Este artigo descreve uma funcionalidade que passou a ser considerada legada em 2 de fevereiro de 2025. Em 31 de dezembro de 2026, essa funcionalidade não estará mais disponível. Para obter mais informações, consulte este anúncio.
Depois de criar um agente de IA para um canal de mensagens, existem algumas práticas recomendadas em relação aos fluxos de resposta que podem tornar seu agente de IA mais eficaz.
Este artigo contém as seguintes seções:
Planejamento de respostas
Antes de começar a criar respostas para o agente de IA, considere estas práticas recomendadas de planejamento:
- Identifique perguntas frequentes dos usuários. Observe os principais problemas nos tickets, reveja termos comuns de pesquisa na central de ajuda e fale com seus agentes para planejar respostas que você queira criar para o agente de IA.
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Crie primeiro as respostas para perguntas que podem ser resolvidas pelo autoatendimento e não precisam que um agente atue. Exemplos de perguntas comuns e fáceis de responder podem incluir:
- Horário de operação
- Redefinir senha
- Localização de lojas
- Comece respondendo primeiro as perguntas mais comuns. É uma boa ideia ter respostas para cerca de 20 das perguntas mais comuns e, a partir daí, ir aumentando a cobertura ao longo do tempo. Não tente abordar todos os problemas logo de cara.
Criação de respostas
Conforme cria as respostas para o agente de IA, considere estas práticas recomendadas de como estruturar as respostas para um melhor desempenho.
Engajamento do usuário
Quando estiver pensando sobre o começo da resposta para engajar o usuário, tenha em mente estas práticas recomendadas:
- Comece cada resposta repetindo o problema de volta para o usuário. Isso reduz o risco de confusão caso o agente de IA faça a correspondência com a resposta errada. Por exemplo, se um usuário insere "Cancelar minha conta", a resposta do agente de IA deve ser "Lamento saber que você quer cancelar sua conta."
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Ajude os usuários finais a entender como devem navegar pelo agente de IA. Dependendo de como o agente de IA é projetado, diferentes estilos de interação do usuário final podem afetar o desempenho do agente de IA. Deixe claro para o usuário como ele deve navegar pelo agente de IA para encontrar respostas.
- Peça que o usuário selecione entre opções fornecidas ao longo da resposta, se o agente de IA for projetado para fornecer uma experiência de navegação (um grande fluxo de resposta).
- Crie uma resposta separada de transferência para o agente para permitir que o usuário fale com o suporte. Coloque um link para a resposta de transferência para o agente ao longo da experiência de navegação principal como uma alternativa caso as opções fornecidas não sejam o que o usuário precisa.
- Crie respostas separadas para lidar com conversas triviais. Por exemplo, você pode criar uma resposta de finalização, como “Obrigado, até mais”.
Descoberta de uma solução
Conforme você constrói a resposta para orientar o usuário até a solução, tenha em mente estas práticas recomendadas gerais:
- Evite criar fluxos extremamente complexos para artigos específicos. Em vez disso, aproveite as respostas generativas para retornar automaticamente uma resposta. Isso ajuda a minimizar a manutenção de respostas para sua equipe.
- Personalize a experiência do cliente. Crie experiências personalizadas exigindo autenticação, incluindo cenários condicionais ou usando intenções.
- Crie ações autônomas para o usuário fazendo uma chamada da API para outro sistema. Com isso, você pode automatizar a maioria das solicitações de usuário, como fazer uma devolução, de ponta a ponta.
- Forneça uma resolução para garantir que cada resposta aborde uma pergunta. Por exemplo, defina a resposta à pergunta em uma mensagem do agente de IA, forneça um link para um artigo de ajuda ou realize uma tarefa com uma chamada da API.
