{"id":30020,"date":"2024-09-20T12:29:51","date_gmt":"2024-09-20T15:29:51","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/?p=30020"},"modified":"2025-03-24T10:52:33","modified_gmt":"2025-03-24T13:52:33","slug":"capacitando-agentes-de-suporte-ao-cliente-com-ia-generativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/capacitando-agentes-de-suporte-ao-cliente-com-ia-generativa\/","title":{"rendered":"Capacitando agentes de suporte ao cliente com IA generativa: entrevista com Kevin Rossell no Purple MinDS"},"content":{"rendered":"\n

Contributions: Cinthia Tanaka, Edesio Alcoba\u00e7a, Felipe Almeida, Kevin Rossell<\/em><\/p>\n\n\n\n

Uma coisa \u00e9 certa: a IA generativa e os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) mudaram o mundo dos neg\u00f3cios para sempre. E, sem d\u00favida, o atendimento ao cliente \u00e9 uma das \u00e1reas mais afetadas (e ainda com muito potencial para desenvolvimento).\r\n<\/p>\n\n\n\n

Purple MinDS \u00e9 uma nova s\u00e9rie de posts do Building Nubank, em parceria com os Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning do Nubank. Na primeira edi\u00e7\u00e3o, voc\u00ea pode conferir nossa conversa com Kevin Rossell, Cientista de Dados L\u00edder do Nubank, que est\u00e1 imerso nas trincheiras do suporte ao cliente h\u00e1 mais de dois anos.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Tivemos uma sess\u00e3o com Kevin para falar sobre o projeto “Agent Copilot” \u2014 um conjunto de ferramentas projetadas para potencializar os agentes de Experi\u00eancia do Cliente (CX) com o poder dos LLMs. Esse projeto n\u00e3o se trata apenas de tecnologia: \u00e9 sobre repensar como capacitamos os agentes a fazerem o seu melhor trabalho.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Nesta conversa, Kevin nos guiar\u00e1 para entender o in\u00edcio do projeto, os desafios que enfrentaram e como a IA generativa se compara aos m\u00e9todos tradicionais de machine learning. Se voc\u00ea est\u00e1 curioso sobre o que \u00e9 preciso para trazer a IA generativa para o mundo real do suporte ao cliente, voc\u00ea est\u00e1 no lugar certo. Continue lendo este artigo!\r\n<\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 o projeto \u201cAgent Copilot\u201d? <\/h2>\n\n\n\n

O Agent Copilot \u00e9 um conjunto de ferramentas para agentes de CX; elas s\u00e3o projetadas para capacitar esses agentes a responder melhor \u00e0s perguntas dos clientes, utilizando LLMs.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Isso \u00e9 feito atrav\u00e9s da sugest\u00e3o de respostas e a\u00e7\u00f5es, al\u00e9m de fornecer um resumo do hist\u00f3rico de intera\u00e7\u00f5es para os agentes enquanto eles interagem com os clientes.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Como o projeto come\u00e7ou e como voc\u00ea provou seu valor? <\/h2>\n\n\n\n

Esse projeto nasceu de uma sess\u00e3o de brainstorming no final de 2022. No in\u00edcio, eu criei uma Solicita\u00e7\u00e3o de Coment\u00e1rios (RFC) da ideia, explorando algumas possibilidades e dando visibilidade aos desafios. Come\u00e7amos a gerar algumas amostras e avaliar se as sugest\u00f5es faziam sentido.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Ap\u00f3s essa valida\u00e7\u00e3o inicial, investigamos como integrar isso na ferramenta de backoffice usada pelos agentes de suporte ao cliente. Escolhemos come\u00e7ar com o LLM mais capaz, pois quer\u00edamos eliminar quaisquer d\u00favidas relacionadas \u00e0 tecnologia, como: “n\u00e3o est\u00e1 funcionando porque o modelo n\u00e3o \u00e9 bom o suficiente, ou porque n\u00e3o testamos com o melhor modelo dispon\u00edvel?”. Essa decis\u00e3o gerou discuss\u00f5es relacionadas a custos no nosso primeiro experimento em larga escala, mas n\u00e3o foi um grande problema, pois os custos dos fornecedores de LLM est\u00e3o diminuindo a cada poucos meses.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Qual \u00e9 a diferen\u00e7a entre a solu\u00e7\u00e3o \u201cAgent Copilot\u201d e outras solu\u00e7\u00f5es constru\u00eddas para responder diretamente aos clientes? \r\n<\/h2>\n\n\n\n

