O suporte ao cliente ficou mais inteligente: uma análise mais detalhada do nosso novo bot com tecnologia ChatGPT

E se você pudesse ter um bot confiável que capturasse a magia de grandes modelos de linguagem sem sair do script? Para este webinar, apresentamos nosso mais novo e inovador bot de IA e respondemos a todas as suas perguntas sobre ele.

Desde o lançamento do ChatGPT-3.5 em novembro passado, sempre nos perguntam: “Ele pode responder às perguntas do meu cliente?” E até este ponto, a resposta tem sido não. Conduzimos algumas explorações iniciais e até lançamos vários recursos beta baseados em GPT para a Caixa de entrada, mas não conseguimos criar um bot adequado às necessidades de negócios - o GPT-3.5 tinha essa infeliz tendência de inventar coisas quando não sabia a resposta e você definitivamente não quer que um bot fique desonesto quando estiver tentando oferecer suporte a seus clientes.

Mas com a chegada do mais novo GPT-4, projetado para minimizar as alucinações, as coisas mudaram. Voltamos ao trabalho para ver se conseguíamos construir um bot que exigisse configuração mínima e que pudesse conversar naturalmente e responder perguntas de forma confiável sobre o seu negócio, usando as informações que você controla. E eis que pensamos que fizemos exatamente isso. Seu nome é Fin e acreditamos que pode ser um ativo valioso que aumenta sua oferta de suporte ao cliente.

E assim, na semana passada, decidimos realizar um webinar para responder a todas as suas perguntas sobre Fin: isso realmente funciona? Ele substituirá os representantes de atendimento ao cliente? E como as equipes de suporte devem se preparar para incorporar essa nova tecnologia?

No episódio de hoje, você ouvirá de nós mesmos:

• Catherine Brodigan, gerente sênior de parcerias globais
• Des Traynor, cofundador e diretor de estratégia
• Fergal Reid, diretor de aprendizado de máquina
• Emmet Connolly, vice-presidente de design de produto

Eles falarão sobre como o ChatGPT está transformando o setor de atendimento ao cliente e se aprofundarão no trabalho por trás de Fin.

Pouco tempo? Aqui estão alguns tópicos importantes:

• Se as pessoas tiverem a escolha entre obter uma resposta muito boa imediatamente ou esperar 15 minutos para obter uma resposta personalizada, a maioria escolherá a instantânea.
• As empresas devem aproveitar a IA para fornecer suporte instantâneo para problemas simples, permitindo que os representantes de suporte se concentrem nos problemas mais complexos que geram mais valor.
• Para incorporar a IA em seus fluxos de trabalho, as equipes de suporte devem documentar seu conhecimento de maneira clara e inequívoca, para que os bots com tecnologia GPT tenham uma fonte robusta para obter respostas.
• O suporte é uma extensão da sua marca. Um dos méritos do Fin reside em sua capacidade de garantir que apenas as informações de sua base de conhecimento sejam compartilhadas para evitar possíveis danos à marca.
• Para impulsionar a confiabilidade do Fin, não apenas o treinamos em sua base de conhecimento, mas também o vinculamos ao material de origem.
• Fin funciona perfeitamente com o resto do seu sistema. Quando ele não sabe algo ou recebe uma pergunta complexa, ele diz que não sabe e o entrega a um representante de suporte.

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Atingindo o equilíbrio perfeito

Catherine Brodigan: Sejam todos bem-vindos e muito obrigado por se juntarem a nós hoje. Tenho o prazer de apresentar Des em primeiro lugar. E Des, quero fazer uma pergunta rápida para começarmos com as tendências gerais que estamos vendo no setor no momento. Sento-me em nossa área de vendas no escritório de Dublin e houve muita empolgação na última semana, tanto de nossa equipe de vendas quanto de nossos clientes, sobre Fin. Duas coisas que realmente se destacaram no feedback de nossos clientes até agora são, número um, a facilidade de configuração e, número dois, a rapidez com que as respostas inteligentes funcionam. Mas, como sabemos, às vezes uma nova tecnologia surge e parece que vai mudar o jogo, mas fica aquém das expectativas. Então, eu adoraria saber de você, o que o convenceu de que não estamos em uma curva de hype e que este é o negócio real?

