IA e automação
Um assistente que responde bem a 80% das consultas e encaminha o resto com contexto já economiza dinheiro. Um que inventa respostas destrói a confiança em uma semana. Trabalhamos com métricas de aceite antes de entrar em produção.
Aplicações
01
O assistente responde perguntas frequentes, qualifica interessados e agenda, com escalonamento para uma pessoa quando a conversa exige.
02
Leitura de documentos, conciliação de pagamentos, geração de relatórios e classificação de casos repetitivos.
03
Medir qual ação produziu qual resultado, com identificadores opacos, postback assinado e conversões verificadas contra a rede.
04
Consulta em linguagem natural sobre a sua própria base de dados, com permissões por papel e respostas que citam o registro de origem.
Critérios
| Critério | Automação genérica | TYKUN |
|---|---|---|
| Dados | São treinados ou consultados em serviços externos | Executam na sua infraestrutura ou na que acordarmos |
| Rastreabilidade | Não fica registro de por que respondeu | Registro de resposta, fonte e escalonamento |
| Avaliação | Valida-se com demonstrações | Conjunto de casos de teste e métrica de aceite assinada |
| Custo | Assinatura fixa por usuário | Consumo medido, com limites e alertas |
| Saída | Depende do fornecedor do modelo | Modelo intercambiável; a lógica e os dados são seus |
Piloto
01
Escolhemos dois ou três casos com volume real e definimos o que significa funcionar: percentual de resolução, tempo de resposta, reclamações ou vendas.
02
Selecionamos e limpamos o material de origem: documentos, políticas, histórico de conversas e acessos autorizados ao banco de dados.
03
Construímos o fluxo, testamos contra o conjunto de casos acordado e corrigimos antes de falar com um cliente real.
04
Saída gradual, com revisão de conversas, alarmes de qualidade e um procedimento claro para desativar a automação se algo falhar.
Começamos por uma: a que mais consome tempo e mais erros produz. O piloto diz em semanas se convém escalar.
