Agente de IA para Gestão de Reclamações

02 de February de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA para gestão de reclamações, analisando e categorizando mensagens de clientes.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e requisitos funcionais para o Agente de IA para Gestão de Reclamações. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é transformar mensagens, e-mails ou registros de reclamações de clientes em uma resposta estruturada que inclui resumo da reclamação, classificação de urgência, categoria da ocorrência e recomendação de encaminhamento ou solução.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

As empresas recebem um grande volume de reclamações de clientes através de diversos canais, como e-mails, mensagens e registros em sistemas de atendimento. Analisar e responder a essas reclamações de forma eficiente é um desafio constante.

  • Identificar rapidamente o problema central de cada reclamação.
  • Classificar a urgência de forma precisa para priorizar atendimentos.
  • Categorizar a ocorrência para direcionar ao setor adequado.
  • Gerar recomendações de solução ou encaminhamento para a equipe de atendimento.

Atualmente, esse processo é manual e demorado, resultando em atrasos no atendimento e insatisfação do cliente.


Problemas Identificados

  • Alto volume de reclamações: O número de reclamações recebidas diariamente é elevado, sobrecarregando a equipe de atendimento.
  • Prioritização inadequada: A falta de uma classificação precisa de urgência pode levar a atrasos no atendimento de casos críticos.
  • Encaminhamento incorreto: Reclamações mal categorizadas podem ser direcionadas ao setor errado, aumentando o tempo de resolução.
  • Falta de padronização: Respostas inconsistentes podem comprometer a qualidade do atendimento ao cliente.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

  • Reduzir o tempo de resposta em até 70%.
  • Melhorar a precisão na classificação de urgência e categoria.
  • Padronizar as respostas enviadas aos clientes.
  • Aumentar a satisfação do cliente através de um atendimento mais ágil e preciso.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para gestão de reclamações processa mensagens, e-mails ou registros de reclamações de clientes, identifica o problema central, classifica a urgência e categoriza o tipo de ocorrência, gerando uma resposta estruturada. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo na gestão de reclamações de clientes.

A solução consiste em um agente de IA que realiza as seguintes tarefas:

Agente Função Principal
Agente de Análise de Reclamações (RF 1) Analisar o conteúdo das reclamações, identificar o problema central, classificar a urgência e categorizar o tipo de ocorrência.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e o resultado final que o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Análise de Reclamações

1.1 Tarefa do Agente

Analisar o conteúdo das reclamações para identificar o problema central, classificar a urgência e categorizar o tipo de ocorrência, gerando uma resposta estruturada.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo mensagens, e-mails ou registros de reclamações de clientes. Este texto é o registro bruto da reclamação sobre produtos ou serviços.

# 2. Objetivo
Analisar o conteúdo para identificar o problema central, classificar a urgência, categorizar a ocorrência e gerar uma resposta estruturada.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Extraia palavras-chave do texto da reclamação que indiquem o problema central.
- Classifique a urgência identificando expressões de tempo crítico, como 'urgente', 'imediato', 'assim que possível'.
- Identifique a categoria da ocorrência utilizando um conjunto predefinido de categorias, como 'produto_defeituoso', 'atraso_entrega', 'atendimento_ao_cliente'.
- Atribua a classificação de urgência como 'alta' se a reclamação mencionar questões de segurança ou saúde.
- Gere uma recomendação de encaminhamento ou solução baseada em padrões de resposta predefinidos para cada tipo de ocorrência.
- Construa um resumo da reclamação em uma ou duas frases que capturem a essência do problema relatado pelo cliente.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"resumo_reclamacao": "Produto entregue com defeito", "classificacao_urgencia": "alta", "categoria_ocorrencia": "produto_defeituoso", "recomendacao": "Encaminhar para equipe de suporte técnico"} 
1.3 Configurações do Agente

1.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente é o ponto de partida do fluxo e deve ser acionado pelo envio de mensagens, e-mails ou registros de reclamações via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo pode ser mensagens, e-mails ou registros de reclamações de clientes.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .txt, .eml, .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo resumo da reclamação, classificação de urgência, categoria da ocorrência e recomendação de encaminhamento ou solução.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"resumo_reclamacao": "Produto entregue com defeito", "classificacao_urgencia": "alta", "categoria_ocorrencia": "produto_defeituoso", "recomendacao": "Encaminhar para equipe de suporte técnico"} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 500 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

1.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente não precisa ser visível para outros agentes, pois é o entregável final.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Este agente não possui transições para outros agentes, pois seu output é o resultado final entregue à equipe de atendimento.

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