A Inteligência Artificial Generativa (IA Gen) é transformadora na experiência do cliente e para ampliar a competitividade em um mercado cada dia mais dinâmico. No entanto, para que a IA funcione bem e entregue resultados visíveis, ela precisa do “combustível” certo: o bom uso de dados consistentes, bem organizados e acessíveis para a tomada de decisões assertivas.
A Base antes da inteligência: a curadoria do bom uso de dados que impulsiona a IA
Muito se fala sobre o potencial da IA para responder perguntas, resolver tickets ou personalizar jornadas. Contudo, pouco se discute que, sem uma base sólida de dados — com organização, governança e integração — essas iniciativas falham, conforme um estudo da Gartner alerta.
A IA Gen aprende com o seu ambiente, e se a base de dados for fraca, o aprendizado será enviesado, consequentemente resultando em respostas que não agregam valor para os agentes e, portanto, para o cliente final.
É neste ponto de inflexão que a Eteg traduz a sua potência: com mais de 24 anos de mercado e mais de 1 milhão de horas em projetos, ela possui a expertise necessária para atuar de maneira consistente, não sendo uma “aventureira” no mundo da tecnologia e IA.
EzWorker: o bom uso de Dados multimodais na resolução de tickets
A verdadeira necessidade das empresas reside na resolução de problemas de negócio tangíveis, que muitas vezes dependem do processamento de contextos multimodais (ou seja, mídias de diferentes formatos e tipologias como áudios, imagens, documentos e vídeos). Porém, muitas plataformas genéricas falham em analisar ou integrar esses dados de forma eficiente.
O ezWorker é a resposta a essa demanda. De fato, ele vai além: focando na entrega de valor mensurável através de Agentes de IA especializados. Dessa forma, cada Worker é projetado para resolver um propósito de negócio específico e complexo, transformando dados brutos e multimodais em insights acionáveis e automações precisas. Ele garante a curadoria do dado complexo. Por exemplo, um vídeo de um produto com defeito ou uma foto de uma tela de erro — para que a resolução seja imediata, comprovando que dados bem organizados por quem sabe o que faz geram resultados tangíveis.
O Bom uso de dados de maneira externa: personalização e resolução com contexto
Graças ao ezWorker, as soluções de atendimento voltadas ao cliente final se tornam exponencialmente mais eficazes.
- AI Agents / Copilot: Esqueça as tradicionais “árvores de decisão”. Em vez disso, nossos agentes de IA se adaptam ao tom e às preferências do cliente, oferecendo interações eficientes e personalizadas. Usando os dados ricos e laudos acionáveis do ezWorker, o agente de IA resolve o problema com base em evidências.
Dados para a gestão estratégica
A excelência na experiência do cliente começa com a eficiência da sua operação. A maturidade analítica de uma organização depende de uma cultura organizacional baseada em dados:
- WFM e QA : Para otimizar a gestão da força de trabalho e elevar a qualidade do atendimento dados de volume, complexidade e tempo de resolução são cruciais. O WFM aloca agentes conforme a demanda em tempo real, reduzindo custos e maximizando a produtividade. Similarmente, o QA monitora e eleva a qualidade com análises detalhadas, identificando gaps de treinamento e garantindo a conformidade. Em suma, em ambos os casos, a decisão é orientada por dados de alta qualidade sobre as interações e a performance.
Decisão com impacto exige preparação
De acordo com o relatório The Global State of Enterprise Analytics, 56% das empresas que usam análise de dados afirmam ter decisões mais rápidas e eficazes. Entretanto, esse impacto só é possível quando a base está preparada.
Com efeito, com o ezWorker garantindo que o dado — seja ele uma imagem, um vídeo ou texto — se transforme em informação acionável. A Eteg oferece uma proposta unificada e poderosa, transformando a Zendesk em um hub completo de soluções de IA avançada.
Em resumo: para que a IA Gen entregue valor, é preciso investir primeiro na base. Dados são o ativo mais estratégico, por isso, sua empresa deve usá-los bem.
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