O software de ocorrência de qualidade de call center com IA é uma maneira mais rápida e escalável de analisar as interações com os clientes e resolver os problemas do controle de qualidade manual. Mas, embora possa transformar a forma como o controle de qualidade é feito, ele ainda requer insight humano, metas claras e uma implementação cuidadosa para ser bem-sucedido.
Apesar de investir em ferramentas avançadas de IA, muitas equipes negligenciam os desafios práticos de um lançamento bem-sucedido. Pensar que ela pode ser simplesmente inserida em um fluxo de trabalho e começar a resolver problemas pode levar a um ROI fraco ou até mesmo a um fracasso total do projeto.
Neste artigo, analisaremos sete motivos comuns pelos quais o controle de qualidade baseado em IA falha e mostraremos como você pode evitar esse destino. Além disso, descreveremos como definir critérios de sucesso eficazes para que você possa provar que seu investimento em IA está realmente fazendo a diferença.
Ocontrole de qualidade baseado em IA nos call centers falha quando as equipes começam a esperar resultados sem definir o que realmente significa sucesso.
Com muita frequência, os gerentes implementam a automação com metas amplas, como "melhorar a qualidade das chamadas" ou "detectar mais erros", mas o que isso significa na prática? Você precisa ser específico e identificar exatamente o que vai medir.
Quando não há uma meta clara, até mesmo as melhores ferramentas de IA falharão. E, com 41% das equipes lutando para definir o impacto das ferramentas de GenAI (e metade delas admitindo não usar KPIs específicos para medi-lo em primeiro lugar), como é possível mostrar o sucesso do controle de qualidade da IA?
A solução começa com a definição de metas SMART: Específicas, Mensuráveis, Atingíveis, Relevantes e com Limite de Tempo. Em vez de buscar resultados genéricos, concentre-se nos KPIs que você pode vincular ao impacto real nos negócios (que mostraremos mais adiante neste artigo).
Muitos call centers esperam que as ferramentas de controle de qualidade baseadas em IA funcionem instantaneamente, sem necessidade de ajuste ou personalização para suas necessidades específicas. Eles a conectam aos sistemas existentes e presumem que ela funcionará magicamente:
Porém, sem ajustar os fluxos de trabalho, preparar os dados ou dar a ela um senso de direção, a IA não pode fornecer resultados significativos. A IA precisa de estrutura para ser eficaz.
Comece pequeno, concentrando-se em um único caso de uso (como detectar a adesão ao script ou sinalizar o tempo de silêncio) ou em um programa piloto para abranger alguns recursos. Em seguida, use os primeiros resultados para refinar seus fluxos de trabalho, ajustar os scorecards e treinar a IA para que ela se alinhe às necessidades de toda a sua equipe.
Quanto mais feedback ela recebe, mais inteligente e precisa ela se torna. A iteração contínua gera melhorias reais na qualidade, no desempenho e na conformidade.
Ignorar a resistência interna é um caminho certo para o fracasso do seu software de garantia de qualidade de call center com IA.
Sem a adesão da diretoria executiva, da equipe de TI e de outros líderes, a IA pode parecer uma ameaça ou uma forma de substituir os agentes. A resistência se manifesta por meio de baixa adoção, ameaça de perda de emprego, avaliações injustas, falta de confiança nos resultados e progresso lento.
Em vez disso, inclua as principais partes interessadas no início do processo. Peça a opinião de todos os envolvidos - avaliadores, líderes de equipe e agentes - antes de implementar qualquer coisa. Mostre a eles por que haverá mudanças e deixe claro que o objetivo é apoiar aqueles que estão fazendo o trabalho, não substituí-los.
Além disso, o treinamento é crucial se você quiser que eles o utilizem de forma eficaz no futuro. 59% dos centros de contato não oferecem treinamento e suporte contínuos depois que os fluxos de trabalho orientados por IA são implementados, o que só aumenta a resistência e o desinteresse dos agentes. Quando eles se sentem incluídos e capacitados, a adoção é muito mais tranquila.
Embora a IA possa tecnicamente lidar com 100% de sua garantia de qualidade, a automação total também apresenta alguns riscos. Os sistemas podem perder o contexto, reforçar preconceitos ou fornecer pontuações sem um raciocínio claro. E quando a confiança é quebrada, as equipes ignoram os insights da IA, sejam eles precisos ou não.