Des Traynor: Ver o produto ao vivo é o maior indicador de que isso não é fumaça e espelhos; isso não é vaporware; isso nem é uma merda de hype bombada por VC como Web3. De um modo geral, o hype é algo que todo mundo está tentando gerar para lucrar com isso. Mas nossos clientes querem este produto. Ninguém que recebe o que faz tem dúvidas sobre seu valor. Até mesmo o bot de demonstração, o bot Staybnb ao vivo em intercom.com/fin, dá respostas muito boas para perguntas comuns. Eu pessoalmente revi todas as perguntas que já fiz ao Airbnb, um tipo de concorrente do produto Staybnb, e para cada pergunta que fiz, obtive pelo menos uma resposta de 7 em 10 e, em alguns casos, obtive um 10 de 10. E eu os peguei instantaneamente.

“Neste ponto, você teria que ser o mais obscuro dos céticos ou cínicos para chamá-lo de hype”

Se você tivesse a opção entre uma resposta muito boa imediatamente ou pudesse esperar 15 minutos e obter uma resposta artesanal, a maioria das pessoas escolheria a resposta instantânea. E isso é bom para o negócio também. Se você está tentando fazer algo e precisa esperar 15 minutos antes de passar para a próxima etapa, esse não é um funil eficaz. Você nunca o projetaria dessa maneira. E aqui está a diferença entre isso e, digamos, um hype train. Você poderia olhar para a gamificação se voltasse, você poderia falar sobre AR e VR, e você poderia até dizer que um carro autônomo ainda está para realmente pousar. Isso está aqui hoje, as pessoas jogam com o ChatGPT, as pessoas jogam com o Bing, as pessoas jogam com o Bard, as pessoas jogam com o DALL · E… e há mais por vir. Ninguém está experimentando isso de forma alguma, e a razão pela qual os clientes estão pedindo é porque todo mundo está vendo, vivendo e respirando, e parece que cada semana que passa é uma década de progresso da IA ​​no momento. .

Mesmo para nós, coisas como Fin passaram de “Nah, isso provavelmente não vai acontecer tão cedo” no início de novembro para “Estamos perto, mas ainda falta um pouco”, que é onde eu acho que estávamos talvez em dezembro, para “Isso está acontecendo em janeiro”. E esse é o ritmo de progresso que estamos vendo aqui. Portanto, não apenas demos um passo gigantesco à frente – nós, a indústria – mas, a cada semana, parecemos estar dando passos mais rápidos também. Neste ponto, você teria que ser o mais obscuro dos céticos ou cínicos para chamá-lo de exagero.

Catherine Brodigan: Sim, acho que, como você disse, nos movemos muito, muito rápido aqui e, como tal, há uma grande mudança de mentalidade necessária para o setor em geral, especialmente o setor de atendimento ao cliente. Então, como você aborda questões sobre encontrar um novo equilíbrio entre essa resposta humana, pessoal e artesanal, essa incrível nova tecnologia lá fora, e o clima macroeconômico e esse desejo de alcançar eficiência econômica e consolidar ferramentas? Como você vê isso mudando o jogo em como as empresas podem atingir esse equilíbrio?

“Você não contrata uma equipe de suporte para ter um monte de apologistas profissionais ou explicadores de 'clique aqui para redefinir a senha'. Isso não é útil”

Des Traynor: Acho que as empresas agora têm a opção de fornecer um serviço superpessoal e de alto nível para os problemas que precisam e um suporte incrivelmente rápido para os problemas em que uma resposta simples e rápida é suficiente. Em qualquer dia no Intercom, lidaremos com “Como obtemos uma nova chave de API?” E também vamos lidar com alguma confusão sobre: ​​“Coloquei uma série no ar há duas semanas e estou apenas checando; um dos clientes deveria ter recebido, mas estou vendo que está bloqueado, e como faço para desbloquear?” Blá blá blá. A primeira leva um pouco de tempo para responder – leva um pouco do nosso tempo e leva um pouco do tempo do cliente.

