A primeira ação da prova de conceito foi identificar o pareto de dúvidas e solicitações, ou seja, os 80% que mais se repetem no volume de interações do time de suporte.
Feito o levantamento, treinamos um assistant (IA) utilizando fine tuning, possibilitando que a IA compreenda as formas de interagir, tom de voz e outras peculiaridades do negócio. Um detalhe interessante e comum em projetos com a mesma semelhança, é que a possibilidade de treinar um assistant (IA) não depende de grandes volumes de conversa, é possivel viabilizar modelos exportando 100 exemplos de conversas pelo whatsapp ou outros canais.
Obviamente, quanto maior o volume de dados, melhor será o desempenho do assistente de IA. No entanto, para iniciar os testes e continuar aprimorando, um pequeno número de conversas já pode servir como exemplo suficiente.
Ao implementar uma IA em nível de suporte, é crucial considerar diferentes estágios de evolução e maturidade do próprio negócio com a tecnologia. Exemplo desta prova de conceito (POC):
Suporte N1 – abrange questões mais simples, instruindo o usuário a fazer as próprias modificações quando necessárias.
Suporte N2 – neste segundo estágio, ao lidar com questões mais complexas que exigem ações específicas no software ou outras etapas do processo para resolver o problema do cliente, a IA capta a solicitação e reduz a ansiedade do cliente, estabelecendo um prazo (SLA) para que um membro da equipe de suporte intervenha.
Suporte N3 – simultaneamente aos aprendizados obtidos nos níveis anteriores, são realizadas integrações (APIs) com os diversos softwares necessários para o time de suporte, permitindo que a IA execute de forma mais eficaz as atividades antes realizadas por humanos.
Em todos os níveis de suporte, é fundamental que a IA esteja programada para envolver um humano após um volume rápido de interações sem sucesso; ou seja, ela possui sua própria ‘meta’ de resolução para que seu desempenho possa ser avaliado.
