Perguntas frequentes sobre IA responsável para o Copilot no Customer Service

Este artigo de perguntas frequentes ajuda a responder às perguntas relacionadas ao uso responsável da IA em recursos do copiloto no Customer Service.

O que é Copilot no Dynamics 365 Customer Service?

O Copilot é uma ferramenta da plataforma AI que transforma a experiência do agente no Dynamics 365 Customer Service. Ele oferece assistência da plataforma AI em tempo real que vai ajudar agentes a resolverem problemas mais rapidamente, casos de maneira mais eficiente e automatizarem tarefas demoradas. Assim, os agentes podem se concentrar em oferecer serviço de alta qualidade aos clientes.

Quais são as características do sistema?

O Copilot oferece os seguintes recursos principais:

• Fazer uma pergunta: é a primeira guia que os agentes veem ao ativar o painel de ajuda do Copilot. Trata-se de uma interface de conversa com o Copilot, que ajuda a dar respostas contextuais às perguntas dos agentes. As respostas do Copilot se baseiam em ambas as fontes de conhecimento internas e externas fornecidas pela organização durante a configuração.

• Escrever um email: é a segunda guia no painel de ajuda do Copilot que auxilia os agentes a criarem rapidamente respostas de email com base no contexto do caso, reduzindo o tempo que os usuários precisam gastar criando emails.

• Esboçar uma resposta de chat: permite aos agentes criarem uma resposta em um clique simples para a conversa de mensagens digitais em andamento com base em fontes de conhecimento configuradas pela organização.

• Resumir um caso: o Copilot fornece aos agentes um resumo de um caso diretamente no formulário do caso, de maneira que eles possam acompanhar rapidamente os detalhes importantes de um caso.

• Resumir uma conversa: o Copilot fornece aos agentes um resumo de uma conversa em pontos-chave ao longo da jornada do cliente, como entregas de agente virtual, transferências e sob demanda.

• Gerar rascunho de conhecimento com base em caso (versão preliminar): o Copilot gera um rascunho do artigo de conhecimento como uma proposta com base em informações do caso. Os agentes podem revisar e refinar o rascunho dando instruções de revisão ao Copilot e, em seguida, salvá-lo.

Qual é o uso pretendido do sistema?

O Copilot no Customer Service se destina a ajudar os representante do serviço de atendimento ao consumidor a trabalharem de maneira mais eficiente e eficaz. Os representante do serviço de atendimento ao consumidor podem usar as respostas baseadas em conhecimento do Copilot para economizar tempo na pesquisa dos artigos de conhecimento e no esboço das respostas. Os resumos do Copilot foram projetados para dar suporte aos agentes no aumento rápido de casos e conversas. O conteúdo gerado pelo Copilot no Customer Service não deve ser usado sem revisão ou supervisão humana.

Como o Copilot no Customer Service foi avaliado? Quais métricas são usadas para medir o desempenho?

O Copilot no Customer Service foi avaliado em cenários reais com clientes em todo o mundo em cada fase do design, do desenvolvimento e da versão. Usando uma combinação de pesquisas e estudos de impacto sobre os negócios, avaliamos métricas quantitativas e qualitativas variadas sobre o Copilot, inclusive precisão, utilidade e confiança do agente.

Quais são as limitações do Copilot no Customer Service? Como os usuários podem minimizar o impacto das limitações do Copilot?

Os recursos baseados em conhecimento do Copilot, como fazer uma pergunta, escrever um email e esboçar uma resposta de chat, dependem de artigos de conhecimento atualizados e de alta qualidade para fundamentação. Sem esses artigos de conhecimento, é mais provável que os usuários encontrem respostas do Copilot não factuais.

Para minimizar a probabilidade de ver respostas não factuais do Copilot, é importante que as organizações empreguem práticas de gerenciamento do conhecimento robustas para garantir que o conhecimento de negócios conectado ao Copilot seja de alta qualidade e atualizado.

Quais fatores e configurações operacionais permitem o uso eficaz e responsável do sistema?

Revisar sempre resultados do Copilot

O Copilot aproveita tecnologia de modelo de linguagem grande, de natureza probabilística. Quando apresentado a um texto de entrada, o modelo calcula a probabilidade de cada palavra nesse texto, dadas as palavras que vieram antes dela. O modelo acaba escolhendo a palavra com mais probabilidade de seguir. No entanto, como se baseia em probabilidades, o modelo não consegue dizer com certeza absoluta qual é a próxima palavra correta. Em vez disso, ele nos dá a melhor estimativa com base na distribuição da probabilidade aprendida com os dados nos quais ele foi treinado. O Copilot usa uma abordagem chamada aterramento, que envolve a adição de informações à entrada para contextualizar a saída para a organização. Ele usa pesquisa semântica para compreender a entrada e recuperar documentos organizacionais internos relevantes e resultados da pesquisa na Web públicos confiáveis e orienta o modelo de linguagem para responder com base nesse conteúdo. Embora seja útil para garantir que as respostas do Copilot sigam os dados organizacionais, sempre é importante revisar os resultados produzidos pelo Copilot antes de usá-los.

