Uma base de conhecimento com IA pode transformar a forma como uma organização cria, mantém e disponibiliza conhecimento. A IA pode ajudar a transformar interações de suporte e informações existentes em conteúdo útil, manter esse conteúdo atualizado e facilitar que funcionários ou clientes encontrem respostas quando precisarem.
Isso também muda o papel da própria base de conhecimento. Ela não é apenas um local onde as pessoas consultam informações; ela pode oferecer suporte ao autoatendimento impulsionado por IA, incluindo agentes virtuais que utilizam o conhecimento da organização para responder a perguntas e resolver solicitações.
Neste guia, veremos o que é uma base de conhecimento com IA, como ela funciona e como construir uma passo a passo com o InvGate Service Management, incluindo como transformar tickets resolvidos em conhecimento e usar esse conhecimento com um Agente Virtual de Serviço.
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O que é uma base de conhecimento com IA?
Uma base de conhecimento com IA é uma base de conhecimento, uma biblioteca central de artigos, guias e perguntas frequentes, na qual a IA atua em ambos os lados do mesmo sistema: gerenciando o conhecimento e disponibilizando-o.
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No lado da gestão, a IA ajuda a criar e manter o próprio conteúdo: redigindo e aprimorando artigos, extraindo conhecimento de tickets resolvidos, sinalizando lacunas e material desatualizado e organizando tudo para que permaneça preciso e fácil de encontrar.
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No lado da disponibilização, a IA ajuda as pessoas a acessar esse conhecimento: interpretando uma pergunta em linguagem natural, recuperando as informações relevantes e retornando uma resposta por meio de pesquisa, de um assistente, de um chatbot ou de um Agente Virtual de Serviço, sem a necessidade de palavras-chave exatas.
Os dois aspectos se reforçam mutuamente. Uma gestão mais sólida fornece à camada de disponibilização material mais preciso para ser utilizado, e cada resposta fornecida gera sinais sobre o que escrever, atualizar ou retirar em seguida.
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Tipos de conteúdo da base de conhecimento de IA
Uma base de conhecimento de IA pode trabalhar com diferentes formas de conhecimento organizacional. Duas categorias amplas são o conteúdo estruturado e o conteúdo não estruturado, que diferem na forma como as informações são organizadas e armazenadas.
1. Conteúdo estruturado
O conteúdo estruturado segue um formato ou esquema predefinido, com as informações organizadas em campos, categorias ou relações consistentes. Exemplos incluem perguntas frequentes (FAQs) armazenadas como pares de perguntas e respostas, especificações de produtos, dados de catálogos de serviços e registros com atributos definidos.
Como as informações seguem uma estrutura previsível, os sistemas podem filtrar, comparar e recuperar campos específicos de maneira mais direta. O conteúdo estruturado pode ser particularmente útil quando um sistema de IA precisa de informações precisas ou precisa combinar conhecimento com outras fontes de dados.
2. Conteúdo não estruturado
O conteúdo não estruturado não segue um esquema predefinido. Ele inclui artigos de conhecimento, documentação, guias de solução de problemas, conversas de suporte, notas de reuniões e outros textos em formato livre. Muitas bases de conhecimento modernas oferecem suporte a isso por meio de serviços de desenvolvimento de RAG, que permitem que os sistemas recuperem conteúdo relevante de múltiplas fontes
A IA pode processar esse conteúdo para identificar informações relevantes, extrair significado, resumir trechos e recuperar seções que correspondam à pergunta de um usuário. Não é necessário convertê-lo manualmente para um formato rígido antes que um sistema de IA possa trabalhar com ele.
Como construir uma base de conhecimento com IA usando o InvGate Service Management
Você não precisa treinar um modelo nem montar ferramentas de IA do zero para operar uma base de conhecimento com IA. O InvGate Service Management integra esses recursos à plataforma, de modo que sua base de conhecimento e seus recursos de IA compartilhem o mesmo conteúdo e a mesma governança. Veja como fazer isso.
1. Gere artigos a partir de tickets resolvidos
Sua equipe já produz conhecimento todos os dias; ele apenas fica guardado nos tickets encerrados. A função de Geração de Artigos de Conhecimento do InvGate Service Management transforma essas resoluções em rascunhos de artigos automaticamente.
