O guia definitivo da IA no serviço de apoio ao cliente (2025)

AI chatbots

Os chatbots de IA são a forma mais popular de IA utilizada atualmente no serviço ao cliente.

Uma vez que se ligam às ferramentas existentes das equipas, são excelentes para lidar com perguntas repetitivas e evitar que a fila de espera se acumule. 

Também podem obter respostas dos centros de ajuda ou verificar o estado das encomendas. 

E como não dormem, os clientes podem obter ajuda sempre que precisarem.

Generative AI

A IA generativa - como o próprio nome sugere - gera novos conteúdos, como texto, imagens, música ou código, através da aprendizagem de padrões a partir de dados existentes. 

Utiliza modelos de aprendizagem profunda (como modelos linguísticos de grande dimensão) para compreender a estrutura e o estilo e, em seguida, gerar resultados originais em resposta a solicitações.

Provavelmente, conhece ferramentas como o ChatGPT, o DALL-E ou o MusicLM - todos eles são exemplos de IA generativa em ação. 

No serviço ao cliente, a IA generativa é sobretudo utilizada para escrever. Isso pode significar ajudar um chatbot a dar respostas mais naturais ou resumir uma longa conversa num resumo rápido. 

Algumas equipas utilizam-no mesmo para transformar perguntas comuns em artigos de ajuda.

Agentes de IA

Se leu uma manchete sobre tecnologia no último ano, provavelmente já ouviu falar de agentes de IA. 

Este tipo de software foi concebido não só para gerar conteúdos ou responder a solicitações, mas também para tomar medidas intencionais com vista a um objetivo específico. 

Se estiver a construir uma plataforma de IA flexível, não há limites para a forma como pode aplicar agentes de IA aos fluxos de trabalho do serviço ao cliente. 

São um facilitador essencial da automatização inteligente de processos e da automatização do fluxo de trabalho da IA, capazes de lidar com tarefas de várias etapas em várias ferramentas.

É possível criar um agente de IA que leia a mensagem de um cliente, verifique o estado da encomenda na Shopify e envie uma atualização, tudo sem intervenção humana. 

Ou um agente de IA que orienta um cliente sobre sua política de devolução, gera uma etiqueta de devolução e atualiza o tíquete no Zendesk.

Quando se trata de agentes de IA, o céu é o limite. Leia sobre alguns outros exemplos de agentes de IA aqui.

Ao contrário dos chatbots que se baseiam em instruções de ida e volta, a IA agêntica define-se pela sua autonomia. Consegue descobrir o que precisa de acontecer e como o fazer, ajustando o seu comportamento com base nos resultados. 

Assistentes de voz

O serviço ao cliente tem tudo a ver com conversas, pelo que faz sentido que a maioria dos assistentes de voz com IA seja utilizada para apoio ao serviço. 

Utilizam o reconhecimento de voz para perceber o que alguém está a dizer e a conversão de texto em voz para responder, tudo em tempo real. 

Poderá estar a pensar: porquê preocupar-se com a voz quando o chat funciona bem? É uma pergunta justa. 

Algumas empresas optam pela voz porque é a forma como os seus clientes já esperam interagir, como telefonar para um banco ou para uma linha de apoio. 

Nesses casos, é muitas vezes mais rápido dizer o que se precisa em vez de o escrever. E para as pessoas que não se sentem tão à vontade com interfaces digitais, a voz pode parecer mais natural.

Além disso, 90% das pessoas acreditam que a pesquisa por voz é mais fácil do que a pesquisa em linha, pelo que é evidente que existe uma procura de utilização da voz.

Num ambiente de serviço ao cliente, os assistentes de voz respondem a perguntas de rotina e orientam os utilizadores em tarefas de auto-atendimento, como redefinir uma palavra-passe ou verificar o saldo de uma conta.

Aprendizagem automática

A "aprendizagem automática" é muito falada e, sim, é uma palavra da moda. Mas, por detrás da moda, há formas reais e tangíveis de a utilizar no apoio ao cliente.

Na sua essência, a aprendizagem automática tem a ver com o facto de os sistemas se tornarem melhores na deteção de padrões - não porque alguém programou todas as regras, mas porque viram exemplos suficientes para os descobrir. 

