{"id":14588,"date":"2026-03-06T15:36:12","date_gmt":"2026-03-06T14:36:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.leaplytics.de\/?p=14588"},"modified":"2026-03-06T15:36:13","modified_gmt":"2026-03-06T14:36:13","slug":"por-que-razao-criamos-o-nosso-proprio-chatbot-de-apoio-ao-cliente-e-o-que-correu-mal-no-caminho","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.leaplytics.de\/pt\/por-que-razao-criamos-o-nosso-proprio-chatbot-de-apoio-ao-cliente-e-o-que-correu-mal-no-caminho\/","title":{"rendered":"Por que criamos nosso pr\u00f3prio chatbot de suporte - e o que deu errado ao longo do caminho"},"content":{"rendered":"<p><em>Stefan Preusler, Diretor Executivo da LeapLytics<\/em><\/p>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n\n<p>Algures no ano passado, tive um daqueles momentos em que pensamos: isto n\u00e3o pode estar certo. A nossa equipa tinha acabado de responder exatamente \u00e0 mesma pergunta pela terceira vez numa \u00fanica semana - como licenciar os nossos visuais do Power BI quando uma empresa tem criadores e meros espectadores. A mesma pergunta. Terceira vez. Numa sexta-feira \u00e0 tarde, quando j\u00e1 ningu\u00e9m queria estar na sua secret\u00e1ria.<\/p>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O problema n\u00e3o era a pergunta - era o momento<\/h2>\n\n\n\n\n<p>Os nossos clientes v\u00eam de diferentes fusos hor\u00e1rios. Uma grande parte dos nossos utilizadores est\u00e1 sediada na Am\u00e9rica do Sul, principalmente na Argentina e no Brasil. Escrevem-nos \u00e0 meia-noite, na nossa hora. E quando respondemos, j\u00e1 est\u00e3o a dormir. Este ciclo de diferen\u00e7as de fuso hor\u00e1rio e de repeti\u00e7\u00e3o de perguntas custa-nos mais horas do que eu gostaria de admitir.<\/p>\n\n\n\n\n<p>A primeira ideia era simples: criar uma p\u00e1gina de FAQ. Fizemo-lo. Ningu\u00e9m a leu. Ou pelo menos n\u00e3o as pessoas certas na altura certa. N\u00e3o os posso culpar - eu tamb\u00e9m prefiro escrever uma pergunta numa barra de pesquisa em vez de percorrer a documenta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n\n<p>A segunda tentativa foi uma ferramenta de chatbot pronta a usar - incorpor\u00e1-la, escrever algumas respostas modelo, pronto. Tamb\u00e9m n\u00e3o funcionou. As respostas eram demasiado est\u00e1ticas, demasiado gen\u00e9ricas. No momento em que algu\u00e9m formulava a sua pergunta de forma ligeiramente diferente do modelo esperado - nada. Sil\u00eancio. Ou pior: uma resposta que n\u00e3o correspondia ao objetivo.<\/p>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O ponto de viragem: RAG<\/h2>\n\n\n\n\n<p>Foi nessa altura que come\u00e7\u00e1mos a pensar seriamente na RAG - Retrieval-Augmented Generation (Gera\u00e7\u00e3o Aumentada por Recupera\u00e7\u00e3o). Parece t\u00e9cnico, mas a ideia central \u00e9 simples: em vez de codificar respostas no bot, d\u00e1-lhe acesso aos seus pr\u00f3prios documentos, descri\u00e7\u00f5es de produtos, pedidos de apoio, FAQs - e ele pr\u00f3prio recupera as informa\u00e7\u00f5es relevantes antes de responder.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Foi nesse momento que as coisas se encaixaram para n\u00f3s.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Come\u00e7\u00e1mos a recolher sistematicamente os nossos t\u00f3picos de apoio mais frequentes. N\u00e3o com base em intui\u00e7\u00f5es, mas perguntando efetivamente aos nossos clientes: Qual foi a sua primeira pergunta quando come\u00e7ou a utilizar o nosso produto? Qual foi o problema que lhe custou mais tempo? Algumas das respostas surpreenderam-nos - coisas que consider\u00e1vamos auto-explicativas claramente n\u00e3o o eram.