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Gepetto Skills - IA

Semi-automação do atendimento com IA generativa, com revisão humana e governança de dados.

EMPRESA

Cora Bank

ANO

2023

PAPEL

Product Designer

PRODUTO

Gepetto Skills
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OVERVIEW

Com o avanço da IA generativa, surgiu uma necessidade clara de negócio: reduzir custos da operação e ganhar eficiência por meio de semi-automação de processos e atividades no atendimento. Foi desse contexto que nasceu o app Gepetto Skills.

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A operação tinha alto volume de demandas via e-mail e dependia de respostas manuais, o que gerava consumo de tempo, dificuldade de escala e maior custo operacional. A oportunidade era usar IA para gerar respostas com base no conteúdo do cliente + dados de conta, mantendo revisão humana para garantir qualidade.

ENTÃO...

Precisávamos usar IA para gerar valor real para a operação, criando um fluxo em que times internos conseguissem:

  • gerar respostas rápidas e consistentes a partir das demandas recebidas por e-mail

  • testar e evoluir “skills” (prompts) com segurança e rastreabilidade

  • medir performance (acurácia e tempo) e melhorar continuamente, com revisão humana (human-in-the-loop).

INVESTIGAÇÃO
ETAPA 1

Discovery (rápido e prático)

  • Benchmarking: como o mercado usa IA e quais tendências já estavam sendo aplicadas.

  • Desk research: cursos de prompt engineering + estudo de conceitos como Human-in-the-loop e estruturas de dados.

  • Brainstorming com múltiplas áreas (Design, Dev, Cyber, TechOps, CX, Dados etc.) para mapear oportunidades reais.

ETAPA 2

Validação e priorização

  • Entrevistas em profundidade com 5 pessoas, testando hipóteses de solução e necessidades do dia a dia.

  • Impacto x esforço com times multidisciplinares para escolher o que geraria retorno mais rápido com viabilidade técnica.

TRADE-OFFS

  • Antes de desenhar interface e fluxos, foi necessário capacitar os times no uso de uma tecnologia recente; por isso, foi criado um hackathon interno (Corathon) para acelerar conhecimento e alinhamento.

  • A solução foi estruturada com revisão humana (semi-automação), priorizando segurança e qualidade da resposta antes de qualquer ambição de automação total.

SOLUÇÃO

Construir um aplicativo interno que gera respostas automáticas com base no texto do cliente e dados de conta, para que o analista de CX revise e envie, reduzindo significativamente o tempo de resposta.

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Estratégia de priorização:

  1. mapear as principais dores por tags/assuntos de atendimento

  2. identificar as demandas que mais ocupavam a caixa de e-mail

  3. distribuir tags para responsáveis criarem prompts (“skills”) e acompanharem performance.

IMPACTO - 3 MESES

  • 100% de governança de dados, visto que agora utilizamos uma plataforma interna para gerar as respostas do Chat GPT, sem depender diretamente do site oficial da Open AI (proteção de dados);

  • 92% de todas as demandas da operação semi automatizadas;

  • Redução de valores em contratos de BPO;

  • Aumento na eficiência operacional, fazendo com que os atendentes pudessem se dedicar a outras tarefas além de responder os tickets, dessa forma, trabalhar em seu desenvolvimento por nossas trilhas de conhecimento.

"O Gepetto transformou e-mails em respostas prontas em segundos, com revisão humana, rastreabilidade e escala."

APRENDIZADOS

  • Em IA aplicada ao atendimento, não basta “ter um modelo respondendo”. O que gera valor é um fluxo operável: respostas úteis com revisão humana, métricas de acurácia/tempo e rastreabilidade para evoluir com segurança.

    O atalho mais eficiente foi começar pela operação (atendimento/comercial) e depois validar com clientes. Alinhamento cedo com dados/dev evita prometer o que não dá para medir/mostrar no prazo.

  • O caminho mais eficiente foi estruturar a base (tags, responsáveis, métricas e playground de testes) antes de tentar sofisticar a experiência ou “automatizar tudo”.

  • Alinhar cedo com CX, dados e engenharia evitou solução “bonita” sem sustentação: sem acurácia definida, sem métrica de tempo e sem rastro de uso, não existe evolução consistente.

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