O segundo é realmente confuso e pode levar uma ou duas horas para diagnosticar, e isso é uma coisa interoperacional real, mas o primeiro arrasta nossa capacidade de fazer o segundo, e acho que toda equipe de suporte tem uma versão por essa. Eles têm consultas complicadas, como: "Ei, reservei um quarto para sete noites, mas só preciso dele para cinco, estou fazendo check-out no meio do caminho e volto" ou algo assim, e eles também têm, “Onde fica a piscina?” E a ideia é que, ao remover muito do que eu chamaria de suporte transacional indiferenciado, você realmente habilita e capacita as equipes de suporte para realmente fornecer suporte de alta qualidade nos momentos mais complicados, nos momentos mais carregados de emoção, nos momentos mais urgentes, nos momentos mais momentos emotivos. São aqueles em que a equipe de suporte realmente gera valor comercial. Você não contrata uma equipe de suporte para ter um monte de apologistas profissionais ou explicadores de “clique aqui para redefinir a senha”. Isso não é útil. Mas, ao mesmo tempo, ainda é inevitável.

Acho que o equilíbrio, para mim, está em encontrar o ponto ideal de: “Onde a equipe de suporte gera mais valor e onde estamos apenas frustrando nossos clientes?” Não é uma oportunidade de construção de marca para explicar como redefinir sua senha – é apenas um link sangrento. É aí que Fin brilha. E as equipes de suporte brilham onde sabem brilhar. Isso, para mim, é o equilíbrio.

Catherine Brodigan: É, como você diz, descobrir o que é automatizável e o que realmente vai precisar de uma conversa humana mais profunda e significativa. O jogo vai mudar de novo e de novo e de novo nos próximos 3, 6, 9, 12 meses, e haverá cada vez mais valor para as equipes de suporte no futuro. Mas se fôssemos focar no aqui e agora por um segundo, qual é o principal valor para as equipes de suporte hoje e como as equipes de atendimento ao cliente devem pensar em se antecipar e se preparar para usar essa tecnologia da melhor maneira possível? maneira possível?

“Como você se prepara para este mundo? A resposta curta é você se preparar para isso documentando todo o conhecimento que as equipes de suporte conhecem”

Des Traynor: Sim, acho que qualquer equipe de suporte voltada para o futuro deve começar a presumir que estamos entrando em um mundo em que a IA aumentará e capacitará enormemente seus fluxos de trabalho. Você tem uma enorme oportunidade de fornecer suporte de classe mundial para sua empresa e, finalmente, dar a sua empresa uma vantagem competitiva sobre seus concorrentes, basicamente dizendo que seu suporte é melhor do que qualquer outro.

Agora, como você se prepara para este mundo? A resposta curta é você se preparar para isso documentando todo o conhecimento que as equipes de suporte conhecem. Por que isso importa? Bem, os avanços aqui estão no domínio de grandes modelos de linguagem que podem consumir informações e retornar respostas de conversação em torno deles. Eles não sabem coisas que você não conta a eles. Você não quer que eles inventem fatos. Você quer que eles trabalhem com coisas que são conhecidas. Se, por exemplo, você tem uma política sobre a qual reemitirá uma chave de API, mas isso não é explicado em nenhum lugar – é como conhecimento tácito conferido por osmose em torno da equipe de suporte – Fin nunca vai resolver isso, a menos que comece a vasculhar as pendências .

Acho que a melhor maneira de estar preparado é ter uma posição clara sobre todas as coisas mais comuns que as equipes de suporte fazem e ter essa posição escrita de uma maneira bastante clara e fácil de analisar. Honestamente, a coisa é tão boa que vai dar certo de qualquer maneira, mas para o seu próprio bem, você deve ser claro. Na medida em que você documenta a maioria das coisas que precisa saber para ser um agente de suporte, esse é o grau em que Fin se tornará um membro do rockstar de sua equipe. A melhor maneira de se preparar é fazer isso. Felizmente, muitos de nossos clientes que usam artigos já têm centenas de artigos explicando tudo isso, então eles estão prontos, mas se você ainda não chegou lá, agora é um ótimo momento para investir.

