Primeiramente, vamos definir as condições que a IA deve parar de executar.
Os usuários podem indicar explicitamente que necessitam de atendimento humano, que houve mal-entendidos contínuos, que os campos necessários não podem ser confirmados, que envolvem transações financeiras ou questões de propriedade, que contêm palavras-chave de alto risco, que a API da empresa retorna um estado de "não processável", ou que o modelo ou serviço telefônico apresenta falhas. Essas situações podem ser consideradas como condições para atendimento. É importante que as razões sejam registradas de forma clara, em vez de depender apenas da interpretação do modelo. Isso permitirá que a equipe de atendimento ao cliente saiba o motivo da ligação, e também permitirá que a equipe operacional identifique problemas relacionados ao design do fluxo ou à qualidade do modelo.
Intervenção manual para acionar e lidar com situações específicas.| Causas | O que a IA deve fazer | Principais pontos destacados na comunicação recebida. |
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| O usuário solicita a presença de uma pessoa real. | Verifique imediatamente e entre na fila apropriada. | Status confirmado e aguardando aprovação. |
| Mal-entendidos repetidos ou falta de confiança | Pare de especular e explique o propósito da adaptação. | Problema original, campo de falhas e número de repetições |
| Questões sensíveis ou de alto risco | Não executar ações irreversíveis | Classificação de riscos e informações relacionadas a casos. |
| Falha no sistema corporativo | Sem anunciar o sucesso, mas estabelecendo um estado de "aguardando processamento". | Estado da API, identificação da solicitação e possibilidade de reenvio |
| As vagas são reservadas para pessoas com necessidades especiais. | Ofereça opções de agendamento, ligação ou criação de tarefas pendentes. | Informações de contato, horários e identificação para acompanhamento |
É necessário medir separadamente o impacto da mudança de planos e o aumento anormal de carga.
O encaminhamento é, por natureza, um processo realizado por humanos, como a coleta de dados por IA e, em seguida, o envio para um especialista específico. A escalada, por outro lado, ocorre quando a IA não consegue entender, ocorre uma falha no sistema ou quando o usuário está insatisfeito. A mistura desses dois cenários pode levar a equipe a acreditar que todos os encaminhamentos para humanos são falhas na automação, e também pode mascarar o verdadeiro problema de incompreensão. Os indicadores de atendimento ao cliente virtual do Google Cloud também distinguem entre encaminhamento planejado, escalada, resolução e abandono.
PBX, SIP e filas de atendimento ao cliente são responsáveis pela verdadeira roteamento de chamadas.
As aplicações de IA podem sugerir destinos e motivos para a transferência, mas o encaminhamento de chamadas, números de ramal, grupos de habilidades, horários de atendimento, filas de espera, transferências e gravação de chamadas são geralmente gerenciados por um PBX, plataforma SIP ou centro de atendimento. Antes da implementação, é importante verificar a funcionalidade de encaminhamento cego, encaminhamento por solicitação, retenção do número original, identificação de chamadas entre sistemas e tratamento de falhas de encaminhamento. A simples afirmação de "suporte a SIP" não é suficiente para comprovar que o ambiente telefônico existente pode lidar com todas as rotas.
A entrega de informações deve ser limitada apenas aos dados necessários para a conclusão da tarefa.
Os atendentes precisam ter acesso a informações como o motivo da chamada, os campos já preenchidos, as questões não resolvidas, os resultados de consultas em sistemas corporativos e as ações já executadas e suas respectivas falhas. A gravação original, a transcrição completa ou informações sensíveis devem ser disponibilizadas de acordo com o papel e o objetivo do atendente; no entanto, se for possível realizar o trabalho com um resumo e os campos necessários, não é preciso expor todos os dados. Além disso, a tela do atendente deve indicar quais valores precisam ser confirmados pelo usuário e quais são apenas suposições do sistema.
Conteúdo mínimo recomendado para a transferência| Dados | Usos | Métodos de controle |
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| Código de razão para a conexão | Determinar a prioridade e os próximos passos | Classificação fixa, para evitar que o modelo gere comandos com permissões arbitrárias. |
| Campos confirmados | Evitar que os usuários respondam repetidamente. | Tempo de verificação e fonte de referência |
| Questões não resolvidas | Permitir que a interação continue diretamente, sem interrupções. | Apresentar o resumo do modelo separadamente. |
| Estado do sistema | Evite consultas repetidas ou a criação de pedidos duplicados. | Inclui identificador de solicitação único e estado final. |
| Resumo de segurança | Compreender rapidamente o contexto. | A proteção de dados não é obrigatória e restringe o acesso ao conteúdo original. |
É necessário ter um plano de ação para casos de conclusão manual, falhas de conexão e desconexão.
Caso as vagas estejam esgotadas, o usuário poderá escolher aguardar, solicitar um retorno em um horário específico ou criar um chamado. Se a API de encaminhamento falhar, é necessário manter a chamada original, tentar novamente na fila de backup ou fornecer instruções claras sobre o próximo passo. Além disso, é preciso verificar se é possível retornar a ligação após a interrupção, considerando o propósito do contato, o uso do número e as políticas da empresa. Cada caminho de fallback deve gerar uma identificação de caso e um status visível na interface, evitando que o usuário precise reintroduzir informações incorretas.
Para avaliar a eficácia da intervenção manual, é importante considerar tanto as causas quanto os resultados.
A taxa de transferência só indica a frequência com que uma solicitação é encaminhada para o atendimento humano, e não pode ser usada isoladamente para determinar se algo é bom ou ruim. Deve ser combinada com informações sobre o planejamento de encaminhamento, atualizações inesperadas, encaminhamentos incorretos, abandono de filas, primeira solução, tempo total de resolução e a proporção de explicações repetidas pelo usuário. Se um determinado objetivo apresentar um grande número de encaminhamentos planejados, isso pode indicar que o fluxo de trabalho está correto. No entanto, se um determinado campo causar atualizações inesperadas repetidamente, isso indica que o diálogo, os dados ou o modelo precisam ser corrigidos.
A GoGoCha não apresenta evidências públicas que comprovem sua capacidade de transferir chamadas para outros centros de atendimento.
A plataforma GoGoCha permite comprovar a integração com o sistema de entrada telefônica, o back-end de distribuição de tarefas, notificações em tempo real e a integração com o site, LINE, aplicativo e interface de operação. No entanto, ela não oferece a funcionalidade de exposição de modelos de PBX, filas de atendimento ao cliente, estratégias de atendimento ou acordos de nível de serviço (SLA). Essas funcionalidades são específicas para o ambiente de cada empresa e não podem ser consideradas como um conjunto completo e validado de recursos oferecidos pela GoGoCha.
