Como ser um analista de suporte na era da Inteligência Artificial?

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A utilização de Retrieval-Augmented Generation (RAG) pode ser extremamente benéfica para os analistas de suporte.

Mas, como implementar e utilizar o RAG para melhorar a eficiência e a eficácia na Central de Serviços?

1. Resposta a Perguntas Frequentes (FAQs)

Base de Conhecimento: o RAG pode ser usado para acessar uma base de conhecimento que contém FAQs, manuais de usuário, artigos, sites e blogs de suporte.
Recuperação: quando um requerente faz uma pergunta, o sistema recupera os documentos relevantes da base de conhecimento.
Geração: o modelo de linguagem (LLMs) usa esses documentos para gerar uma resposta específica e detalhada, personalizada para a consulta do requerente.

IA	FAQ em PDF

2. Diagnóstico de Incidentes

Histórico de Chamados: utilizar um banco de dados de chamados anteriores e diagnósticos documentados.
Recuperação: recuperar casos semelhantes ao incidente atual reportado pelo requerente.
Geração: fornecer um diagnóstico provável e possíveis soluções baseadas em incidentes e soluções anteriores.

3. Guias de Solução de Incidentes

Documentação Técnica: acesso a guias técnicos e procedimentos passo a passo. POP e IT.
Recuperação: encontrar os documentos mais relevantes para o incidente específico relatado pelo requerente.
Geração: gerar instruções claras e detalhadas, adaptadas ao contexto do requerente, para resolver o incidente.
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Resposta do Chat	Novo Acompanhamento	Acompanhamento no Chamado

4. Suporte em Tempo Real

Chatbots e Assistentes Virtuais: implementação de chatbots que utilizam RAG para fornecer respostas precisas em tempo real.
Recuperação: enquanto o requerente digita sua consulta, o chatbot recupera informações relevantes.
Geração: o chatbot gera respostas que são revisadas pelo analista de suporte antes de serem enviadas ao requerente, garantindo precisão e relevância.

SDBot	IA

5. Análise de Sentimentos e Prioridades

Feedback do Cliente: análise de feedbacks e chamados abertos.
Recuperação: identificação de padrões comuns em feedbacks negativos ou positivos.
Geração: sugestão de ações corretivas ou proativas para melhorar a satisfação do requerente.

6. Treinamento e Desenvolvimento

Material de Treinamento: acesso a materiais de treinamento e melhores práticas.
Recuperação: encontrar recursos de treinamento relevantes para as necessidades específicas dos analistas de suporte.
Geração: criar guias de treinamento personalizados e recomendações de aprendizado contínuo.

7. Automação de Tarefas Repetitivas

Tarefas Comuns: identificar tarefas repetitivas que podem ser automatizadas.
Recuperação: acessar scripts e procedimentos automatizados.
Geração: fornecer aos analistas scripts e ferramentas automatizadas para resolver rapidamente incidentes comuns.

Super RAG

Implementação Prática de RAG

Etapas para Implementação:

Construir a Base de Conhecimento:
- Coletar e organizar documentos, artigos, guias, faqs e históricos de chamados em um banco de dados acessível.
Desenvolver o Sistema de Recuperação:
- Implementar mecanismos de busca eficientes que possam rapidamente encontrar documentos relevantes com base nas consultas dos clientes.
Integrar o Modelo de Geração:
- Treinar um modelo de linguagem (LLMs) que possa gerar respostas usando o contexto fornecido pelos documentos recuperados.
Interface de Usuário:
- Criar interfaces amigáveis para analistas de suporte e clientes, onde as respostas geradas possam ser revisadas e editadas se necessário.
Monitoramento e Aprimoramento:
- Monitorar a eficácia do sistema e fazer ajustes contínuos para melhorar a precisão e a relevância das respostas.

Benefícios para Analistas de Suporte

Eficiência: Redução do tempo necessário para encontrar e fornecer informações.
Precisão: Respostas mais precisas e contextualizadas, melhorando a satisfação do requerente.
Capacitação: Ferramentas avançadas para ajudar analistas a resolver incidentes mais complexos.
Satisfação do Cliente: Respostas rápidas e precisas aumentam a satisfação e a lealdade do requerente.

Ao integrar RAG no fluxo de trabalho, os analistas podem se concentrar mais em tarefas complexas e de alto valor, deixando que o sistema automatize e facilite as interações mais rotineiras e informacionais.

Como implantar o GLPI , IA, RAG e Chatbot?

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