Catherine Brodigan: Entendi. O trabalho de redatores e designers de conteúdo do centro de ajuda de repente se tornou muito mais uma mercadoria desejável.

Des Traynor: Sim, e talvez nem mesmo uma commodity. Sim, o conteúdo terá um papel muito importante, e as pessoas com ótimo conteúdo poderão fornecer suporte de nível internacional, então acho que vale a pena o investimento.

GPT, mas torná-lo confiável

Catherine Brodigan: Entendi. Fergal, adoraria trazê-lo para a próxima pergunta e ir um nível mais profundo em Fin. Nós o lançamos na semana passada e eu adoraria ouvir, de uma perspectiva técnica, o que torna o Fin diferente e o que torna o Fin poderoso.

Fergal Reid: Claro, Catherine, obrigado. E obrigado a todos por terem vindo. Sim, veja, grandes modelos de linguagem são o novo avanço, e nós temos o Resolution Bot, mas já o temos há anos. Ele usa redes neurais e funciona muito bem no que é bom quando você se prepara. Mas os modelos que usamos para isso não são tão bons para entender a complexidade da conversa humana e, muitas vezes, em uma troca de suporte, alguém faz uma pergunta, recebe uma informação de volta e depois faz uma pergunta esclarecedora ou uma questão matizada. Eles dizem: "Oh, não é exatamente isso que eu quis dizer - na verdade, eu queria perguntar sobre isso." Com o Resolution Bot, tentamos construir protótipos que entendessem a complexidade da linguagem natural e nunca conseguissem fazê-los funcionar tão bem quanto queríamos naquela conversa humana confusa e multifacetada.

O que eu acho que é novo aqui é que grandes modelos de linguagem em modelos transformadores, GPT, reduziram isso. Se você for jogar com o Fin, vimos as pessoas jogarem com a demo, e acabamos de ver tantos exemplos em que ele faz a coisa certa em uma pergunta de acompanhamento, e achamos que há uma mudança qualitativa aí que é como: "Oh, é 10% ou 20% melhor para responder a uma pergunta de acompanhamento". Ele transforma a experiência do usuário e faz as pessoas pensarem: “Ok, de repente posso falar sobre isso. Posso falar com ele e posso confiar nele. Essa é nova. Há uma mudança fundamental de UX na qualidade de um bot que você pode construir e entregar.

“Nos próximos anos, todos aprenderemos muito sobre partes de nossos artigos da central de ajuda que são acidentalmente ambíguas e os tornaremos muito mais nítidos”

E a segunda grande peça é que o modelo de linguagem é melhor em linguagem natural, então ele pode entender melhor o conteúdo do centro de ajuda. Se você der um artigo, é incrivelmente bom em escolher uma resposta desse artigo e dar a resposta correta, a ponto de termos muitos casos em que pensamos: “Oh não, foi uma alucinação”. Mas na verdade não, é isso que o artigo diz. Porque estávamos testando isso em artigos de um centro de ajuda público no qual não somos especialistas, e Fin fez um trabalho melhor para entender isso do que nós.

E, novamente, não é perfeito e requer nuances. Para o ponto anterior de Des, você realmente deseja que seu conteúdo seja escrito de forma inequívoca, porque estamos tentando projetar os bots para que não dêem a resposta errada se algo for ambíguo. Se você brincar com Fin, notará que é bastante conservador se houver algo escrito em um artigo que seja ambíguo. Aposto que, ao longo dos próximos anos, todos nós vamos aprender muito sobre partes de nossos artigos da central de ajuda que são acidentalmente ambíguas, e vamos deixá-los muito mais nítidos porque veremos esses casos extremos e iterar sobre isso. Isso é o que há de novo. Essas são capacidades transformacionais.

