Quando alguém na equipa mais uma vez lê uma mensagem similar, pesquisa documentos e estrutura uma resposta, naturalmente surge a ideia de automatização com IA. Contudo, o simples facto de a tarefa se repetir não é suficiente. É necessário saber que dados o sistema utilizará, como controlar o seu trabalho e em que momento a pessoa deve tomar a decisão.
Como começar a avaliar uma tarefa?
Comece por descrever o trabalho tal como funciona realmente, não pelo nome que tem na organização. Sob o rótulo «atendimento a pedidos» pode estar a leitura de mensagens, localização de termos de serviço, pedido de informações em falta, redação de resposta e decisão sobre a oferta. Cada um destes passos requer algo diferente.
Registe o que dá início à tarefa, que informações o colaborador recebe e qual o efeito esperado no final. Depois, assinale os momentos em que é necessário avaliar algo, confirmar ou estabelecer algo com o cliente. É a partir desta descrição que fica claro se a IA em processos empresariais deve preparar material para trabalho posterior, conduzir uma conversação ou apoiar toda a sequência de ações.
Vale a pena fazer-se a pergunta simples: consegues mostrar a uma pessoa nova como se vê uma tarefa bem executada? Se a resposta está apenas na cabeça de um colaborador, primeiro é preciso documentar esse conhecimento. Sem isso, também é difícil avaliar se a IA realizou o trabalho corretamente.
A imagem foi criada com o apoio de inteligência artificial.Características de uma tarefa que pode considerar-se para automatização com IA
Não procura um processo sem qualquer exceção. O mais importante é indicar a sua parte que seja descritível e controlável. Analise a tarefa sob alguns aspetos.
O método de trabalho é repetível, ainda que as perguntas variem
Os clientes colocam as suas necessidades à sua maneira, mas mesmo assim o colaborador realiza ações semelhantes sempre: estabelece sobre o que é a questão, verifica informações sobre a oferta e pergunta sobre dados em falta. Neste tipo de trabalho, a IA pode ajudar a reconhecer o tema, organizar a declaração e sugerir as perguntas seguintes.
Isto não significa que cada caso deva terminar com uma resposta automática. Quando as condições se negociam individualmente, a conversação pode acabar apenas com o fornecimento de contexto à pessoa apropriada.
As informações necessárias estão disponíveis e atualizadas
Uma tarefa vale a pena considerar quando se sabe em que materiais a resposta deve basear-se. Podem ser descrições aprovadas de serviços, regras de colaboração, documentos ou dados fornecidos pelo utilizador. Também deve indicar-se quem os atualiza.
O facto de o cliente perguntar por algo não significa que a empresa realmente oferece esse serviço. Uma resposta gerada por IA também não se torna verdadeira apenas porque é convincente. Quando faltam informações aprovadas sobre as condições necessárias, é mais seguro indicar essa falta e passar o caso a uma pessoa, do que inventar detalhes.
O resultado pode ser verificado
Antes de implementar qualquer coisa, defina os critérios de trabalho correto. Num resumo de trabalho da conversação, será por exemplo a preservação dos acordos essenciais e a separação clara entre factos e perguntas sem resposta ainda. Numa resposta sobre a oferta - conformidade com as condições aprovadas e ausência de promessas não acordadas.
Se ninguém conseguir avaliar se o resultado está correto, automatizar o problema não o resolverá. Pode apenas cobri-lo com um texto bem escrito.
Que tarefas rever em primeiro lugar?
É bom começar por atividades que consistem em ler, organizar e preparar informações. Nelas é fácil definir o papel da IA, sem lhe delegar a decisão final.
- Reconhecimento inicial de um pedido. Antes do colaborador contactar um potencial cliente, a IA pode esclarecer necessidades e reunir contexto. A empresa continua a decidir o que fazer com o pedido.
- Resposta a perguntas repetidas. Quando existem informações aprovadas sobre a oferta, o Assistente de IA pode esclarecê-las dentro de um alcance definido. Assuntos fora deste conhecimento requerem atendimento adicional.
- Preparação de um esboço de resposta ou resumo. Em vez de começar do zero, o colaborador recebe material para rever. Antes de enviar pode corrigir imprecisões e adaptar a resposta à situação.
- Ajuda no preenchimento de um formulário. O utilizador não fica sozinho com campos pouco claros - a conversação pode servir para reunir informações e esclarecer perguntas. Se os dados depois vão para um sistema específico, depende do alcance da implementação.
- Organização do conhecimento da empresa. A partir de perguntas repetidas é possível perceber o que falta nas descrições de serviços ou nos materiais para a equipa. A resposta do utilizador não deve, porém, alterar automaticamente as informações aprovadas.
Estes são exemplos de tarefas para automatizar, não uma lista pronta de funcionalidades de um único produto. O alcance é decidido pelo processo, dados disponíveis e o que deve acontecer após a resposta da IA.
Em que ponto do processo deixar o ser humano?
Vale a pena planear o papel do ser humano antes de iniciar a automatização, não apenas após o primeiro caso difícil. Comece pelas decisões que a IA não deve tomar sozinha: aprovação de condições individuais, resolução de disputas, avaliação de informações fora dos materiais disponíveis ou aceitação de compromissos em nome da empresa.
Os papéis podem ser divididos de várias formas. Num processo, a IA reúne dados, prepara uma proposta e marca faltas, enquanto o colaborador a revê e toma a decisão. Noutro, a IA responde a perguntas dentro do conhecimento aprovado e passa a conversação a uma pessoa quando é necessária uma avaliação individual. Estas fronteiras fazem parte do projeto, não são sinal de falha na automatização.
