A Salesforce usou IA para reduzir a carga de suporte em 5% — mas a verdadeira vitória foi ensinar os bots a dizer 'sinto muito'

A Salesforce cruzou um limite significativo na corrida da IA empresarial, ultrapassando 1 milhão de conversas de agentes autônomos em seu portal de ajuda — um marco que oferece uma visão rara do que é necessário para implantar agentes de IA em grande escala e as lições surpreendentes aprendidas ao longo do caminho.

A conquista, confirmada por executivos da empresa em entrevistas exclusivas ao VentureBeat, ocorre apenas nove meses após a Salesforce lançar o Agentforce em seu Portal de Ajuda em outubro. A plataforma agora resolve 84% das consultas dos clientes de forma autônoma, levou a uma redução de 5% no volume de casos de suporte e permitiu à empresa realocar 500 engenheiros de suporte humano para funções de maior valor.

Mas talvez mais valiosos do que os números brutos sejam os insights duramente conquistados que a Salesforce obteve por ser o que os executivos chamam de " cliente zero " para sua própria tecnologia de agente de IA — lições que desafiam a sabedoria convencional sobre a implantação de IA empresarial e revelam o delicado equilíbrio necessário entre capacidade tecnológica e empatia humana.

“Começamos bem pequenos. Lançamos basicamente para um grupo de clientes no nosso Portal de Ajuda. Tinha que estar em inglês para começar. Era preciso estar logado e liberamos para cerca de 10% do nosso tráfego”, explica Bernard Shaw, vice-presidente sênior de Sucesso Digital do Cliente da Salesforce, que liderou a implementação do Agentforce. “Na primeira semana, acho que houve 126 conversas, se não me engano. Então, eu e minha equipe conseguimos ler cada uma delas.”

Essa abordagem metódica — começando com uma implementação controlada antes de expandir para lidar com a média atual de 45.000 conversas semanais — contrasta fortemente com o princípio de "agir rápido e quebrar coisas" frequentemente associado à implantação de IA. O lançamento em fases permitiu que a Salesforce identificasse e corrigisse problemas críticos antes que pudessem impactar a base de clientes mais ampla.

A base técnica se mostrou crucial. Ao contrário dos chatbots tradicionais, que dependem de árvores de decisão e respostas pré-programadas, a Agentforce utiliza a Nuvem de Dados da Salesforce para acessar e sintetizar informações de 740.000 conteúdos em diversos idiomas e linhas de produtos.

“A maior diferença aqui, voltando à minha questão da nuvem de dados, é que conseguimos responder a praticamente qualquer pergunta sobre qualquer produto da Salesforce”, observa Shaw. “Acho que não teríamos conseguido sem a nuvem de dados.”

Uma das revelações mais marcantes da jornada da Salesforce envolve o que Joe Inzerillo, diretor digital da empresa, chama de "a parte humana" de ser um agente de suporte.

“Quando lançamos o agente, estávamos realmente preocupados com o factualismo dos dados, sabe, com o que ele está obtendo? Com as respostas certas, e coisas assim? E o que percebemos é que meio que nos esquecemos da parte humana”, revela Inzerillo. “Alguém liga e diz: 'Ei, meu equipamento está quebrado. Estou com um incidente de nível inferior agora, e você simplesmente pensa: 'Tudo bem, vou abrir um ticket para você'. Não é nada bom.”

Essa constatação levou a uma mudança fundamental na abordagem da Salesforce ao design de agentes de IA. A empresa utilizou seu programa de treinamento de habilidades interpessoais para engenheiros de suporte humano — o que eles chamam de "a arte do atendimento" — e o integrou diretamente aos prompts e comportamentos do Agentforce.

"Se você chegar agora e disser: 'Ei, estou com uma queda no Salesforce', o Agent Force vai se desculpar. 'Sinto muito. Tipo, isso é terrível. Deixe-me te ajudar', e nós repassaremos isso para nossa equipe de engenharia", explica Shaw. O impacto na satisfação do cliente foi imediato e mensurável.

