Há uma pergunta clássica de entrevistas de emprego usada por algumas organizações para descobrir como os candidatos pensam: você poderia, por favor, me orientar sobre como fazer um sanduíche de manteiga de amendoim?

Vamos considerar os chatbots: respostas automatizadas para consultas de clientes ou usuários finais. Nós vislumbramos a capacidade de ter um chatbot voltado para o usuário que possa responder perguntas básicas e fornecer links para informações úteis. Isso é ótimo e certamente pode liberar o tempo dos analistas para trabalhos com mais valor agregado. Mas onde o chatbot obtém tais informações? Se o chatbot não conseguir encontrar a resposta com base na pergunta do usuário, ele será inútil. E se ele der uma resposta errada, é ainda pior do que inútil.

Todos já vimos demonstrações impressionantes de chatbots, que cobrem praticamente todos os tipos de perguntas e respostas, mas quase todas essas demonstrações são baseadas em informações disponíveis publicamente, como os resultados de uma pesquisa na Internet ou respostas prontas. E quanto ao seu conhecimento? Está atrás do seu firewall? Ele é localizável por qualquer pessoa no planeta? É provável que o seu conhecimento não esteja acessível fora de sua organização. Então, novamente: onde o chatbot obtém as informações sobre sua organização e seus sistemas? As respostas vêm do seu repositório de conhecimento e serão tão boas quanto for seu próprio conhecimento. Para fornecer informações a sistemas automatizados, seu conhecimento deve ser preciso, completo e atualizado.

Repito: para fornecer informações a sistemas automatizados, seu conhecimento deve ser preciso, completo e atualizado.

A propósito, seu conhecimento não consiste apenas dos artigos da sua base de conhecimento. Ele pode conter informações de configuração, informações de diretório, informações de ativos e assim por diante. E sim, ele pode conter informações de pesquisa na Internet, desde que essas elas sejam precisas para a sua organização. Na verdade, quanto mais dados (pertinentes) forem disponibilizados ao seu chatbot, em melhores condições você estará – contanto que eles sejam (repita comigo) precisos, completos e atualizados.

O chatbot em nosso exemplo é capaz de fornecer respostas muito mais rápido do que um ser humano pode digitar ou copiar e colar, mas fornecer informações incorretas mais rapidamente obviamente não é o objetivo. Portanto, seu conhecimento deve ser preciso. Da mesma forma, se o seu chatbot fornecer uma resposta que exclua detalhes importantes, ela será confusa e, provavelmente, inutilizável pelo cliente ou usuário final. Seu conhecimento deve conter todas as etapas ou todas as informações que o cliente precisa. Ele deve estar completo.

Se o chatbot não tiver as informações de que um sistema ou aplicativo foi alterado na semana passada e que possui novas instruções de uso, ele exibirá informações desatualizadas, deixando o usuário frustrado e obrigando-o a entrar em contato com você. Isso reduz a finalidade do chatbot, que é acelerar as respostas e manter as consultas de rotina fora do centro de suporte. (Dica: A atualização do conhecimento precisa fazer parte das atividades de lançamento e implantação.)

Seu chatbot não pode fazer tudo sozinho, portanto, certifique-se de que seu conhecimento esteja pronto para ajudá-lo.

Para ajudá-lo nesse desafio, o método KCS para Gestão do Conhecimento poderá ser decisivo nos seus resultados.

Roy Atkinson é um dos principais influenciadores na indústria de serviços e suporte. Seus blogs, apresentações, relatórios de pesquisa, white papers, keynotes e webinars lhe garantiram uma reputação internacional. Em sua função como analista/escritor sênior, ele trabalha como um especialista interno no HDI, trazendo seus anos de experiência para a comunidade. Ele possui um certificado de mestrado em estratégia de gerenciamento avançado pela Escola de Negócios da Tulane University, e é um Gerente de Centro de Suporte certificado pelo HDI. Siga-o no Twitter@HDI_Analyste@RoyAtkinson.