O que é um agente virtual?

As centrais de atendimento quase sempre têm um baixo nível de “automação”, o que facilita a vida dos gerentes e profissionais de TI. Uma dessas automações é a clássica resposta por e-mail: “Recebemos sua solicitação e vamos entrar em contato com você em breve”. É aí que entra o agente virtual. Um agente virtual alimentado por IA é mais do que apenas um chatbot, graças a tecnologias como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (PLN). Isso faz o agente ser um participante ativo de uma conversa, atuando mais como uma pessoa. O agente virtual pode automatizar as interações de suporte de nível 1, evitar problemas comuns e economizar seu tempo para você se concentrar nos trabalhos mais relevantes. Além de cuidar do suporte de nível 1, os agentes virtuais modernos também oferecem suporte direto aos agentes humanos: eles resumem solicitações, fazem a triagem por gravidade e apresentam o contexto necessário para resolver problemas complexos com mais rapidez.

Agente virtual versus assistente virtual

Os agentes virtuais são software que seguem certas regras para oferecer respostas e orientações com base nas perguntas dos clientes. A complexidade do conjunto de regras determina se uma conversa vai ou não ser intuitiva. O novo agente virtual do Jira aprimora o conjunto de regras com a IA, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Um assistente virtual é uma pessoa em trabalho remoto que costuma realizar tarefas administrativas e transacionais. Ele ajuda a marcar reuniões, fazer planos de viagem, além de atender e transferir chamadas telefônicas. 

Benefícios de um agente virtual

Com os agentes virtuais, sua equipe economiza tempo para se concentrar no trabalho mais relevante. Uma tarefa comum que o uso de um agente virtual elimina é a triagem. Os profissionais de TI gastam tempo marcando colegas de equipe e reatribuindo tickets antes que o trabalho possa começar. O agente virtual entrega o ticket certo para a pessoa certa na hora certa. Além dos recursos automatizados de mensagens, o aprendizado de máquina faz com que um agente virtual se comunique com os clientes de um jeito mais humano. Assim que um ticket é criado, o agente virtual começa a trabalhar com os clientes para identificar a raiz do problema. E quando um item precisa ser escalonado, a triagem e a comunicação com os colegas de equipe começam na hora.

Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural (PLN) é a capacidade que um programa de computador tem de entender a linguagem humana, seja falada ou escrita. Os clientes dão pistas sobre como estão se sentindo e a gravidade do problema com as palavras que eles usam em uma solicitação de serviço. Com o PLN, o agente virtual determina gravidade e sentimento com maior precisão. Ele usa a análise de sentimentos para escalonar os problemas e atribuir esse trabalho com perfeição para as pessoas que podem ajudar. 

Assistentes de voz

Você fornece aos clientes um número de telefone? Os assistentes de voz aprimoram o nível do serviço porque descobrem o máximo possível de informações sobre o cliente e o problema dele antes de escalonar para um colega de equipe. Os agentes virtuais melhoram essa experiência ouvindo como os clientes respondem e interpretando o tom da conversa. Que tal um assistente de voz que comunica o problema e o nível de estresse do cliente antes mesmo de você pegar o telefone?

Como usar um agente virtual

Os agentes virtuais seguem regras para oferecer respostas e gerenciar a comunicação com base nas informações dos clientes. Muitas equipes de gerenciamento de serviços já têm fluxogramas e processos de escalonamento que você pode usar para treinar o agente virtual. O treinamento e o teste acontecem com a colaboração entre o agente virtual e a equipe. A equipe precisa decidir como quer colaborar e garantir que o agente virtual interaja com os clientes de um jeito que atenda aos padrões da empresa.

Como treinar um agente virtual

O treinamento sempre foi uma área dos cientistas de dados e especialistas em aprendizado de máquina. Os agentes virtuais modernos podem ser treinados sem código nem conhecimento especializado. Isso envolve processar e analisar um conjunto de regras, além de criar um modelo para uso no futuro. Após o treinamento, as equipes devem interagir com o agente virtual em um ambiente de repositório. Se os resultados não forem bons, ajuste e reconfigure os dados de treinamento até que as interações sejam satisfatórias. 

Integração com canais externos

Um dos desafios do gerenciamento de serviços são os vários canais que os clientes usam para entrar em contato com você. A maioria dos softwares de gerenciamento de serviços centraliza as solicitações que vêm dos canais de telefone, email, texto, Slack e web. Em seguida, as equipes trabalham nas solicitações e usam o mesmo software de gerenciamento de serviços para se comunicar com clientes internos e externos. O que falta aqui é a capacidade do software de ajustar o tom, a duração e o estilo da conversa de acordo com cada canal externo. O agente virtual resolve esse problema com a integração avançada dos canais de comunicação externos e uma compreensão inteligente de como se comunicar bem em cada um deles. 