Quando um agente resolve um ticket, uma opção para criar um artigo de conhecimento aparece na parte superior da tela. Ao clicar em “Gerar”, o agente pode selecionar as mensagens relevantes e as etapas de resolução, atribuir uma categoria e definir a visibilidade (privada para agentes, usuários registrados ou pública) produzindo um primeiro rascunho em menos de 30 segundos.
Há também um recurso complementar sempre ativo. A Descoberta de Conhecimento analisa tickets fechados de forma recorrente e extrai fragmentos estruturados chamados “Snippets”: pedaços de conhecimento contextual que alimentam recursos de IA sem que ninguém precise escrever um artigo completo. Cada Snippet passa por uma fila de moderação e três níveis de visibilidade, para que você decida quando ele estará pronto para orientar as recomendações dos agentes, as respostas aos usuários finais ou ambos. Juntas, a Geração de Artigos de Conhecimento e a Descoberta de Conhecimento mantêm sua camada de conhecimento crescendo a partir do trabalho real, automação da base de conhecimento no sentido mais verdadeiro.
2. Desvie solicitações com o Agente Virtual de Serviço
O conteúdo só vale a pena quando chega às pessoas antes que elas abram um ticket. O Agente Virtual de Serviço do InvGate Service Management está presente no Microsoft Teams, WhatsApp, Slack, seu portal de autoatendimento e muito mais. Ele lê uma solicitação em linguagem natural, recorre aos seus artigos e trechos aprovados e resolve problemas comuns diretamente na conversa, encaminhando para um atendente humano com todo o contexto quando não for possível.
É aqui que uma base de conhecimento com IA mostra seu valor: um bom desvio de solicitações por chatbot com IA significa menos tickets repetitivos, respostas mais rápidas e agentes livres para lidar com o trabalho que realmente exige sua intervenção. Quanto melhor for o seu conteúdo, mais o Agente Virtual de Serviço resolverá por conta própria.
3. Importe seus artigos existentes
Se você estiver migrando de outra ferramenta, não precisará começar com uma base de conhecimento vazia. O InvGate Service Management permite que você migre os artigos da sua plataforma anterior por meio de sua API ou os crie do zero e os adapte à sua estrutura. O conteúdo importado fica disponível para pesquisa na base de conhecimento e imediatamente acessível ao Agente Virtual de Serviço, de modo que seus recursos de IA tenham material para trabalhar desde o primeiro dia.
Com esses três elementos em funcionamento, geração, desvio e importação, sua base de conhecimento funciona como um sistema vivo: ela cresce a partir de casos resolvidos, responde diretamente às pessoas e controla o que sua IA diz em todos os canais.
4. Avalie o uso da IA e identifique lacunas de conhecimento
Uma base de conhecimento com IA pode ajudar você a entender como esse conhecimento se comporta em interações reais. Os dados de uso da IA fornecem evidências para decidir o que adicionar, atualizar ou priorizar. Você pode ver sobre quais tópicos as pessoas perguntam com mais frequência, onde a IA pode resolver solicitações sem intervenção humana, quais perguntas ainda exigem um agente e onde os usuários estão perguntando sobre tópicos que carecem de cobertura adequada de conhecimento.
Esse ciclo de feedback é um importante diferencial para as bases de conhecimento de IA. Em vez de manter o conteúdo com base apenas no que as equipes acham que os usuários precisam, as organizações podem usar as interações reais com a IA para orientar a Gestão do Conhecimento.
O InvGate Service Management oferece essa visibilidade por meio de seus Relatórios de Análise de IA. O Relatório do Agente Virtual de Serviço mostra o volume de conversas, a adoção nos diversos canais, a redução de tickets e os tópicos sobre os quais os usuários estão perguntando. Ele também pode identificar tópicos sem cobertura de conhecimento, ajudando as equipes a detectar lacunas que, de outra forma, poderiam passar despercebidas.
O Relatório de Funcionalidades de IA para Agentes oferece outra visão do uso da IA. Ele mostra como os agentes utilizam os recursos de IA e permite que as equipes comparem resultados, como tempo de resolução e conformidade com o SLA, com e sem o uso da IA.
