A vantagem agêntica para suporte ao cliente: um roteiro para a resolução autônoma para empresas

Um guia prático para reduzir o esforço humano, agilizar a resolução de problemas e ampliar o suporte com agentes de IA.

Resumo executivo

O suporte ao cliente de alta tecnologia está enfrentando um paradoxo. Os produtos nunca foram tão sofisticados, mas muitos dos processos de suporte não sofreram mudanças fundamentais na última década.

Cada problema relatado por um cliente pode envolver vários aplicativos, integrações, APIs, configurações, versões de produtos e dependências de infraestrutura. O diagnóstico de um único problema técnico pode exigir que um engenheiro de suporte pesquise em bases de conhecimento, examine registros, reconstrua o histórico do caso, consulte a documentação do produto e alterne entre vários sistemas antes mesmo de iniciar a resolução.

Ao mesmo tempo, as expectativas dos clientes estão se movendo na direção oposta. Os clientes não se importam com o grau de complexidade do ambiente deles nem com a quantidade de sistemas que um engenheiro de suporte precisa lidar. Eles esperam resoluções rápidas, precisas e consistentes.

A resposta tradicional tem sido aumentar a capacidade. Quanto mais chamados, mais agentes humanos são necessários. Produtos mais complexos exigem mais especialistas. Quanto mais conteúdo de suporte, maiores são as bases de conhecimento necessárias. Quando as empresas precisam reduzir a demanda, elas adicionam outra camada de autoatendimento.

Esse modelo está atingindo seu limite.

Atualmente, os líderes de suporte estão sendo solicitados a melhorar os tempos de resolução e a satisfação do cliente, ao mesmo tempo em que reduzem o custo por atendimento e expandem as operações sem aumentos proporcionais no quadro de funcionários. A otimização de elementos específicos do modelo de suporte existente tem seus limites.

Segundo uma pesquisa do setor, as equipes de suporte estão lidando com mais trabalho do que nunca: 34% delas registram aumento no volume de chamados, e as empresas processam, em média, 10.675 chamados por mês. Mesmo o aumento do quadro de funcionários traz seus próprios problemas, com a sobrecarga de informações (67%) e a complexidade dos sistemas (43%) atuando como barreiras que impedem que os novos contratados alcancem proficiência tecnológica.

A IA agêntica oferece a oportunidade de alterar o próprio modelo.

Em vez de esperar que surja um problema com um cliente e, só então, reunir as pessoas e as informações necessárias para resolvê-lo, os agentes de IA estão, cada vez mais, capazes de realizar esse trabalho por conta própria: compreender o problema, coletar o contexto, recuperar conhecimento, raciocinar sobre a resposta adequada, tomar medidas em diversos sistemas e determinar quando é necessária a intervenção de um especialista humano. A mudança não ocorre de uma só vez. O suporte autônomo também não exige a remoção de pessoas de todas as interações.

As empresas podem começar com casos previsíveis e de grande volume, nos quais é possível alcançar uma resolução autônoma de ponta a ponta. Para questões mais complexas, os agentes de IA podem realizar partes do processo de resolução, enquanto os engenheiros de suporte se encarregam do trabalho que ainda requer conhecimento especializado humano. Cada resolução bem-sucedida gera novos conhecimentos que podem ajudar a ampliar o escopo do que os agentes serão capazes de resolver de maneira autônoma na próxima vez.

O objetivo é mover continuamente esse limite.

Este guia oferece um roteiro: compreender onde seu modelo atual de suporte gera atritos, estabelecer as bases para a resolução autônoma, identificar as oportunidades certas para começar e expandir progressivamente a autonomia ao longo do ciclo de vida do suporte.