Análise conversacional

A análise conversacional é o estudo das interações sociais que examina o que é necessário para chegar a um entendimento comum entre duas partes. Esse ramo de estudo identifica tendências no conteúdo e no tom das conversas que ajudam a entender melhor a satisfação dos clientes. Em vez de enviar a alguém uma pesquisa de satisfação, a análise conversacional oferece uma visão em tempo real da satisfação do cliente e identifica os momentos em que ela aumenta e diminui. A análise conversacional funciona como uma ferramenta de escalonamento, que notifica os membros da equipe quando o agente virtual precisa de ajuda. 

Suporte multilíngue

O Google Tradutor é ótimo para quebrar um galho, mas não é suficiente na comunicação com os clientes. Até pouco tempo atrás, a maioria dos serviços de tradução automática apenas substituía as palavras por seus equivalentes no outro idioma. Isso gerava erros contextuais constrangedores e falhas de comunicação. Usando a IA e o PLN, os agentes virtuais avaliam a intenção completa de uma frase e encontram o equivalente linguístico. Um agente virtual entende linguagem natural com mais proficiência e ajuda você a atender mais clientes em mais áreas. 

Exemplos de agentes virtuais

Sabendo o que você sabe agora, você já trabalhou com um agente virtual? É possível que você tenha enviado um e-mail para um agente virtual sem nem mesmo saber. Entender onde e quando os agentes virtuais estão sendo usados com sucesso pode ajudar você a decidir os melhores usos para os agentes virtuais na empresa. 

Agente virtual para atendimento ao cliente

O objetivo de um agente de atendimento é entender o problema do cliente, determinar a gravidade e avaliar o estado emocional dessa pessoa. Um agente virtual bem treinado interpreta tudo isso com rapidez. Imagine que um agente virtual administra a central de atendimento de uma empresa de software. Uma interrupção começa e, no mesmo instante, a central de atendimento fica cheia de tickets dos clientes. Os agentes humanos precisam abrir cada ticket antes de confirmar que todos têm a ver com a mesma coisa. Já um agente virtual faz isso na hora e acelera o escalonamento do problema. 

Agente virtual para vendas e marketing

Cold emails e a geração de leads são atividades demoradas que alguns dos funcionários mais caros realizam. Um agente virtual consegue identificar clientes em potencial e interagir com eles usando mensagens personalizadas. Quando surge a oportunidade durante a comunicação do agente virtual, um vendedor humano entra em ação para fechar o negócio. 

Agente virtual para finanças

Profissionais do setor financeiro passam muito tempo reunindo documentos a cada trimestre. Esses documentos precisam ter a mesma estrutura e comunicar as mesmas informações. Um agente virtual pode fazer esse trabalho pesado para que os profissionais se concentrem no lado humano dos relatórios financeiros. Os profissionais de finanças são responsáveis por comunicar resultados e projeções à empresa. Um agente virtual pode aumentar a velocidade e a precisão dessas comunicações. 

Agente virtual para RH

Os profissionais de RH são especialistas em ajudar os funcionários a atingirem o potencial máximo. Eles também precisam elaborar relatórios anuais e trimestrais sobre a produtividade e o desempenho dos funcionários. Os agentes virtuais são perfeitos para gerenciar essas tarefas quando elas são baseadas em software. Um agente virtual que se comunica com os gerentes e preenche os relatórios ajuda os profissionais de RH a se concentrarem no que fazem de melhor.

Agentes virtuais no Jira Service Management

O Jira Service Management inclui um agente virtual com tecnologia Rovo, a plataforma de IA da Atlassian. Ele funciona no Slack, no Microsoft Teams e no portal do cliente do JSM, cuidando das solicitações repetitivas de nível 1 sem exigir código. Por exemplo, redefinições de senha, provisionamento de acesso, atualizações de status e consultas de políticas. O agente utiliza sua base de conhecimento no Confluence, usa o processamento de linguagem natural para interpretar cada solicitação no contexto, além de resolver o problema ou o transferir para um agente humano com todo o histórico da conversa anexado.

Como o Jira Service Management está incluso na Service Collection da Atlassian, um agente virtual com tecnologia Rovo não serve apenas para seus casos de uso internos de TI e RH. O mesmo pacote inclui o Customer Service Management para as equipes que oferecem suporte a clientes externos. Assim, você executa uma única camada de serviço de IA nos help desks de TI, centrais de atendimento de RH e operações de suporte voltadas ao cliente usando uma só licença.