Eu diria que ambas as solu\u00e7\u00f5es compartilham uma base comum, mas a ferramenta Copilot permite sugest\u00f5es mais “arriscadas” porque temos o componente humano no “loop”: os agentes podem decidir aceitar ou n\u00e3o a sugest\u00e3o, e tamb\u00e9m podem editar a sugest\u00e3o.\r\n<\/p>\n\n\n\n

H\u00e1 tamb\u00e9m uma diferen\u00e7a no conte\u00fado ao qual a solu\u00e7\u00e3o tem acesso. No Copilot, podemos usar todas as informa\u00e7\u00f5es internas, enquanto em uma solu\u00e7\u00e3o voltada para o cliente, isso seria provavelmente restrito a conte\u00fado que j\u00e1 est\u00e1 aberto para todos os clientes.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Como voc\u00ea est\u00e1 \u201cpersonalizando\u201d modelos prontos (off-the-shelf) com informa\u00e7\u00f5es espec\u00edficas do Nubank? \r\n<\/h2>\n\n\n\n

A Gera\u00e7\u00e3o Aumentada por Recupera\u00e7\u00e3o (RAG), que basicamente consiste em ingerir seu conhecimento e inseri-lo no prompt, \u00e9 o padr\u00e3o da ind\u00fastria. Atualmente, usamos uma abordagem mista com RAG e aprendizado em contexto para sugest\u00f5es de respostas, onde mostramos exemplos do que se espera dentro do prompt e esses exemplos mudam dinamicamente devido a uma etapa de recupera\u00e7\u00e3o antes de consultar o LLM. Fizemos alguns testes incluindo metadados, bem como a conversa na etapa de recupera\u00e7\u00e3o, mas n\u00e3o vimos uma grande melhoria, ent\u00e3o estamos mantendo as coisas mais simples por agora.\r\n<\/p>\n\n\n\n

O <\/span>fine tuning <\/span><\/i>tamb\u00e9m \u00e9 uma possibilidade, mas h\u00e1 outros desafios associados a isso, como a necessidade de ter exemplos de dados de entrada\/sa\u00edda e, no final, este \u00e9 mais um modelo para manter. H\u00e1 outras t\u00e9cnicas de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o usadas para injetar conhecimento em seu sistema, como a <\/span>Lamini,<\/span><\/a> por exemplo. Mas eu n\u00e3o come\u00e7aria por a\u00ed, porque na verdade \u00e9 um produto de terceiros de c\u00f3digo fechado e requer <\/span>fine tuning<\/span><\/i> desde o in\u00edcio.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Quais s\u00e3o as principais diferen\u00e7as ao trabalhar com IA generativa versus trabalhar com ML \u201ctradicional\u201d (classifica\u00e7\u00e3o baseada em \u00e1rvores, etc.)?\r\n<\/h2>\n\n\n\n