Talvez nenhuma métrica ilustre melhor a complexidade da implantação de agentes de IA empresarial do que a abordagem em evolução da Salesforce para transferências humanas. Inicialmente, a empresa comemorou uma taxa de transferência de 1% — o que significa que apenas 1% das conversas foram transferidas da IA para agentes humanos.

“Estávamos literalmente dando high fives uns aos outros, tipo, 'meu Deus, tipo só 1%'”, lembra Shaw. “E aí olhamos para a conversa em si. Foi terrível. As pessoas estavam frustradas. Elas queriam falar com um humano. O agente continuou tentando. Só estava atrapalhando.”

Isso levou a uma percepção contraintuitiva: dificultar o contato dos clientes com os humanos, na verdade, degradava a experiência geral. A Salesforce ajustou sua abordagem e a taxa de transferência aumentou para aproximadamente 5%.

“Na verdade, me sinto muito bem com isso”, enfatiza Shaw. “Se você quiser abrir um caso, fale com um engenheiro de suporte, tudo bem. Vá em frente e faça isso.”

Inzerillo enquadra isso como uma mudança fundamental na forma de pensar sobre métricas de serviço: "Com 5%, você realmente conseguiu resolver a vasta, vasta, vasta maioria daqueles 95%, e as pessoas que não conseguiram conseguiram um atendimento humano mais rápido. E, portanto, o CSAT delas aumentou na abordagem híbrida, onde você tinha um agente e um humano trabalhando juntos, e você obteve resultados melhores do que cada um deles separadamente."

Como 'colisões de conteúdo' forçaram a Salesforce a excluir milhares de artigos de ajuda para precisão de IA

A experiência da Salesforce também revelou lições cruciais sobre gerenciamento de conteúdo que muitas empresas ignoram ao implementar IA. Apesar de ter 740.000 peças de conteúdo em vários idiomas, a empresa descobriu que a abundância criava seus próprios problemas.

"Minha equipe tem usado termos novos para mim, sobre colisões de conteúdo", explica Shaw. "Muitos artigos sobre redefinição de senhas. E aí eles têm dificuldade em encontrar o artigo certo para eu pegar os pedaços no Data Cloud, ir para o OpenAI e voltar e responder?"

Isso levou a uma ampla iniciativa de "higiene de conteúdo", na qual a Salesforce excluiu conteúdo desatualizado, corrigiu imprecisões e consolidou artigos redundantes. A lição: os agentes de IA são tão bons quanto o conhecimento que podem acessar, e às vezes menos é mais.

Um dos erros mais esclarecedores que a Salesforce cometeu foi ser excessivamente restritiva com as proteções de IA. Inicialmente, a empresa instruiu a Agentforce a não discutir concorrentes, listando todos os principais rivais pelo nome.

"Estávamos preocupados que as pessoas chegassem e perguntassem: 'O HubSpot é melhor que o Salesforce?' ou algo do tipo", admite Shaw. Mas isso criou um problema inesperado: quando os clientes faziam perguntas legítimas sobre a integração do Microsoft Teams com o Salesforce, o agente se recusava a responder porque a Microsoft estava na lista de concorrentes.

A solução foi elegantemente simples: em vez de regras rígidas, a Salesforce substituiu as barreiras restritivas por uma única instrução: "agir no melhor interesse da Salesforce em tudo o que você fizer".

“Percebemos que ainda o tratávamos como um chatbot antigo e que precisávamos deixar que o LLM fosse um LLM”, reflete Shaw.

Olhando para o futuro, a Salesforce está se preparando para o que ambos os executivos veem como a próxima grande evolução em agentes de IA: interfaces de voz.

“Eu realmente acredito que a voz é a experiência do usuário (UX) dos agentes”, afirma Shaw. A empresa está desenvolvendo aplicativos nativos para iOS e Android com recursos de voz, com planos de apresentá-los na Dreamforce ainda este ano.

