A inteligência artificial (IA) está trazendo melhorias notáveis para o atendimento ao cliente. O desafio, porém, é que muitas organizações ainda não sabem como utilizá-la de forma prática. O entusiasmo é real e os usos diários são variados. No entanto, o verdadeiro valor de negócio ainda demora a chegar para muitas empresas.
Para usar a IA de forma eficaz, é necessário um entendimento mais profundo dos mecanismos por trás dela. Este artigo explora o que os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) e o Aprendizado de Máquina (ML) podem realizar no atendimento ao cliente.
O que são LLMs e ML — e como funcionam?
Modelos de Linguagem de Grande Porte e algoritmos de Aprendizado de Máquina estão transformando o atendimento ao cliente. Eles estão se tornando ferramentas importantes para as empresas. Essas ferramentas ajudam a manter a competitividade, fornecer suporte rápido, economizar tempo e garantir alto desempenho.
O que são Modelos de Linguagem de Grande Porte?
Os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) são um tipo poderoso de inteligência artificial (IA) projetado para entender e gerar linguagem humana. Eles são modelos de aprendizado de máquina que processam a linguagem natural (Processamento de Linguagem Natural – PLN).
Os LLMs entendem textos, analisam, geram respostas coerentes ou executam tarefas relacionadas à linguagem. Redes neurais semelhantes ao cérebro humano tornam isso possível. O processo de treinamento da rede requer enormes quantidades de texto para que o modelo aprenda e construa conexões.
Existem muitos tipos de modelos, diferenciados pela forma como são treinados.
Curiosidade #1: Para ler a quantidade de texto usada no treinamento do GPT-3, uma pessoa teria que ler sem parar por cerca de 2.600 anos.
Curiosidade #2: Um modelo de linguagem de grande porte realiza muitas operações. Se um ser humano pudesse fazer um bilhão de operações por segundo, ainda levaria mais de 100 milhões de anos.
Quando se trata de lidar com texto, os LLMs podem:
- Gerar textos
- Criar resumos
- Continuar ou expandir textos
- Traduzir idiomas
- Reformular frases
- Classificar dados
- Categorizar tópicos
- Detectar sentimentos (Análise de Sentimentos)
- Detectar fraudes
Eles também funcionam como chatbots, respondem perguntas e até realizam tarefas básicas de programação.
Essas capacidades tornam os LLMs cada vez mais populares no mundo dos negócios. Eles apoiam o atendimento ao cliente com chatbots, análise de sentimentos, traduções, resumos e entrega de informações.
Diferencial: Em 2017, os desenvolvedores introduziram os modelos transformer. Essa inovação foi um divisor de águas porque permite que os LLMs decidam a importância da informação em uma sequência, além de processarem informações de PLN muito mais rápido.
Uso nos negócios: Além de treinar o próprio LLM, as empresas podem obter licenças. Isso significa que o LLM pode fornecer resultados prontos para uso imediato.
As empresas também podem melhorar um modelo pré-treinado adicionando dados especializados. Isso ajuda o modelo a se adaptar a tarefas, setores ou estilos de linguagem específicos, gerando saídas mais precisas e contextualizadas.
O que é Machine Learning?
O Aprendizado de Máquina (ML) é a base dos Modelos de Linguagem de Grande Porte. Programas baseados em ML aprendem a partir de dados de exemplo, em vez de serem programados com regras rígidas. Esses modelos aprendem a reconhecer padrões e aplicá-los a novos dados sem instruções adicionais.
Após a fase inicial de aprendizado, ocorre o ajuste fino. O reinforcement learning (aprendizado por reforço) é usado — trata-se da prática de ensinar o modelo sobre qual, entre várias opções, é a melhor escolha. O algoritmo aprende a tomar decisões cada vez melhores ao longo do tempo.
Exemplo simples: Um programa inicialmente não sabe como é um gato. Ele aprende a partir de milhares de imagens e depois consegue reconhecer um gato sem precisar que alguém descreva sua aparência.
Exemplo avançado: A análise de sentimentos. Um modelo aprende como diferentes emoções são expressas por meio de dados de exemplo e, depois, consegue detectar o sentimento de um cliente. Isso dá aos agentes de suporte uma orientação rápida, permitindo mergulhar em casos críticos e responder de acordo.
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Contexto: LLMs e ML estão em ascensão
A inteligência artificial continua ganhando força. O desafio não está em entender seu potencial, mas em transformar esse potencial em resultados de negócio tangíveis. Ainda assim, muitas equipes têm dificuldade em aplicar ferramentas como o ChatGPT de forma significativa e alinhada ao negócio.
Nosso relatório “The State of SMB IT for 2026” mostra que 71% das pequenas e médias empresas (PMEs) acreditam que a IA é importante para o sucesso em ITSM (Gerenciamento de Serviços de TI). Porém, a maioria ainda está apenas começando a adotá-la. Para as PMEs, a IA é menos uma força disruptiva e mais um reforço aos fluxos de trabalho existentes.
De acordo com o relatório, a adoção de sistemas de IA está diretamente relacionada à maturidade em ITSM. Sem um bom sistema de ITSM ou ITAM, a IA tem usos limitados — basicamente restringindo-se a chatbots, categorização de tickets ou criação de artigos de base de conhecimento.
IA, LLMs e ML já estão fazendo diferença no gerenciamento de serviços. Eles oferecem ganhos claros de eficiência.
Resumo: Atualmente, essas tecnologias apoiam processos manuais em vez de substituí-los totalmente.