Catherine Brodigan: Sim, com certeza. Acho justo dizer que o ChatGPT redefiniu as expectativas em relação a alguns dos equívocos mais comuns sobre IA. Onde você diria que viu as mudanças mais significativas?

Fergal Reid: Obviamente, é uma grande questão. Só de ver as pessoas jogando com nossa demonstração, um dos grandes equívocos dos usuários no momento é que você pode vir a um bot como este e perguntar qualquer coisa; peça-lhe para ajudá-lo com sua lição de casa. E não é para isso que o Fin foi projetado. Fin foi projetado de forma muito explícita e clara para ficar longe disso. Ele responderá a perguntas sobre sua central de ajuda ou apenas dirá: "Desculpe, não posso ajudá-lo com isso". Definitivamente, há uma expectativa do usuário final de que, uma vez que o bot tenha um entendimento de linguagem natural, não há problema em pedir que ele me ajude com meu dever de casa, onde fica a capital da Argentina ou qualquer outra pergunta. E acho que esse equívoco vai mudar muito rápido. Todo mundo já viu o ChatGPT, e acho que agora veremos a próxima onda de pessoas como a Intercom: “Ei, como podemos pegar nossa tecnologia e configuração existentes e combiná-las com a tecnologia no estilo GPT para criar melhores e mais restritos experiências?" Nos próximos seis meses ou um ano, acho que a expectativa do usuário mudará.

Existem muitos equívocos no lado técnico também. Esses modelos funcionam muito bem imediatamente, sem um grande grau de treinamento. Você não pode nem treinar hoje. No momento, se você quiser ir para o GPT-4 ou qualquer outro modelo de idioma grande, não poderá treiná-los para seu negócio específico ou mesmo para seu domínio. Há uma extensão em que eles se saem incrivelmente bem sem esse treinamento e, em seguida, há outras maneiras de contornar isso, como como construímos o Fin e projetamos o Fin - damos a ele muito contexto sobre o negócio conforme você interage com ele. Estamos todos aprendendo aqui e acho que a indústria terá que aprender muito sobre os parâmetros desses modelos e o que torna uma boa experiência do usuário.

Catherine Brodigan: Com certeza. Todos nós nos divertimos muito com o ChatGPT quando ele foi lançado, e é super impressionante, mas estamos fazendo mais do que apenas isso com Fin aqui, fora do que esses LLMs estão fazendo no mercado gratuitamente. O que você chamaria de molho secreto da Intercom aqui? O que vai ser mais impressionante para os clientes e seus clientes, que vão entrar e pegar o Fin e levá-lo ao mercado.

“Com Fin, mesmo que o modelo de linguagem subjacente saiba a resposta de algo que aprendeu sobre seu negócio ou um concorrente da Internet, se não estiver em sua base de conhecimento, ele não responderá”

Fergal Reid: Estranhamente, acho que estamos fazendo mais e menos, pois sentimos que é realmente importante ter um bot que responda apenas com conteúdo selecionado de sua central de suporte. Alguém pode ir e fazer uma pergunta onde você pode não querer que um bot responda a sua pergunta específica. As pessoas farão perguntas que podem causar danos à marca. Se você acabou de implantar um bot no estilo ChatGPT mais ingênuo, as pessoas farão perguntas sobre seus concorrentes e falarão com eles sobre seus concorrentes. E quem sabe o que vai dizer. Ele dirá tudo o que a Internet diz sobre seus concorrentes, e você quase certamente não quer seus clientes nessas conversas. Você não ficaria feliz se seus representantes de suporte estivessem fazendo isso e não ficaria feliz se seu bot fizesse isso.

O que achamos tão empolgante sobre Fin é que ele é limitado. Ele é limitado ao seu centro de ajuda e colocamos muito cuidado e atenção em criá-lo, tentando capturar a magia do diálogo em linguagem natural com a capacidade de limitar e confiar nele. Como Des mencionou anteriormente, tivemos uma montanha-russa aqui. Depois que o ChatGPT foi lançado, pensamos: “Oh meu Deus, isso vai atrapalhar o suporte; isso vai acontecer muito rápido.” E então pensamos: “Oh, não, não é porque não é confiável; dá respostas muito atraentes superficialmente. E acho que agora pensamos: “Como tecnologia, ficou melhor”. E à medida que aprendemos a usá-lo mais, é possível criar ferramentas confiáveis ​​e prontas para os negócios. E eles têm limitações.