É assim que o seu filtro de spam sabe o que apanhar, ou como a Netflix adivinha o que vai ver a seguir.

No serviço de apoio ao cliente, por exemplo, um modelo de aprendizagem automática pode ajudar uma equipa de serviço de apoio ao cliente a prever quais os bilhetes com maior probabilidade de escalar ou a identificar padrões nas queixas dos clientes antes de se tornarem problemas maiores.

Para começar, não é necessário criar o seu próprio modelo; muitas plataformas como o Botpress oferecem ferramentas plug-and-play que podem ser personalizadas com os dados de apoio anteriores da sua equipa.

Automatizar o apoio complexo com um chatbot de IA

Ajudar os clientes com hipotecas ou planos de reforma não é fácil - ambos são processos altamente regulamentados e historicamente manuais. Para o VR Bank, isto estava a consumir recursos e largura de banda da equipa.

O VR Bank criou um chatbot de IA para lidar com estas tarefas. Ao combinar a compreensão da linguagem natural com o design do chatbot, criámos um chatbot que orienta os utilizadores através de decisões financeiras sensíveis e alimenta os dados diretamente no seu CRM.

Só esse chatbot está agora a poupar ao VR Bank mais de 530 000 euros por ano. 

Escalar o apoio com um agente de IA

Quando se dá apoio a centenas de milhares de utilizadores, até as pequenas questões podem acumular-se rapidamente. 

Era esse o desafio que a Extendly enfrentava: como acompanhar a crescente procura sem esgotar a sua equipa de suporte ou sacrificar o tempo de resposta.

Por isso, ajudámos a criar um agente de IA que funciona como um representante de apoio virtual: compreende o que os utilizadores perguntam e pode até tomar medidas como criar bilhetes ou escalar problemas por si próprio. 

O agente está ligado ao seu CRM e a ferramentas internas, e vai ficando mais inteligente à medida que aprende com as conversas anteriores. 

Foi assim que conseguiram suportar 400.000 utilizadores sem terem de duplicar a sua equipa.

Serviço 24/7

Quer se trate das 3 da manhã de um feriado ou da época alta das compras, a IA pode responder instantaneamente às perguntas dos clientes. 

Este tipo de suporte sempre ativo ajuda as empresas a servir públicos globais e a manter os clientes satisfeitos 24 horas por dia. Também reduz a pressão sobre os funcionários, que já não têm de se esforçar para cobrir todos os fusos horários.

Aumento da satisfação do cliente

A Gartner prevê que 80% das equipas de serviço ao cliente utilizarão IA generativa para melhorar a experiência do cliente. 

Isto porque os clientes obtêm uma ajuda mais rápida e precisa sem terem de esperar em espera ou repetir-se.

Aumento da produtividade dos empregados

A IA aumenta a eficiência ao assumir tarefas repetitivas e morosas. Pode gerar relatórios, agendar mensagens, gerir fluxos de trabalho ou acionar acções de acompanhamento, tudo isto sem esforço manual. 

Como resultado, as equipas podem mudar o seu foco da microgestão de tarefas para a condução da estratégia. Não é de surpreender que 63% das empresas que utilizam a IA tenham registado uma melhoria da eficiência nas suas operações.

Eficiência de custos

As empresas que utilizam a IA registam uma redução de 52% nos custos laborais. 

Isto porque a IA automatiza tarefas morosas, como a introdução de dados e o tratamento de pedidos comuns dos clientes. Em vez de contratar mais pessoas para gerir este trabalho, as equipas podem confiar na IA para o fazer instantaneamente, 24 horas por dia e sem pausas.

Experiências de cliente hiper-personalizadas

Com acesso ao histórico, às preferências e ao comportamento do cliente, a IA pode adaptar as interações em tempo real. 

Um suporte personalizado como este gera confiança, e é por isso que está a tornar-se um grande diferenciador para as equipas de suporte modernas.

1. Automatizar o apoio ao cliente de ponta a ponta

Na minha humilde opinião, a forma mais rentável que vi a IA melhorar o serviço ao cliente é através de chatbots que tratam de pedidos comuns do início ao fim.

A HostifAI - um parceiro Botpress que cria mordomos virtuais e assistentes de pessoal para hotéis - faz isto na perfeição. 

