Agentes virtuais: além dos limites dos chatbots tradicionais

Com o aumento do volume de interações de atendimento ao cliente e a rotatividade de agentes próxima de 40%, essas tendências estão criando um efeito bola de neve nos contact centers que pode impactar negativamente a experiência do cliente e reduzir a receita.

Para enfrentar esse desafio, as empresas recorrem aos bots para preencher as lacunas. Mas embora os chatbots tradicionais tenham sido a solução padrão para impulsionar as capacidades de autoatendimento, eles foram projetados para propósitos mais limitados. Os bots são predefinidos com uma tarefa específica e oferecem flexibilidade limitada.

Eles não conseguem lidar com ambiguidade como um humano, conversar sobre um tópico específico ou personalizar informações de uma forma exclusiva para a sua marca. É possível transferir consultas complexas para agentes humanos, mas sem contexto, forçando os clientes a ter que repetir informação, o que leva a experiências negativas.

Os agentes virtuais, o próximo passo na IA conversacional para call centers, potencializam o autoatendimento, ajudando as organizações a ampliar seu alcance por meio do contexto e da adaptabilidade. Em vez de responder apenas a entradas específicas, os agentes virtuais com IA usam compreensão de linguagem natural para interpretar o feedback do cliente em tempo real, ajustando as respostas dinamicamente com base no fluxo da conversa e capturando o contexto que também pode ser transferido aos agentes humanos.

Isso permite interações mais personalizadas e complexas do que os chatbots baseados em funções. Embora os chatbots de IA funcionem perfeitamente com agentes humanos nas transferências, eles oferecem não apenas suporte automatizado, mas também são treinados para expressar empatia pelos seus clientes.

Agentes virtuais: a próxima fronteira para bots tradicionais

No passado, as conversas iniciais sobre a implementação de um bot giravam em torno de sua função: era uma questão de chatbot vs. voicebot. E depois, definir com quais consultas ele lidaria.

O próximo passo seria descobrir o fluxo para o bot gerenciar suas tarefas, e então projetar esse fluxo.

Depois de todo esse esforço, você poderia acabar com um bot decente, mas com limitações significativas. Se o bot encontra uma pergunta fora de seu script predefinido, ele fica travado. Ele não consegue aprender com novos dados, melhorar suas respostas ao longo do tempo ou entender o contexto de uma solicitação para fornecer respostas mais relevantes.

Os avanços na tecnologia de IA, especialmente grandes modelos de linguagem (LLMs) e IA generativa, tornaram mais fácil para as empresas perceber o potencial dos agentes virtuais. Eles podem adaptar suas respostas conforme aprendem com o comportamento do usuário e melhorar a personalização e eficiência.

Vamos analisar seis maneiras pelas quais os agentes virtuais levam os bots tradicionais para o próximo nível, e os benefícios impressionantes que sua empresa pode esperar.

1. Criação de intenções que vão além de scripts estáticos

Os agentes virtuais expandem muito o escopo do que um bot tradicional pode fazer. O primeiro lugar onde vemos essa evolução é na criação de intenções. Antes, isso costumava exigir um gerenciamento meticuloso de cada enunciado individual, com ajustes constantes ao longo do tempo. Mas os LLMs mudaram isso.

É muito mais simples definir e projetar as etapas para resolver uma tarefa, com uma série de ações baseadas em LLM em um fluxo que se concentra em atividades muito específicas. Este design baseado em fluxo garante que sua solução só fará o que foi treinada para fazer, e que esse treinamento seja mais fácil ou inclusive automatizado.

Basicamente, você fornece uma descrição de uma tarefa, como “coletar informações” ou “encontrar um artigo”, e então o LLM trabalha nisso. Isso torna a configuração de intenções, o caminho e os fluxos mais versáteis em uma linguagem natural do que no passado. Essa versatilidade permite que os agentes virtuais lidem com interações mais complexas e inclusive façam “troca de intenções”, adotando uma abordagem mais humana para lidar com as interações.

Digamos que um cliente faça uma pergunta a um agente virtual sobre uma função do produto. Assim que o agente virtual responder a essa pergunta, o cliente poderá ter uma pergunta completamente nova. Nesse ponto, o agente virtual pode mudar perfeitamente para o modo de consulta com base nas perguntas do cliente, e retornar à pergunta original.