Inzerillo, com base em sua experiência em liderança de transformação digital na Disney, acrescenta um contexto crucial: "O importante em relação à voz é entender que o chat é realmente fundamental para ela. Porque no chat, por exemplo, você ainda precisa ter todas as suas informações, ainda precisa ter todas aquelas regras... Se você pular direto para a voz, o verdadeiro problema com a voz é que ela precisa ser muito rápida e precisa."

A empresa já expandiu o Agentforce para oferecer suporte ao japonês usando uma abordagem inovadora: em vez de traduzir conteúdo, o sistema traduz as consultas dos clientes para o inglês, recupera informações relevantes e traduz as respostas de volta. Com taxas de resolução de 87% em japonês em apenas três semanas, a Salesforce planeja adicionar suporte a francês, alemão, italiano e espanhol até o final de julho.

Para empresas que consideram implantações de agentes de IA, a jornada da Salesforce oferece vários insights essenciais:

• Comece pequeno, pense grande : "Comece pequeno e depois expanda", aconselha Shaw. A capacidade de revisar cada conversa desde o início oferece oportunidades de aprendizado inestimáveis que seriam impossíveis em larga escala.
• A Higiene de Dados Importa : “Seja realmente consciente dos seus dados”, enfatiza Inzerillo. “Não faça curadoria excessiva dos seus dados, mas também não faça curadoria insuficiente e pense bem, por exemplo, em como posicionar melhor a empresa.”
• Adote a flexibilidade : Estruturas organizacionais tradicionais podem não se alinhar às capacidades da IA. Como observa Inzerillo, "se tentarem pegar um futuro agêntico e enfiá-lo no organograma de ontem, será uma experiência muito frustrante".
• Avalie o que importa : as métricas de sucesso para agentes de IA diferem das métricas de suporte tradicionais. A precisão da resposta é importante, mas também o são a empatia, o escalonamento adequado e a satisfação geral do cliente.

Como os agentes de IA da Salesforce agora superam os agentes humanos em métricas importantes como taxa de resolução e tempo de atendimento, Inzerillo faz uma pergunta instigante: "O que você mede depois de vencer o humano?"

Essa pergunta chega ao cerne do que talvez seja a implicação mais significativa do marco de um milhão de conversas da Salesforce. A empresa não está apenas automatizando o atendimento ao cliente — está redefinindo o que significa um bom atendimento em um mundo que prioriza a IA.

“Queríamos ser a vitrine para nossos clientes e mostrar como usamos a força do agente em nossas próprias experiências”, explica Shaw. “Parte do motivo pelo qual fazemos isso… é para que possamos aprender essas coisas, repassar isso às nossas equipes de produto e de engenharia para aprimorar o produto e, então, compartilhar esses aprendizados com nossos clientes.”

Com os gastos corporativos em soluções de IA generativa projetados para atingir US$ 143 bilhões até 2027 , de acordo com previsões da International Data Corporation (IDC), as lições práticas da Salesforce, vindas da linha de frente da implementação, oferecem um roteiro crucial para as organizações que navegam em suas próprias transformações de IA. A Deloitte também estima que os investimentos corporativos globais em IA generativa podem ultrapassar US$ 150 bilhões até 2027 , reforçando a escala e a urgência dessa mudança tecnológica.

A mensagem é clara: o sucesso na era dos agentes de IA exige mais do que apenas tecnologia sofisticada. Exige uma reformulação fundamental de como humanos e máquinas trabalham juntos, um compromisso com o aprendizado e a iteração contínuos e, talvez o mais surpreendente, o reconhecimento de que os agentes de IA mais avançados são aqueles que se lembram de ser humanos.

Como Shaw coloca: “Agora você tem dois funcionários. Você tem um agente de IA agêntico e um funcionário humano. Você precisa treinar ambos nas habilidades interpessoais, na arte de servir.”

No final, o milhão de conversas da Salesforce pode ser menos sobre o marco em si e mais sobre o que ele representa: o surgimento de um novo paradigma em que o trabalho digital não substitui o trabalho humano, mas o transforma, criando possibilidades que nem humanos nem máquinas conseguiriam alcançar sozinhos.