Designe também a pessoa responsável pela atualidade dos materiais e tratamento dos casos encaminhados. Quando o sistema reúne o contexto de um pedido e ninguém o lê, o próprio mecanismo de conversação não substitui o trabalho da equipa.
A imagem foi criada com o apoio de inteligência artificial.Perguntas sobre dados e controlo de qualidade, antes de escolher uma ferramenta
Numa breve demonstração, a IA pode parecer promissora, mas no trabalho diário são necessárias regras claras. Antes de escolher uma solução, responda às seguintes perguntas usando um exemplo de tarefa específica:
- Que dados entram no processo? Diferencie descrições públicas de oferta, documentos internos e informações fornecidas pelos clientes. Para cada tipo de dados, decida se é realmente necessário para executar a tarefa.
- De onde a IA deve conhecer a resposta? Indique os materiais aprovados, o seu proprietário e forma de introdução de mudanças. Especifique também o que deve acontecer quando faltam informações.
- Como verifica o resultado? Reúna exemplos de casos comuns, incompletos e atípicos. Estabeleça quais erros devem parar o processo ou encaminhá-lo para um colaborador.
- Quem vê e corrige o resultado? Decida se a resposta vai direto ao utilizador ou se primeiro cria-se um esboço para aprovação. Não suponha verificação manual se ela não está incluída no processo.
- O que acontece após a conversação ou após a preparação do esboço? Descreva o próximo passo: contacto do colaborador, preenchimento de dados, encaminhamento da questão ou encerramento da tarefa. Só gerar texto não encerra todo o processo.
Quando estão envolvidos dados empresariais e informações do cliente, na implementação específica também é necessário estabelecer como estes dados fluem. Instalar uma aplicação no servidor da empresa não prova que nenhuma informação vai para o fornecedor de IA. O alcance dos dados transmitidos, o acesso a eles e as proteções necessárias requerem verificação separada.
Em que situações a IA não deve ser a primeira escolha?
Quando a tarefa se resume a transferir dados claramente especificados de um campo para outro, primeiro questione se não é suficiente um formulário simples ou uma integração. A IA traz mais valor quando é necessário compreender uma declaração, esclarecer informações ou pedir contexto em falta.
Também não vale a pena começar por um processo cujas regras a empresa ainda não estabeleceu. Se os colaboradores respondem à mesma pergunta de formas diferentes, primeiro é preciso acordar uma posição comum. A IA não deve escolher sozinha qual versão da oferta é válida.
Requer cuidado também a tarefa em que um erro é difícil de detetar antes de ter consequências. Nesse caso, pode limitar-se o papel da IA a preparar um esboço, procurar informações ou indicar faltas, deixando a aprovação a cargo de uma pessoa com permissões apropriadas. Às vezes, após esta divisão, verifica-se que vale a pena automatizar apenas uma pequena parte do trabalho - e isso ainda pode ser uma decisão sensata.
Como transformar a avaliação num alcance de implementação?
Imagine uma empresa de formação que recebe perguntas sobre adequação do programa de formação às necessidades do cliente. Em vez de começar pela escolha de um chatbot, pode primeiro descrever o caminho de tal pergunta: o que é necessário esclarecer, sobre o que é preciso informar-se, quais condições são aprovadas e quando a questão vai para um especialista. Assim fica mais fácil estabelecer se é necessário um esboço de resposta para o colaborador, uma conversação no site, ou um processo mais desenvolvido.
LP Creation prepara soluções com Assistente de IA adaptado ao conhecimento da empresa, ao seu papel no processo e ao objetivo estabelecido. No Blog AI, o Assistente de IA colocado num artigo responde a perguntas do leitor e o ajuda a passar para contacto. Quando é necessária uma conversação fora do blog, um cenário individual ou integração com outras ferramentas, o alcance da implementação tem de ser acordado separadamente. O Blog AI não é uma solução automática para cada tarefa na empresa.
A escolha sensata começa portanto por um processo bem descrito: os seus dados, o resultado esperado, o controlo de qualidade e o papel do colaborador. Se se está a questionar qual parte do trabalho na sua empresa pode ser entregue à automatização com IA, falemos sobre uma tarefa específica.
Perguntas frequentes
Será que cada atividade repetível se qualifica para automatização com IA?
Não. A repetibilidade ajuda a identificar candidatos, mas é necessário verificar ainda se os dados estão disponíveis, se o resultado pode ser avaliado e quais seriam as consequências de um erro. Com regras simples e rígidas, pode ser suficiente uma solução sem IA.
Deve a IA responder sozinha aos clientes?
Não precisa. Pode preparar um esboço para o colaborador, resumir a questão ou reunir informações em falta. A forma de aprovação da resposta deve ser estabelecida separadamente para cada processo.
Como proceder quando as informações sobre a oferta são incompletas?
Comece por indicar as informações em falta ou contraditórias e estabeleça quem as aprovará. Não deve esperar-se que a IA recrie corretamente condições que a empresa não lhe transmitiu.
Será que automatização com IA fará toda a gestão de pedidos?
Pode apoiar a conversação, explicação da oferta e recolha de contexto. A empresa continua a precisar de uma pessoa responsável por decisões, assuntos atípicos e contacto posterior com o potencial cliente.
Fontes
Equipa LP Creation - Escrevemos sobre como transformar conteúdos numa fonte de clientes: automatização com IA, visibilidade nos motores de busca e nas respostas dos modelos. Os textos baseiam-se no que nós próprios implementamos.
Este artigo foi preparado com a ajuda de inteligência artificial e traduzido do polaco.