O cliente interage com o agente virtual da mesma forma que as conversas mudam com humanos, sem instruções específicas. Ele também pode personalizar sua resposta com base na pergunta exata, e citar a fonte para verificar a informação.

2. Transferências abrangentes para agentes e sistemas de CRM

Os chatbots não conseguem capturar o contexto das interações com o cliente ou realizar transferências na mesma medida em que os assistentes virtuais ou agentes virtuais conseguem. A transferência do bot não inclui o resumo da interação, o histórico e os códigos de encerramento da interação que acabou de ser finalizada com um cliente.

Após uma interação, o agente virtual escolhe o próximo passo apropriado. Se um agente humano precisar assumir uma consulta, o agente virtual pode criar um resumo e repassá-lo como parte do encaminhamento. Isso permite que o agente retome a conversa de onde o agente virtual parou. O resultado é que os clientes não precisam repetir a informação que já proporcionaram, o que gera uma melhoria direta na experiência do cliente.

Mas se a tarefa foi totalmente concluída, o agente virtual escreverá um resumo e adicionará um dos seus códigos de finalização predefinidos à conversa, executando as mesmas práticas pós-interação que você esperaria de um agente humano.

Dessa forma, ele lida com várias tarefas demoradas e captura insights de maneira consistente. Em ambos os casos, o agente virtual salva seus dados em seus sistemas de CRM para que outras ferramentas, como agentes virtuais, administradores e agentes humanos, possam utilizá-los.

3. Visibilidade das jornadas do cliente para abordar problemas de forma proativa

Os chatbots tradicionais normalmente não conseguem acessar e usar análises que revelariam lacunas na jornada do cliente ao longo de um ciclo de vida. Eles não sabem quais informações podem estar faltando ou quais deveriam tentar encontrar. Os agentes virtuais, no entanto, podem identificar o que está faltando em cada interação e em múltiplos pontos de contato.

Os insights fornecidos são práticos, o que difere de um painel tradicional de métricas que requer tempo para ser compreendido. Usar IA para a análise de sentimentos e de intenção ajuda a tornar realidade a melhoria contínua da experiência do cliente ou do contact center. Os dados podem revelar caminhos comuns percorridos, onde os clientes desistem e outras ineficiências a serem melhoradas para que as jornadas sejam mais eficazes.

Por meio da integração com sistemas de CRM, esses detalhes permitem que você otimize as experiências do cliente determinando proativamente quais lacunas devem ser abordadas para melhorar o atendimento.

4. Agentes virtuais eliminam o trabalho pesado

Mesmo com suas capacidades limitadas, os chatbots exigem muito trabalho para ter um bom desempenho. E esse trabalho requer habilidades técnicas, incluindo equipes de cientistas de dados. É um trabalho árduo para recursos especializados que são difíceis de encontrar. E os requisitos de treinamento de bots tornam tudo isso ainda mais complexo.

Por outro lado, os agentes virtuais podem ser projetados e implementados por recursos não especializados. Usamos um construtor de fluxo visual e sem código alimentado por IA generativa, LLMs e serviços de geração aprimorados por recuperação de base de conhecimento habilitada por IA para construir intenções e criar agentes virtuais. Nossa abordagem de arrastar e soltar permite que suas equipes de suporte criem fluxos de trabalho que são sofisticados, adaptáveis e escaláveis. Além disso, você pode usar frases em linguagem comum em seus fluxos em vez de instruções muito específicas e inflexíveis.

Como o Genesys Cloud faz o trabalho pesado, nossa abordagem reduz drasticamente a carga de recursos em suas equipes.

Como o Genesys Cloud faz o trabalho pesado, nossa abordagem reduz drasticamente a carga de recursos em suas equipes.

Mais importante ainda é que você pode extrair as conversas de seus melhores agentes e deixar a IA construir um fluxo inteiro baseado nisso, economizando tempo significativo e garantindo que suas conversas mais bem-sucedidas possam ser replicadas em futuras interações com agentes humanos e virtuais.

