Como automatizar o suporte com IA: deflexão real, não demo

Deflexão real vs. deflexão inflacionada (como te enganam os números)

Quando alguém te diz "deflectimos 70% dos tickets", a pergunta certa não é "que bom", é "como o medem". A deflexão inflacionada é a armadilha mais comum do sector — e é trivial de detetar se sabes o que procurar:

Os 4 componentes: KB, agente, routing, supervisão

1. Base de conhecimento (KB). Estruturada, versionada, com metadados. Sem KB sólida, todo o resto falha.
2. Agente. O LLM que responde, com system prompt claro sobre âmbito, tom e limites.
3. Routing. O sistema que decide quando escalar a humano e lhe entrega o contexto resumido.
4. Supervisão. Revisão humana semanal de casos limite + iteração contínua da KB e do agente.

Como se treina o agente (não é "carregas um PDF")

Treinar o agente não é carregar um PDF — é construir um bom sistema de RAG (Retrieval-Augmented Generation) que recupere a informação relevante da tua KB e a passe ao modelo para a usar. O "treino" no sentido clássico (fine-tuning) quase nunca acrescenta mais do que um bom prompt + bom RAG.

1. Estrutura a tua KB em blocos curtos e autocontidos com metadados (tema, data, fonte).
2. Cria embeddings desses blocos com um modelo apropriado (OpenAI ada ou equivalente open-source).
3. Configura o retrieval: quantos blocos recuperar por consulta, limiar de similaridade, re-ranking.
4. Escreve o system prompt com instruções claras sobre como usar o contexto recuperado.
5. Configura a escalada: em que casos NÃO deve responder e deve passar a humano.

O ciclo de melhoria contínua

O suporte IA não é "deixas montado e logo se vê". É um ciclo semanal de melhoria com quatro passos:

1. Revisão semanal de casos limite. O humano supervisor analisa 30-50 conversas aleatórias e marca acertos/erros.
2. Atualização da KB. As perguntas novas ou mal respondidas documentam-se corretamente.
3. Ajuste do agente. Os erros sistémicos corrigem-se mexendo no prompt ou no routing.
4. Evals automáticas. Um conjunto de inputs representativos corre depois de cada alteração para detetar regressões.

Custos, SLAs e quando não compensa