O processo de avalia\u00e7\u00e3o \u00e9 muito diferente para aplica\u00e7\u00f5es de IA generativa. O primeiro desafio \u00e9 construir o conjunto de dados de avalia\u00e7\u00e3o. Outro desafio \u00e9 como avali\u00e1-lo, quais m\u00e9tricas usar.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Na primeira prova de conceito, usamos rotuladores manuais que foram perguntados se gostavam ou n\u00e3o da sugest\u00e3o. Hoje em dia, confiamos em m\u00e9tricas tradicionais para tarefas de processamento de linguagem natural (NLP) ou compreens\u00e3o de linguagem natural (NLU), como tradu\u00e7\u00e3o e sumariza\u00e7\u00e3o, como Rouge, m\u00e9tricas de similaridade de Jaccard, bem como <\/span>Ragas<\/span><\/a>, que \u00e9 baseada em LLM. Mas sabemos que elas tamb\u00e9m t\u00eam algumas limita\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Como a qualidade \u00e9 medida no Agent Copilot?<\/h2>\n\n\n\n

Coletamos feedback dos agentes sobre a ferramenta de diferentes maneiras, de acordo com a tarefa. Para a gera\u00e7\u00e3o de resumos, coletamos feedback diretamente dos agentes na interface. Nesse caso, eles podem votar se a resposta foi \u00fatil ou n\u00e3o. Embora isso pare\u00e7a a melhor solu\u00e7\u00e3o para medir a qualidade, podemos sobrecarregar os agentes e impactar negativamente sua produtividade.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Para evitar impactar o trabalho dos usu\u00e1rios, tamb\u00e9m aproveitamos feedback impl\u00edcito como uma forma de entender o qu\u00e3o \u00fateis nossas aplica\u00e7\u00f5es s\u00e3o. Para sugest\u00f5es de respostas, por exemplo, medimos quanto nossas sugest\u00f5es est\u00e3o sendo usadas ou at\u00e9 mesmo quanto elas s\u00e3o editadas.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Alguma dica sobre como aplicar IA generativa a um novo caso de uso?<\/h2>\n\n\n\n

Tenho trabalhado em tempo integral neste projeto, junto com um grupo de Engenheiros e Analistas de Neg\u00f3cios. Coisas como essa podem consumir muito tempo, ent\u00e3o a sugest\u00e3o \u00e9 come\u00e7ar pequeno: primeiro, avalie o caso de uso para ver se a tarefa \u00e9 muito amb\u00edgua e qu\u00e3o complexa ela \u00e9.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Compreender o caso de uso em detalhes tamb\u00e9m ajuda a escolher qual modelo usar para come\u00e7ar. Cada fornecedor de LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral ou outro) tem categorias de modelos (n\u00edvel m\u00e9dio, n\u00edvel b\u00e1sico…) de acordo com suas capacidades. Por exemplo, para classifica\u00e7\u00e3o, voc\u00ea poderia usar um modelo de n\u00edvel b\u00e1sico com bom desempenho, mas para problemas matem\u00e1ticos, pode ser necess\u00e1rio usar o mais capaz.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Um vislumbre do futuro <\/h2>\n\n\n\n

O projeto Agent Copilot \u00e9 um vislumbre do futuro do suporte ao cliente, onde a IA generativa n\u00e3o \u00e9 apenas uma palavra da moda, mas uma ferramenta pr\u00e1tica que melhora a maneira como trabalhamos. A jornada de Kevin com esse projeto nos mostra que implementar tal tecnologia n\u00e3o \u00e9 apenas sobre ter o melhor modelo \u2014 \u00e9 sobre execu\u00e7\u00e3o cuidadosa, aprendizado cont\u00ednuo e um foco claro no usu\u00e1rio final.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Para aqueles que desejam trazer IA generativa para sua ferramenta de backoffice de suporte ao cliente, o conselho de Kevin \u00e9 simples: comece com um caso de uso claro, mantenha o foco e esteja preparado para iterar. A tecnologia continuar\u00e1 evoluindo, mas os princ\u00edpios de construir algo que realmente ajude as pessoas permanecem os mesmos. Sempre que o desenvolvimento de um produto ou recurso for sobre fazer a diferen\u00e7a no dia a dia dos agentes de suporte ao cliente e dos clientes que eles atendem, as empresas estar\u00e3o no caminho certo.\r\n<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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