Juntos, esses indicadores fornecem às equipes de atendimento evidências para aprimorar continuamente a base de conhecimento, em vez de simplesmente adicionar mais conteúdo. O objetivo não é construir a maior coleção possível de artigos; é manter um conhecimento que reflita o que as pessoas realmente precisam e como a IA está sendo usada para apoiá-las.
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O que levar em consideração ao escolher um software de base de conhecimento com IA
Nem toda ferramenta rotulada como “IA” lida com o conhecimento da mesma maneira. Ao avaliar um software de base de conhecimento com IA, esses fatores são os mais importantes:
- Como ela alimenta a IA, não apenas o armazenamento. A verdadeira questão é se a base de conhecimento alimenta diretamente seus recursos de IA. Procure um caminho claro desde os artigos e soluções até as recomendações dos agentes e as respostas aos usuários finais.
- Governança e auditabilidade. Agora que sua base de conhecimento controla o que a IA diz, você precisa de moderação, controles de visibilidade e uma trilha de auditoria. Uma IA desenvolvida para fins específicos e com escopo definido é muito mais fácil de governar do que um construtor do tipo “tela em branco” que você mesmo configura e monitora.
- Criação de conteúdo que se adapta ao fluxo de trabalho. A elaboração assistida por IA a partir de tickets mantém a base de conhecimento atualizada sem transformar a documentação em um projeto separado além do trabalho diário.
- Qualidade do desvio de consultas. Teste o quão bem o assistente compreende a linguagem natural e resolve solicitações nos canais nos quais sua equipe confia.
- Integração e migração. Verifique se há importação baseada em API, integrações com sua pilha de tecnologias existente, suporte multilíngue e muito mais.
- Segurança, escalabilidade e suporte do fornecedor. Confirme os padrões de conformidade, a capacidade de expansão entre equipes e o suporte ágil, para que a solução acompanhe a evolução das necessidades.
Exemplos e casos de uso de bases de conhecimento com IA
Uma base de conhecimento com IA demonstra seu valor em cenários concretos do dia a dia:
- Desvio para o autoatendimento. Os funcionários obtêm respostas para perguntas comuns, como redefinição de senha, acesso à VPN, solicitações de software e muito mais, por meio do Agente Virtual de Serviço, sem precisar esperar na fila. A maioria das pessoas espera resolver por conta própria primeiro (segundo dados da Microsoft, 88% esperam suporte de autoatendimento e dois terços começam por aí), então é nesse ponto que o volume de tickets cai mais rapidamente.
- Resolução mais rápida pelos agentes. As Recomendações de Soluções apresentam correções comprovadas de casos anteriores e trechos aprovados dentro do ticket, para que os agentes ajam com base no que já funcionou.
- Conhecimento que se documenta sozinho. O Knowledge Discovery captura soluções recorrentes de tickets encerrados, mantendo a base de conhecimento atualizada mesmo quando ninguém tem tempo para escrever.
- Integração e capacitação. Novos agentes contam com respostas sugeridas pela IA e resumos de tickets para se familiarizarem com casos complexos em questão de minutos.
- Enterprise Service Management. A mesma base de conhecimento e o Agente Virtual de Serviço se estendem além da TI para RH, Instalações, Finanças e muito mais, para que todas as equipes ofereçam autoatendimento a partir de um único lugar.
- Suporte multilíngue. Disponibilize respostas em vários idiomas para atender a uma força de trabalho global e alcançar as pessoas onde elas estiverem.
Levar esses fatores em consideração ajuda a construir uma base sólida para o Gerenciamento do Conhecimento, garantindo que a solução escolhida continue atendendo às necessidades em constante evolução. Para equipes de atendimento ao cliente, uma base de conhecimento de suporte ao cliente com IA que se adapta à escala depende de uma arquitetura de informação robusta, conteúdo padronizado e governança do ciclo de vida em todos os canais. A aplicação desses princípios garante que os aprimoramentos da IA se traduzam em resoluções mais rápidas e respostas consistentes em escala.