Obter o melhor do Copilot

Ao interagir com o Copilot, é importante ter em mente que a estrutura das perguntas pode afetar muito a resposta dada pelo Copilot. Para interagir com o Copilot de maneira eficaz, é crucial fazer perguntas claras e específicas, contextualizar para ajudar a IA a entender melhor a intenção, fazer uma pergunta por vez e evitar termos técnicos para fins de clareza e acessibilidade.

Fazer perguntas claras e específicas

A intenção clara é essencial ao fazer perguntas, pois afeta diretamente a qualidade da resposta. Por exemplo, fazer uma pergunta ampla como "Por que a máquina de café do cliente não liga?" tem menos probabilidade de produzir uma resposta útil em comparação com uma pergunta mais específica, como "Quais etapas posso seguir para determinar por que a máquina de café do cliente não está ligando?".

No entanto, fazer uma pergunta ainda mais detalhada como "Quais etapas posso seguir para determinar por que uma máquina de café Contoso 900 com classificação nominal da pressão de 5 bar não está ligando?" restringe o escopo do problema e contextualiza mais, acarretando respostas mais precisas e segmentadas.

Contextualizar

A contextualização ajuda o sistema de IA de conversa a entender melhor a intenção do usuário e dar respostas mais precisas e relevantes. Sem contexto, o sistema pode interpretar mal a pergunta do usuário ou dar respostas genéricas ou irrelevantes.

Por exemplo, "Por que a máquina de café não liga?" acarretará uma resposta genérica quando comparada a uma pergunta com mais contexto como: "Recentemente, o cliente iniciou o modo de descalcificação na máquina de café e concluiu a descalcificação com êxito. Eles até mesmo receberam três piscadas da luz de energia ao final para confirmar que a descalcificação foi concluída. Por que eles não conseguem mais ligar a máquina de café?"

A contextualização dessa maneira é importante porque ajuda o Copilot a entender melhor a intenção do usuário e dar respostas mais precisas e relevantes.

Evitar termos técnicos, se possível

Recomendamos que você evite usar termos e nomes de recursos extremamente técnicos ao interagir com o Copilot, porque o sistema nem sempre pode entendê-lo de maneira precisa ou devida. O uso de uma linguagem mais simples e natural ajuda a garantir que o sistema possa compreender corretamente a intenção do usuário e dar respostas claras e úteis. Por exemplo:

"O cliente não conseguirá transformar SSH em VM depois de alterar a configuração do firewall."

Em vez disso, você pode reformular como:

"O cliente alterou as regras de firewall na máquina virtual. No entanto, eles não conseguem mais se conectar usando SSH (Secure Shell). Você pode ajudar?"

Seguindo as sugestões, os agentes podem aprimorar as interações com o Copilot e aumentar a probabilidade de receber respostas precisas e seguras.

Resumo ou expansão de uma resposta

Às vezes, a resposta do Copilot pode ser mais longa do que o esperado. Esse pode ser o caso quando o agente está em uma conversa de chat ao vivo com um cliente e precisa enviar respostas concisas em comparação com o envio de uma resposta por email. Nesses casos, pedir ao Copilot para "resumir a resposta" acarretará uma resposta concisa para a pergunta. Da mesma maneira, se houver necessidade de mais detalhes, pedir ao Copilot para "Fornecer mais detalhes" acarretará uma resposta mais detalhada para a pergunta. Se a resposta for truncada, a digitação de "continuar" exibirá a parte restante da resposta.

Como posso influenciar as respostas geradas pelo copiloto? Posso ajustar o LLM subjacente?

Não é possível personalizar diretamente o LLM (modelo de linguagem grande). As respostas do Copilot podem ser influenciadas pela atualização da documentação de fonte. Todo o conteúdo de comentários das respostas do Copilot é armazenado. Os relatórios podem ser criados usando esses dados para determinar as fontes de dados que precisam ser atualizadas. É uma boa ideia ter processos em vigor para revisar periodicamente os dados de comentários e garantir que os artigos de conhecimento forneçam as melhores e mais atualizadas informações ao Copilot.

Qual é o modelo de segurança de dados do Copilot?

O Copilot impõe os controles RBAC (acesso baseado em função) definidos e respeita todos os constructos de segurança existentes. Por isso, os agentes não podem exibir dados aos quais não têm acesso. Além disso, somente fontes de dados às quais o agente tem acesso são usadas na geração de resposta do copiloto.

Onde o processamento de dados e a recuperação ocorrem para gerar respostas do copiloto?

O Copilot não está chamando o serviço OpenAI público que alimenta o ChatGPT. O Copilot no Customer Service usa o Serviço OpenAI do Microsoft Azure em um locatário gerenciado pela Microsoft. Todo o processamento de dados e a recuperação ocorrem dentro dos locatários gerenciados pela Microsoft. Além disso, os dados do cliente não são compartilhados e não são realimentados em modelos públicos.

Ver também

Usar os recursos do copiloto
Usar o Copilot para gerar rascunhos de conhecimento com base em casos
Disponibilidade da região do Copilot
Perguntas frequentes sobre segurança e privacidade de dados do Copilot no Microsoft Power Platform