Os hóspedes podem enviar mensagens para seus muitos hotéis por meio do WhatsApp, Messenger ou Telegram e se conectar instantaneamente com um assistente multilíngue, 24 horas por dia, 7 dias por semana, que os ajuda a fazer o check-in, reservar o jantar e reservar passeios locais, tudo dentro do chatbot. O assistente orienta o hóspede em cada etapa, confirma sua reserva e atualiza os sistemas internos.

E eis o que é importante: 75% dessas conversas nunca precisam de um agente humano.

É isso que um ótimo chatbot de atendimento ao cliente deve fazer.

2. Recomendações personalizadas de produtos

Uma das razões pelas quais acabo tantas vezes na Netflix é porque parece que já sabe o que quero ver.

Afinal, é a IA, que aprende com o que já fiz antes para me ajudar a encontrar algo em que eu queira mesmo carregar no "play".

Esta mesma abordagem aplica-se ao serviço ao cliente. A IA pode orientar os utilizadores para o produto ou serviço certo, aprendendo com o seu comportamento ou preferências numa conversa. 

Em vez de obrigar as pessoas a percorrer um catálogo interminável de opções, a IA actua mais como um guia útil, fazendo algumas perguntas específicas e recomendando depois um plano.

3. Análise do sentimento do cliente

Compreender o que os clientes sentem em relação a uma marca é fundamental para impulsionar as vendas e criar lealdade. 

E boas notícias! Existem muitas ferramentas de IA que analisam as avaliações dos clientes e as publicações nas redes sociais para determinar o seu sentimento.

As ferramentas de processamento de linguagem natural foram concebidas para este tipo de trabalho. Estas ferramentas analisam textos não estruturados, como comentários de clientes, transcrições de conversas e publicações nas redes sociais, para obter informações. Pense em coisas como sentimentos, reclamações recorrentes ou feedback de produtos. 

(Porque, sejamos realistas, nenhum funcionário quer passar horas a vasculhar isso).

Algumas das minhas ferramentas preferidas incluem o Qualtrics Social Connect, que extrai conversas de canais como Instagram, WhatsApp e Facebook para um único local. 

E se estiver pronto para ir mais longe, um agente de IA criado com PNL pode processar automaticamente as conversas de apoio em tempo real e transformá-las em informações acionáveis.

4. Análise preditiva 

Já viu um serviço lembrar um utilizador de renovar o serviço mesmo antes de ele se esquecer? Ou uma plataforma assinalar uma atividade invulgar antes de alguém comunicar um problema? Isso é análise preditiva.

Ao analisar o comportamento passado - como padrões de utilização e passos seguintes comuns - a IA pode antecipar o que um utilizador pode precisar e agir antes mesmo de este o pedir. Pode acionar um fluxo de suporte ou resolver proactivamente um problema antes que este se agrave.

Para as organizações com produtos físicos, a IA preditiva ajuda a prever a procura e a reduzir os temidos momentos de "rutura de stock". 

As equipas podem planear de forma mais inteligente, tendo em conta o histórico de vendas, as tendências sazonais e outras variáveis externas.

5. Transcrição e análise das chamadas

A IA de voz está a remodelar o apoio telefónico, transformando as conversas em dados que as equipas podem realmente utilizar. 

Por exemplo, um cliente telefona para verificar uma compra recente. 

Um agente alimentado por IA responde, confirma a sua identidade, partilha os detalhes do envio e, se o problema exigir mais apoio, encaminha a chamada para um agente em direto com um resumo rápido do que já foi discutido.

6. Automatizar tarefas de apoio interno de grande volume

Perante o desafio de apoiar milhões de utilizadores, a Ruby Labs criou agentes de IA para automatizar os seus fluxos de trabalho internos de serviço ao cliente. 

Estes agentes gerem de forma autónoma os cancelamentos de subscrições, processam reembolsos, resolvem problemas técnicos e até avaliam o histórico de pagamentos para detetar potenciais fraudes. 

Ao integrarem-se com ferramentas externas como o Stripe e oferecerem fluxos personalizados com base no comportamento do utilizador, os agentes actuam como funcionários digitais inteligentes.

