u00e1. V\u00e1 e busque-os.\u201d <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Ao usar IA para reduzir o atrito no suporte ao cliente, a empresa criou mais capacidade para lidar com quest\u00f5es complexas Este artigo foi adaptado de um webinar realizado para empresas do Volaris Group e conduzido por Hanna Ha, Corporate Knowledge Programs Lead no Volaris Group. 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Saindo dos tickets para um c\u00e9rebro pesquis\u00e1vel<\/h4>\n\n
Preparando o agente para os clientes<\/h4>\n\n
Criando barreiras de prote\u00e7\u00e3o contra alucina\u00e7\u00f5es<\/h4>\n\n
Como a equipe de suporte otimizou os fluxos de trabalho<\/h4>\n\n
O que vem a seguir para a Artifax<\/h4>\n\n