5 razões pelas quais você precisa de uma base de conhecimento impulsionada por IA
Uma base de conhecimento impulsionada por IA vai além do armazenamento tradicional de informações, melhorando ativamente as interações com os usuários e apoiando a produtividade em tempo real. Veja por que as organizações estão recorrendo a soluções orientadas por IA para gerenciar seus recursos de conhecimento de forma eficaz:
1. Acesso mais rápido às informações
A IA acelera a recuperação de informações ao identificar conteúdo relevante instantaneamente. Quando os usuários conseguem encontrar respostas rapidamente, é menos provável que fiquem presos esperando pelo suporte, o que leva a tempos de resolução mais rápidos tanto para os clientes quanto para os funcionários.
A pesquisa baseada em IA pode usar o processamento de linguagem natural para identificar consultas e se adaptar aos padrões dos usuários, tornando o processo muito mais fluido do que a pesquisa baseada apenas em palavras-chave.
2. Aprendizado contínuo e aprimoramento de conteúdo
A IA não se limita a fornecer respostas; ela aprende com as interações dos usuários. Ela monitora quais perguntas surgem com mais frequência, onde podem existir lacunas de conhecimento e com que eficácia as respostas estão atendendo às necessidades dos usuários.
Com base nesses dados, ela pode sugerir atualizações no conteúdo da base de conhecimento, proporcionando uma abordagem dinâmica à gestão do conhecimento que evolui junto com as necessidades dos usuários.
3. Experiência aprimorada para os funcionários
Com a IA, as bases de conhecimento oferecem uma experiência mais personalizada. Seja por meio de chatbots que respondem a perguntas comuns ou de recomendações de conteúdo com base em pesquisas anteriores, a IA adapta cada interação às necessidades do usuário. Essa abordagem personalizada não apenas aumenta a satisfação, mas também impulsiona a produtividade, minimizando o tempo que os usuários gastam procurando respostas.
4. Resumos de artigos de conhecimento
Resumir artigos de conhecimento com IA é uma maneira eficaz de tornar informações complexas acessíveis sem sobrecarregar os usuários com detalhes. Ao analisar o conteúdo com processamento de linguagem natural (NLP), a IA compreende a estrutura e os pontos principais de cada artigo e pode gerar resumos concisos. Isso significa que os usuários obtêm insights rápidos sem precisar ler documentos inteiros.
5. Traduções
As traduções por IA, impulsionadas por sofisticados modelos de aprendizado de máquina treinados em conjuntos de dados multilíngues, podem abrir sua base de conhecimento para um público global ao traduzir artigos instantaneamente. Isso torna seu conteúdo acessível aos usuários, independentemente do idioma que falem, de modo que a ajuda esteja sempre à mão, seja para quem precisa de orientação em inglês, espanhol ou qualquer outro idioma.
Embora a tradução por IA seja uma ferramenta poderosa, recomendamos fortemente que você revise manualmente as traduções, especialmente para idiomas de alta demanda e artigos populares. Dessa forma, você mantém a qualidade elevada onde realmente importa. A tradução por IA oferece uma base sólida a partir da qual você pode trabalhar, em vez de começar do zero, para seus conteúdos mais importantes, que passarão por uma revisão humana posteriormente. E, para artigos menos críticos, nos quais traduções perfeitas não são necessárias, ela ainda permite que os usuários obtenham informações úteis em seu próprio idioma imediatamente.
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Conclusão
Se você está pensando em integrar uma base de conhecimento impulsionada por IA à sua organização, fica claro que os benefícios vão muito além do simples armazenamento de dados. Ao longo deste artigo, abordamos o que as bases de conhecimento impulsionadas por IA podem oferecer, desde a entrega mais inteligente de conteúdo até usuários mais engajados. A IA pode parecer uma adição complexa à sua estrutura de Gestão do Conhecimento, mas está se tornando uma ferramenta prática que transforma a forma como as informações são acessadas e utilizadas.
É claro que não existe uma solução única para todos, e cada organização tem necessidades específicas. Se você chegou até aqui, provavelmente está avaliando se este é o próximo passo certo para você. Esperamos que essas informações tenham facilitado a avaliação de se uma abordagem de Gerenciamento do Conhecimento baseada em IA será uma adição valiosa para o seu negócio.