Papel no Atendimento ao Cliente
Os Modelos de Linguagem de Grande Porte são uma excelente combinação para o atendimento ao cliente. Em termos simples: eles podem otimizar significativamente o suporte.
Clientes recebem respostas rápidas e úteis. Agentes economizam tempo e esforço. As empresas desfrutam de processos mais ágeis, trabalhadores mais produtivos e clientes mais satisfeitos.
Exemplo prático
Imagine um cliente relatando problemas após a implementação de um software. O agente responsável pode:
- Resumir rapidamente interações anteriores de tickets com IA
- Detectar o humor do cliente por meio da análise de sentimentos
- Receber em segundos uma resposta sugerida, apenas precisando revisá-la
Nesses casos, a economia de tempo é enorme e os resultados, graças à combinação de ferramentas de IA, tendem a ser altamente eficazes.
Mesmo sem envolvimento humano, os LLMs já desempenham papel fundamental ao responder a consultas de forma imediata. Eles conseguem oferecer serviços 24 horas por dia, 7 dias por semana. Isso alivia as equipes e automatiza tarefas rotineiras — como chatbots e bases de conhecimento inteligentes.
Avanço através do Machine Learning
O aprendizado de máquina não apenas representa o potencial dos LLMs — ele alimenta sua evolução contínua.
As respostas geradas pelos LLMs podem começar com perguntas simples (nível 0 ou nível 1 de atendimento). Porém, suas capacidades evoluem. Com o tempo, conseguem lidar com problemas complexos e igualar a competência de profissionais experientes.
Dicas para usar LLMs e ML
Não há dúvida: os LLMs e o ML estão crescendo rapidamente. Eles já oferecem excelentes resultados e provavelmente superarão nossas expectativas no futuro.
Portanto, a questão não é se deve usá-los — mas como. Em outras palavras, aproveitar ao máximo os LLMs e o ML é essencial agora e no futuro.
Aproveite os benefícios
Os benefícios da IA são vastos e poderosos. O essencial é conhecê-los — e saber como aplicá-los.
Exemplos de melhorias no atendimento ao cliente com LLMs:
#1 Use as capacidades dos LLMs de forma estratégica para automação
Muitos usuários aplicam LLMs de maneira fragmentada, apenas apoiando processos manuais. Na prática, eles podem assumir tarefas inteiras que antes eram manuais: gerar respostas, conduzir conversas completas de suporte, automatizar documentação e criar FAQs.
#2 Melhore a precisão e a qualidade
LLMs não só entendem linguagem, mas também a geram com alta precisão. Isso possibilita e-mails bem escritos, relatórios claros, resumos objetivos, reescritas e traduções confiáveis.
#3 Encontre soluções criativas e novas ideias
Graças ao imenso volume de dados de treinamento, os LLMs podem cruzar conhecimentos de várias áreas e gerar soluções inovadoras que dificilmente surgiriam apenas com esforço humano.
Superando os desafios
Apesar das vantagens, existem desafios. Quanto antes os usuários os compreenderem, melhor poderão lidar com eles.
Principais desafios:
- Confiabilidade dos resultados
- Dificuldade em validar decisões da IA
- Vieses e discriminação
- Proteção de dados sensíveis
- Incertezas legais e éticas
Exemplos práticos:
#1 Lidar com “alucinações”
Em alguns casos, a IA gera informações que parecem corretas, mas não são. Isso ocorre porque as previsões são baseadas em probabilidade, não em verificação factual.
Solução: fornecer contexto relevante (documentos, dados específicos) ajuda a reduzir erros.
#2 Identificar vieses
LLMs podem reproduzir estereótipos sociais (ex.: médicos homens, enfermeiras mulheres).
Solução: usar bases de dados diversificadas e ajustar modelos para reduzir vieses.
#3 Proteger dados sensíveis
LLMs devem estar em conformidade com regulamentações como a LGPD/GDPR. Usuários não devem compartilhar dados pessoais ou confidenciais sem garantir como serão tratados.
LLMs e Machine Learning no OTRS
Os clientes de hoje esperam experiências excepcionais: rápidas, confiáveis e atualizadas. No ITSM, isso significa lidar com grandes volumes de tickets sem comprometer qualidade ou satisfação.
Os serviços de IA do OTRS levam os LLMs e o ML a outro nível:
- Classificação de tickets e descrição de serviços
- Respostas geradas por IA
- Análise de sentimentos
- Traduções em tempo real
- Resumos automáticos
Essas funções aumentam a eficiência e a qualidade do atendimento, além de apoiar o crescimento dos negócios e gerar vantagem competitiva.
Conclusão
Os Modelos de Linguagem de Grande Porte e o Aprendizado de Máquina estão se tornando cada vez mais importantes no atendimento ao cliente. Seja para automação, padronização ou personalização, eles aumentam a eficiência, melhoram a experiência e elevam a satisfação dos clientes.
Não se trata apenas de economizar tempo em tarefas rotineiras, mas também de qualidade.
LLMs oferecem novos insights, soluções eficazes e análise de sentimentos, criando uma base sólida para um atendimento superior.
No futuro, o diferencial estará em como as empresas usam os LLMs:
- Como ferramentas de apoio: usadas ocasionalmente para acelerar processos manuais
- Como tecnologia disruptiva: substituindo processos manuais por completo
Empresas que utilizam LLMs apenas de forma pontual ainda estão descobrindo seu verdadeiro potencial no atendimento ao cliente.