Com Fin, mesmo que o modelo de linguagem subjacente saiba a resposta de algo que aprendeu sobre seu negócio ou um concorrente da Internet, se não estiver em sua base de conhecimento, ele não responderá. Nós projetamos isso deliberadamente e temos muita convicção de que é isso que os clientes vão querer. Agora temos que implantá-lo em alguns milhares de clientes e, como sempre, haverá casos extremos e assim por diante, mas a resposta inicial de nossos clientes foi muito positiva.

Catherine Brodigan: Claro. Para puxar o tópico em torno dos aplicativos dessa tecnologia, para quem não sabe, em janeiro, lançamos vários recursos na caixa de entrada do Intercom com assistência de IA por trás deles - coisas como resumos de conversas ou expansores de texto, enquanto Fin é obviamente um produto voltado para o cliente. Onde você vê a IA sendo mais pesada ou valiosa para suporte? Continuaremos investindo em IA para agentes de suporte, bem como para a experiência do cliente final?

“Para as conversas que não podem ser abordadas, teremos representantes de suporte muito mais rápidos. Acreditamos fortemente em investir pesadamente em ambos”

Fergal Reid: Com certeza, continuaremos investindo nisso. A questão de onde é mais importante é realmente difícil, e estou totalmente convencido do valor da IA ​​aqui. Estou na equipe de aprendizado de máquina da Intercom há cerca de cinco anos, mas sou cético. Parte do meu trabalho sempre foi ser cético. Quando alguém apareceu e disse: “Ei, meu bot resolverá 90% das consultas dos clientes.” Eu sempre fui como, "Não, não vai." Estou muito menos cético agora. Esta próxima geração de tecnologia será realmente transformadora.

E para as conversas que não podem ser abordadas, teremos representantes de suporte muito mais rápidos. Acreditamos muito em investir fortemente em ambos, basicamente. Não há como ambos não mudarem radicalmente – o ritmo da tecnologia subjacente continua a surpreender e surpreender. Mesmo para pessoas como nós, que estão muito próximas disso, as coisas estão mudando mês a mês. Acho que serão anos loucos para suporte e atendimento ao cliente, e estamos muito animados com isso. Estamos determinados a estar lá, transformando-os em recursos valiosos o mais rápido possível.

Assista Fin em ação

Catherine Brodigan: Eu sinto que esta é uma ótima continuação para nossa demo. Emmet Connolly é nosso vice-presidente de design de produto aqui. Emmet, antes de entrarmos na demonstração, adoraria obter um breve resumo de você sobre o que construímos e os recursos de destaque no Fin.

Emmet Connolly: Des e Fergal forneceram muitas informações sobre a tecnologia e o contexto em que estamos lançando isso. Construímos e lançamos o Fin, um chatbot de linguagem natural, dentro do nosso Messenger, que pode existir dentro do seu produto. Há anos temos a funcionalidade de chatbot no Intercom, mas o Fin apresenta grandes melhorias em relação ao estado da arte. Em primeiro lugar, é excelente para entender questões de linguagem natural - todos os tipos de perguntas que são digitadas - realmente dando sentido a elas e fornecendo respostas de linguagem natural que são geradas para ser uma resposta direta à pergunta, não apenas uma citação de um artigo ou um trecho pré-enlatado, mas um “Sim, você pode fazer isso” ou “Não, você não pode fazer isso” em resposta a respostas diretas.

Do ponto de vista da linguagem, pode fazer outras coisas também. Ele pode manter conversas completas em inglês, onde há um vaivém. Você pode dizer: “Ah, posso levar animais de estimação quando estiver no meu...?” E dirá: “Sim, você pode”. E então você pode dizer: “Bem, quantos posso trazer?” E entende que “quantos posso trazer?” é animais de estimação. Você obtém esse fluxo muito natural de vaivém. Ele pode fazer perguntas esclarecedoras, acompanhamento e assim por diante.