Por fim, a Ruby Labs automatizou mais de 4 milhões de sessões de suporte por mês com uma taxa de resolução de 98%. 

1. Definir objectivos claros

Antes de escolher qualquer tecnologia, é preciso esclarecer o que se está a tentar resolver. Pergunte:

• Que tarefas estão a consumir o tempo da equipa?
• Que resultados devem ser melhorados? 
• Onde está o atrito no processo atual?

Evite as suposições. Converse com as equipes de suporte, líderes de operações e analistas. Analise os registos de conversação, as etiquetas dos bilhetes e o feedback dos utilizadores para identificar os verdadeiros pontos problemáticos.

A partir daí, faça corresponder o problema à solução de IA correta.

Sem um objetivo claro, arrisca-se a criar uma ferramenta dispendiosa que não resolve nada. Comece com o ponto problemático e deixe que isso guie a sua implementação de IA.

2. Escolher uma plataforma

Com os seus objectivos definidos, encontre as ferramentas que os apoiam. 

Comece com o que já está a utilizar. Muitos CRMs, help desks e plataformas de suporte já incluem funcionalidades de IA como marcação automática, encaminhamento de bilhetes ou análise de sentimentos. 

Se estas não corresponderem às suas necessidades, procure ferramentas de IA dedicadas, mas certifique-se de que se integram facilmente com o que a sua equipa já utiliza.

A plataforma certa deve ligar-se aos seus fluxos de trabalho e não criar novos fluxos. 

Dê prioridade a ferramentas fáceis de manter e criadas para lidar com os tipos de conversas que os seus utilizadores estão realmente a ter.

A melhor plataforma de IA é aquela que funciona com os sistemas de que dispõe e que se adapta ao seu crescimento.

3. Prepare os seus dados

A IA é tão inteligente quanto os dados que lhe são fornecidos.

Antes de começar, faça um balanço do que tem: transcrições de chat, registos de bilhetes, conteúdo da base de conhecimentos, registos de CRM. 

Limpe as duplicações, corrija as inconsistências e certifique-se de que tudo está etiquetado de uma forma que a IA possa compreender.

É isto que prepara a sua IA para aprender e melhorar com o tempo.

4. Construir uma solução

Com os seus objectivos definidos e os dados prontos, o passo seguinte é a execução. 

Na maioria dos casos, as empresas: a) estabelecem parcerias com um fornecedor, b) trabalham com programadores internos ou c) utilizam plataformas de baixo código para implementar a IA sem grande trabalho de desenvolvimento. 

Quer esteja a lançar um chatbot de IA, um agente de IA ou um modelo preditivo, a configuração deve refletir a complexidade do seu caso de utilização e o nível de conforto técnico da sua equipa.

Para chatbots e agentes virtuais, esta fase inclui:

• Definição dos fluxos de boas-vindas e das principais intenções (estado da encomenda, devoluções, cancelamentos, perguntas frequentes)
• Configuração de regras de transferência para agentes de apoio
• Manuseamento de tentativas e recuos para casos extremos
• Ligação a APIs para dados em tempo real (por exemplo, actualizações de expedição, consultas de CRM, disponibilidade de calendário)
• Armazenamento de contexto, como números de encomenda, preferências ou histórico de conversações

E não se esqueça das integrações. 

A IA no atendimento ao cliente funciona melhor quando se comunica com o resto da sua stack: Zendesk para suporte, Stripe para pagamentos, Shopify para pedidos ou seus sistemas internos por meio de APIs personalizadas.

Os meus talentosos colegas criaram um tutorial gratuito sobre como ligar chatbots ao Zendesk:

5. Testar e reiterar

Antes de entrar em funcionamento, submeta a sua IA a testes controlados. 

Execute simulações utilizando cenários do mundo real e teste casos extremos para ver o seu desempenho. 

Procure pontos de fricção, como intenções mal compreendidas e fluxos sem saída. Faça ajustes antes do lançamento. 

Utilize esta fase para obter feedback rápido e aperfeiçoar a lógica. Só depois de ter um desempenho consistente em ambientes de teste é que deve passar à implementação completa.

6.º Implantar e monitorizar

Quando a sua solução estiver operacional, aprenderá rapidamente o que funciona e o que não funciona. 