5. Fluxos de agentes virtuais projetados para reutilização

Os agentes virtuais eliminam a necessidade de construir fluxos de bots do zero, porque os fluxos gerados para agentes virtuais são reutilizáveis em todas as soluções de IA do Genesys Cloud™, incluindo Genesys Cloud Agent Copilot. Não há necessidade de recriar fluxos para diferentes propósitos ou tipos de suporte digital. Isso aumenta o ROI, simplificando a manutenção e usando menos recursos para escalar e otimizar as interações de forma eficiente.

A Genesys tem décadas de experiência na resolução de problemas específicos de contact centers em diversos setores. Essa expertise nos permitiu usar a mais recente tecnologia de IA para projetar e fornecer agentes virtuais de última geração com recursos essenciais para o atendimento ao cliente. Esta é uma forma pela qual nos diferenciamos de fornecedores que oferecem agentes virtuais de uso geral que não são específicos para contact centers.

A reutilização é possível porque nossos agentes virtuais mantêm os humanos envolvidos. Eles encaminham os problemas complexos dos clientes para agentes humanos de forma integrada, fornecendo o contexto das interações atuais e anteriores. Também permitem supervisão humana em tempo real, garantindo que as respostas geradas por IA sejam precisas e estejam em conformidade com as normas vigentes. Como sempre há um humano envolvido, isso garante que os dados estejam limpos e seguros para reutilização.

Com o tempo, você continuará obtendo ROI porque seus dados não exigem uma verificação constante para saber se os processos são bons, se os dados são precisos ou se você está tendo um bom desempenho. Construímos essas verificações para você, incorporadas ao agente virtual.

6. Medidas de segurança implementadas

Algumas empresas lançam iniciativas de IA internamente, como construir seus próprios GPTs personalizados, assumindo que sua própria expertise se traduzirá em economia de custos. Embora a criação de GPTs personalizados para uso empresarial ofereça flexibilidade, pode introduzir riscos significativos. As questões de segurança e privacidade de dados são grandes preocupações, em particular devido a muitos casos de IA agindo de forma descontrolada sem as devidas proteções.

De acordo com a McKinsey, espera-se que a IA generativa aumente substancialmente a produtividade do trabalho em toda a economia. Ao automatizar tarefas, melhorar a qualidade e a complexidade das respostas e eliminar a necessidade de atualizações contínuas, os agentes virtuais podem contribuir para um aumento na produtividade e no ROI do seu contact center. Mas inclusive eles têm limitações para a automação do atendimento ao cliente.

Os modelos personalizados, por exemplo, podem gerar respostas imprecisas ou tendenciosas, impactando o engagement e a confiança do cliente. E existem riscos éticos com resultados indesejados ou inadequados, ou alucinações.

A Genesys adota uma abordagem híbrida para agentes virtuais, usando o melhor dos dois mundos: chatbots tradicionais baseados em regras e chatbots GPT. A IA generativa está incorporada em cada etapa, mas as tarefas ainda são definidas em um fluxo. Isso reduz o risco e mantém a IA focada na tarefa, protegendo os dados da empresa e do cliente à medida que são acessados, analisados e compartilhados.

Essa necessidade crítica impulsiona nossa abordagem e protocolos de ética de IA. Esses protocolos abrangem os dados usados por todos os nossos produtos, em vez da proteção de dados projetada apenas para uma solução específica.

A Genesys também treina seus modelos integrados com dados selecionados e confiáveis em diversos setores, idiomas, casos de uso, dimensões e muito mais. Incorporamos princípios de privacidade durante o desenvolvimento. Essas diretrizes protegem o direito à privacidade do indivíduo desde o início, e não adicionamos recursos extras após o desenvolvimento.

Agentes virtuais transformam bots em diferenciais

“Esta transformação dos chatbots tradicionais para os agentes virtuais é poderosa e flexível, e ainda assim é fácil obter resultados rapidamente. Sua capacidade de integrar-se perfeitamente com fluxos de bots existentes, lidar com interações complexas e fornecer visibilidade profunda das jornadas do cliente os torna uma ferramenta poderosa para melhorar as experiências dos clientes.”

Com medidas robustas de segurança de dados e padrões éticos de IA implementados, a Genesys permite que você aproveite rapidamente os agentes virtuais, com práticas seguras já em vigor.

Veja quanto mais você pode realizar com um agente virtual da Genesys.

* Certas funcionalidades mencionadas neste artigo serão lançadas em breve.