Contar apenas com a automação também limita sua capacidade de detectar casos extremos ou treinar comportamentos diferenciados. Manter um ser humano no circuito ajuda a entender melhor por que o software de IA do contact center toma determinadas decisões. A combinação de IA com avaliadores humanos treinados garante que o controle de qualidade permaneça preciso, explicável e alinhado com suas metas.
A IA só pode avaliar o que você diz a ela para procurar. Se os seus scorecards não estiverem claramente definidos ou alinhados com a forma como sua equipe mede a qualidade, o sistema pode perder o tom, a intenção, o sentimento ou os principais momentos da conversa.
Quando os scorecards são vagos ou desatualizados, a IA pode sinalizar as coisas erradas ou ignorar o contexto crítico porque simplesmente não entende. A calibração é fundamental para garantir que ela capture a experiência completa do cliente, não apenas palavras-chave ou comportamentos superficiais.
As ferramentas de garantia de qualidade de call center com IA lidam com uma grande quantidade de dados confidenciais: informações de pagamento, informações de clientes, processos internos e muito mais. Se a sua equipe de segurança não estiver envolvida desde o início, ela poderá identificar os riscos mais tarde, atrasando a implementação, forçando retrabalhos dispendiosos ou , possivelmente, encerrando tudo.
A segurança precisa de um lugar na mesa desde o primeiro dia. Envolva as principais partes interessadas durante a fase de avaliação, e não logo antes da implementação. Compartilhe detalhes sobre o fluxo de dados, o armazenamento e a conformidade do fornecedor para que eles possam avaliar o risco de forma proativa e não reativa.
Escolha uma plataforma de controle de qualidade de call center com IA que já tenha sido criada com a segurança em mente. Procure ferramentas com criptografia de nível empresarial, acesso baseado em funções e certificações relevantes (como SOC 2 ou ISO 27001).
O software de call center com IA pode não ganhar força quando as equipes começam com um objetivo vago ou com uma tarefa que não move a agulha. Embora 76% das empresas que usam a GenAI digam que ela está atendendo ou superando as expectativas, isso só acontece quando se tem uma ideia clara do que se quer que ela faça.
Se seu primeiro caso de uso for muito amplo (como "melhorar a experiência do cliente") ou muito pequeno (como rastrear palavras de preenchimento), será difícil provar o valor. Sem vitórias iniciais e um objetivo claro, você não ganhará impulso e a confiança diminuirá.
O ponto de partida correto depende das metas, do tamanho e dos desafios de sua central de atendimento. Concentre-se em uma área clara e de alto impacto em que a IA possa economizar tempo ou melhorar a qualidade. Procure algo mensurável, como a detecção de riscos de conformidade ou a automatização de pontuações repetitivas.
É claro que o "sucesso" variará significativamente, dependendo de suas circunstâncias e objetivos comerciais específicos, mas aqui estão alguns exemplos de critérios de sucesso que você pode usar como ponto de partida para discussões internas.
O sucesso depende de mais do que apenas o software de call center com IA que você usa. Você precisa conseguir o investimento das partes interessadas certas desde o início, definir claramente o que é sucesso e medir as métricas que o demonstram. Certifique-se de que seu escopo inicial não seja muito amplo, prepare a IA para treinamento e use o feedback da equipe para ajustá-la.
Se você puder se preparar com antecedência antes de integrar a IA, seguir as etapas corretas para uma implementação e trabalhar com o fornecedor certo, verá resultados reais - 76%das empresas já estão observando um ROI positivo.
O Scorebuddy já provou como a garantia de qualidade da central de atendimento com IA pode ser eficaz, trazendo resultados reais em escala empresarial:
Reduçãode mais de 60% nas cargas de trabalho manuais de controle de qualidade
95% de precisão na avaliação de IA (em comparação com a pontuação humana)
Cobertura de controle de qualidade ampliada para mais de 70%
Experimentenossa demonstração interativa para vê-la em ação e saiba como ela pode ajudar sua empresa a dimensionar a garantia de qualidade sem sacrificar a precisão da pontuação.