Os dados de utilização são o seu ciclo de feedback mais valioso. Começará a ver como o sistema lida com as variações do mundo real, onde é bem sucedido e onde precisa de ser afinado.

Algumas métricas a monitorizar após o lançamento incluem:

• Acções ou intenções mais desencadeadas
• Pontos de falha (por exemplo, lógica de recurso, previsões de baixa confiança)
• Tempo para resolução ou conclusão da tarefa
• Exatidão vs. referências humanas
• Taxas de escalonamento ou de transferência

Se estiver a utilizar um chatbot, vale a pena investigar as análises do seu chatbot. Elas dir-lhe-ão muito sobre o que está a funcionar e onde é que as coisas estão a sair do caminho.

Dica profissional: Mantenha um registo de melhoria da IA, um documento simples onde regista os problemas e as aprendizagens relacionadas com os seus sistemas de IA. Reveja-o regularmente (recomendo que o faça de duas em duas semanas) para acompanhar as alterações e registar novos padrões. 

E, por fim, quer esteja concentrado em melhorar a experiência do cliente com IA ou em automatizar tarefas internas como a emissão de bilhetes com IA, é importante acompanhar o impacto comercial. 

Comece por calcular o ROI. Veja como medir o ROI para chatbots de atendimento ao cliente.

O objetivo aqui é manter-se proactivo: A IA não se melhora a si própria sem um feedback constante.

Quanto tempo é normalmente necessário para implementar uma solução de IA de serviço ao cliente do início ao fim?

A implementação de uma solução de serviço ao cliente com IA pode demorar algumas semanas a vários meses, dependendo da sua complexidade. Um chatbot de FAQ básico pode entrar em funcionamento num dia, enquanto um agente de IA totalmente integrado pode demorar 2-3 meses. As implantações de grandes empresas com sistemas personalizados e requisitos de conformidade podem levar 6 meses para serem implantadas.

As ferramentas de IA para o serviço ao cliente funcionam igualmente bem em diferentes línguas e culturas?

A eficácia das ferramentas de IA de serviço ao cliente varia consoante as línguas, porque LLMs são treinados mais extensivamente em línguas como o inglês, o que os torna menos precisos em línguas com menos dados de treino. As nuances culturais e o calão também podem causar mal-entendidos, pelo que as empresas que apoiam mercados diversificados têm normalmente de investir na formação multilingue e em testes em cada região linguística para garantir a qualidade.

A IA consegue lidar eficazmente com interações altamente emocionais ou sensíveis com os clientes?

A IA pode lidar com muitas interações emocionais ou sensíveis graças à análise de sentimentos, que ajuda a detetar angústia ou emoções negativas. É geralmente eficaz para questões como falhas de serviço, em que a lógica de escalonamento mantém as respostas profissionais. No entanto, a IA ainda tem dificuldade em lidar com conversas profundamente pessoais que envolvem emoções intensas porque não tem verdadeira empatia. Nestes casos, os agentes humanos continuam a ser essenciais.

Como é que posso treinar a IA para refletir a voz e o tom específicos da minha marca nas conversas com os clientes?

Para alinhar a IA com a voz e o tom da sua marca, terá de a treinar com dados específicos da marca. As empresas fornecem frequentemente guias de estilo ou transcrições de conversas existentes para que a IA aprenda a comunicar no estilo da marca. Muitas plataformas de IA suportam definições de tom configuráveis para ajustar a forma como a IA responde. As análises contínuas de interações reais também ajudam a aperfeiçoar o sistema, garantindo que se mantém consistente com a personalidade da sua marca ao longo do tempo.

Que tipo de manutenção é necessária para um sistema de atendimento ao cliente com IA após o lançamento?

Um sistema de serviço ao cliente com IA requer manutenção contínua após o lançamento, incluindo a atualização dos dados de formação para refletir novos produtos ou políticas, a monitorização dos registos de conversação para detetar erros ou lacunas e a reciclagem de modelos se a precisão diminuir. As empresas também precisam de monitorizar as métricas de desempenho, como as taxas de resolução e a satisfação do cliente, e aperfeiçoar continuamente os fluxos de conversação para se adaptarem às novas expectativas dos clientes.