Encerramento da conversa
Quando estiver pensando sobre o término da resposta e como encerrá-la, tenha em mente estas práticas recomendadas:
- Peça feedback para confirmar que o problema do usuário foi resolvido. Você pode perguntar se a questão foi resolvida para garantir que o problema foi solucionado. Você também pode usar esse feedback para analisar a eficácia do agente de IA posteriormente.
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Forneça opções alternativas para eliminar becos sem saída.
- Se uma chamada da API falhar, forneça uma opção para transferir para o agente ou links para respostas relacionadas. Por exemplo, se uma recuperação de status do pedido falhar, forneça um link para um artigo sobre como os usuários podem verificar manualmente o status de seus pedidos.
- Se você pedir feedback e o usuário indicar que o problema não foi resolvido, forneça opções alternativas. Considere adicionar uma opção para transferir para o agente ou links para respostas relacionadas que possam ajudar.
- Se um usuário entrar em contato fora do horário de operação, forneça uma opção de transferência para o agente, assim o usuário pode criar um ticket e um agente pode responder mais tarde assincronamente.
Aprimoramento da correspondência de perguntas com respostas
Você pode melhorar as chances do agente de IA sugerir a resposta ou artigo certo a um usuário adicionando manualmente frases de treinamento ou atribuindo intenções às respostas. Para usar intenções, você precisa ter um modelo de intenção atribuído.
Uso das frases de treinamento
Você pode usar frases de treinamento em respostas para melhorar o desempenho de correspondência do agente de IA. Se você tem um modelo de intenção, deve usar as intenções em vez das frases de treinamento.
Quando você usa frases de treinamento, tenha estas práticas recomendadas em mente:
- Observe como os usuários formulam perguntas comuns e use uma linguagem semelhante nas frases de treinamento da resposta.
- Agrupe tópicos comuns em uma única resposta. Por exemplo, inclua envio internacional e doméstico em uma só resposta.
- Use frases com significados semelhantes ou relacionados. A IA do Zendesk utiliza um modelo que emprega correspondência semântica, no qual o modelo considera o significado abrangente da pergunta. Por exemplo, "energia solar" e "renovável" são relacionados semanticamente, e o modelo pode reconhecer essa conexão. O modelo também pode sugerir dois textos como uma correspondência, se houver probabilidade de ocorrerem ao mesmo tempo, por exemplo, "cartão de crédito" e "conta bancária”.
- Adicione uma variedade de frases para aumentar a taxa de correspondência. No entanto, você não precisa adicionar toda e qualquer variante de como uma pergunta pode ser feita. Por exemplo, o usuário pode errar a ortografia ou formular a pergunta de uma maneira um pouco diferente e, ainda assim, ter uma correspondência.
- Busque pelo menos de 3 a 5 frases de treinamento para cada resposta.
- Evite adicionar palavras soltas. O treinamento do agente de IA funciona melhor com frases curtas, formadas por diversas palavras, que fornecem detalhes suficientes de contexto. Por exemplo, use “Pedido de reembolso” em vez de “Reembolso”, ou “Renovar assinatura” em vez de “Renovação”.
- Evite usar palavras desnecessárias e frases genéricas como “Oi”, “Gostaria de” ou “Como faço para”. Isso pode diluir o significado principal da pergunta. Por exemplo, em vez de "Oi, gostaria de receber um reembolso", use "Receber um reembolso".
- Não adicione frases de treinamento em diversos idiomas. As frases de treinamento são traduzidas automaticamente, caso o recurso esteja ativado.
Uso de intenções pré-treinadas
Se você tem um modelo de intenção, pode atribuir intenções pré-treinadas às respostas, em vez de adicionar manualmente frases de treinamento. Quando você usa intenções, tenha estas práticas recomendadas em mente:
- Atribua intenções pré-treinadas às respostas para melhorar significativamente o desempenho da correspondência entre perguntas e respostas.
- Use respostas generativas para intenções que sejam perguntas frequentes. Essas perguntas comuns costumam poder ser resolvidas pelo agente de IA usando informações dos artigos na central de ajuda.