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Introduzimos este conte\u00fado na base de conhecimentos do chatbot. E a parte mais importante: podemos alarg\u00e1-la dinamicamente. Lan\u00e7amentos de novos produtos, novas perguntas recorrentes - adicionamo-las \u00e0 base e o bot conhece-as a partir desse momento. Sem reconstru\u00e7\u00e3o do zero, sem bilhetes de TI, sem espera.<\/p>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O problema da l\u00edngua - e como o resolvemos<\/h2>\n\n\n\n\n<p>Eis um pormenor que subestimei: muitos dos dados, documenta\u00e7\u00e3o e descri\u00e7\u00f5es internas dos nossos produtos est\u00e3o em ingl\u00eas. Mas os nossos clientes na Am\u00e9rica do Sul escrevem em espanhol. E eles esperam, com raz\u00e3o, uma resposta em espanhol.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Parece um problema pequeno. N\u00e3o era. Um bot que recebe uma pergunta em espanhol e responde em ingl\u00eas n\u00e3o \u00e9 suporte - \u00e9 frustra\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n\n<p>A solu\u00e7\u00e3o consistia em configurar o bot para detetar a l\u00edngua do utilizador e responder nessa l\u00edngua, mesmo quando a informa\u00e7\u00e3o subjacente est\u00e1 em ingl\u00eas. Agora, isso funciona de forma fi\u00e1vel. O nosso cliente em Buenos Aires recebe a sua resposta em espanhol, mesmo quando a nossa equipa est\u00e1 a dormir.<\/p>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que o Bot faz atualmente<\/h2>\n\n\n\n\n<p>Tr\u00eas meses ap\u00f3s a entrada em funcionamento, estamos a constatar que cerca de <strong>60-70% de pedidos de apoio recebidos<\/strong> s\u00e3o totalmente resolvidas pelo bot, sem qualquer envolvimento humano. As restantes quest\u00f5es continuam a chegar \u00e0 nossa caixa de entrada, mas com uma diferen\u00e7a crucial: o bot j\u00e1 captou o contexto, categorizou o pedido e n\u00f3s vemos imediatamente do que se trata.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Mas h\u00e1 outro efeito que n\u00e3o previ: o chatbot ajuda os clientes a esclarecer as suas pr\u00f3prias quest\u00f5es. Por vezes, n\u00e3o sabemos bem qual \u00e9 o nosso problema - escrevemos algo, o bot faz uma pergunta de seguimento e, de repente, apercebemo-nos: ah, era mesmo isso que eu queria dizer. N\u00e3o era uma funcionalidade planeada. Simplesmente aconteceu.<\/p>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que quero que levem daqui<\/h2>\n\n\n\n\n<p>Se tem uma pequena equipa que continua a responder \u00e0s mesmas perguntas de apoio repetidamente, n\u00e3o comece pela tecnologia. Comece por recolher e compreender essas perguntas. Depois, veja se uma abordagem baseada em RAG faz sentido para si.<\/p>\n\n\n\n\n<p>O bot n\u00e3o substitui o apoio humano. Mas devolve-nos o tempo de que necessitamos para lidar com problemas verdadeiramente complexos - e para dormir de facto durante a noite.<\/p>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n\n<p><em>Stefan Preusler \u00e9 o fundador e Diretor Executivo da LeapLytics, uma empresa de software especializada em visuais do Power BI e visualiza\u00e7\u00e3o de dados. Ele cria produtos que tornam os processos de dados mais simples e mais acess\u00edveis para as empresas.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Stefan Preusler, CEO da LeapLytics No ano passado, tive um daqueles momentos em que pensamos: isto n\u00e3o pode estar certo. A nossa equipa tinha acabado de responder exatamente \u00e0 mesma pergunta pela terceira vez numa \u00fanica semana - como licenciar os nossos visuais do Power BI quando uma empresa tem criadores e meros visualizadores. 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