No entanto, a Inteligência Artificial (IA) pode ser utilizada para melhorar significativamente essas experiências. São propostas soluções que utilizam modelos de linguagem grande (LLMs) para resumir transcrições de chamadas anteriores, permitindo que os agentes compreendam rapidamente a história e o contexto do cliente. Isso inclui análise de sentimento e classificação de intenção, que determina o motivo principal da chamada do cliente.
Além disso, é sugerido o uso do framework RAG (Retrieval Augmented Generation) para habilitar os agentes a acessar informações relevantes em tempo real. Isso permitiria que os agentes forneçam respostas precisas sem precisar de treinamento extenso ou mudanças entre agentes.
O framework RAG envolve a coleta de dados de texto de várias fontes, a conversão desses dados em vetores numéricos, o armazenamento desses vetores em um banco de dados e a geração de respostas com base no conteúdo recuperado.
Essa abordagem permite que os agentes acessem informações precisas em tempo real, melhorando a experiência do cliente. Além disso, a IA pode:
* Automatizar tarefas, como a criação de tickets de problemas, economizando tempo dos agentes
* Fornecer recomendações de produtos baseadas nos dados do cliente, tornando as interações mais personalizadas
* Sugestionar a próxima ação melhor para os agentes durante a chamada, orientando a conversa
* Realizar tarefas como resumo, análise de sentimento e classificação de intenção para ajudar os agentes a entender melhor as necessidades dos clientes
Ao aproveitar essas capacidades, as interações de atendimento ao cliente podem ser mais eficientes e eficazes, resultando em uma experiência melhor para ambos, agentes e clientes.