“O suporte que você fornece é uma extensão da sua marca, um ponto de contato importante, e você não quer que o bot seja desonesto”

Tudo isso é baseado no modelo GPT-4, esse modelo de linguagem de ponta que muita gente já ouviu falar e experimentou neste estágio. Para uso direto em um produto, essas coisas têm alguns problemas. Eles são treinados em todo o conteúdo da web, então qualquer coisa que alguém disser sobre sua empresa na internet pode ser canalizado. Como disse Fergal, o que quer que você não queira que sua equipe de suporte fale, nós não queremos que o bot fale. Não gostaríamos que ele falasse sobre quase nenhum assunto fora do domínio de sua empresa, ou fornecesse quase qualquer resposta que pudesse encontrar na web selvagem.

E então, finalmente, tem essa tendência a alucinar, a inventar respostas que soam muito confiantes e que tendem a não ser verdadeiras. Com o Fin, nós nos propusemos a resolver muitos desses problemas: antes de tudo, ele é treinado em seu conteúdo baseado em conhecimento, então ele pode falar e está disposto a responder perguntas dentro dessa área, mas não fora dela, e ele vai realmente se recusam a se envolver em conversas sobre outros tópicos. Percebemos que, em alguns casos, fazer um bot dizer “não sei” ou “não vou falar sobre isso com você” é, na verdade, um recurso e algo que você realmente deseja.

Queríamos aumentar a confiabilidade o máximo possível, então também o vinculamos ao material de origem. Isso permite que as pessoas obtenham uma resposta simples de Fin, mas também cliquem, leiam o artigo e aprendam muito mais. Nós nos esforçamos muito nisso, e parte disso é porque o suporte que você fornece é uma extensão da sua marca, um ponto de contato importante, e você não quer que o bot seja desonesto. E é treinado em sua base de conhecimento, que já existe em muitos casos, portanto, não é necessária nenhuma configuração para ativá-lo. Você o aponta para sua base de conhecimento, o ativa e, imediatamente, o bot engole todas essas informações, trata-as como seu corpus de conhecimento e começa a responder às perguntas instantaneamente.

Uma coisa que se destaca para mim, além de todos esses recursos sofisticados, é que a barreira de entrada para realmente adotar o produto é tão, tão baixa que quase não há razão para não tentar e ver como funciona para você . Achamos que a relação custo-benefício de apontá-lo para qualquer centro de ajuda e ativá-lo é uma relação ridiculamente positiva e um bom motivo para as pessoas adotarem o Fin e tentarem.

“É um bot de IA conversacional, confiável e de configuração zero que vai realmente complementar as equipes de suporte e trabalhar ao lado delas”

E então, algo especial e único sobre isso é que funciona com o resto do seu sistema. Não é este chatbot autônomo que está tentando responder perguntas estupidamente e às vezes falhando. Conseguimos criar essas restrições e recursos de segurança em torno dele porque temos o restante da Intercom, principalmente as equipes de suporte, para as quais podemos passar essas consultas. Fin dirá: “Olha, não sei” ou “Não tenho liberdade para falar sobre esse assunto, mas posso passar você para minha equipe de suporte”. Isso remonta ao que Des estava falando, fazer com que o bot responda às perguntas em que é bom e permitir que as equipes de suporte brilhem onde são melhores.

Portanto, em resumo, é um bot de IA conversacional, confiável e de configuração zero que realmente complementará as equipes de suporte e trabalhará ao lado delas. Até tivemos pessoas dizendo: “Uau, é como ter um membro adicional da equipe de suporte”. Nesse processo de transferência, ele pode fazer perguntas esclarecedoras para que a equipe tenha muito mais contexto antes mesmo de receber a mensagem. É ajudar as equipes em vez de simplesmente ajudar os clientes.

Catherine Brodigan: Entendi. Está enraizado em alta confiança, conhece seus limites e sabe no que é bom. Emmet, muito obrigado por isso.