Visão Geral

Este curso aborda a criação, implantação e gestão de agentes inteligentes para atendimento ao cliente, utilizando IA e LLMs para automatizar interações, resolver demandas e apoiar equipes humanas. O foco está em eficiência, experiência do cliente, controle de qualidade e integração com sistemas corporativos.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender o papel de agentes de IA no atendimento ao cliente
• Diferenciar chatbots simples de agentes inteligentes
• Projetar fluxos de atendimento automatizados
• Criar agentes capazes de resolver problemas e escalar atendimentos
• Integrar agentes com sistemas corporativos
• Garantir qualidade, segurança e boa experiência do usuário

Publico Alvo

• Profissionais de atendimento ao cliente e suporte
• Desenvolvedores e analistas de automação
• Profissionais de CX (Customer Experience)
• Gestores de operações e suporte
• Profissionais de TI interessados em IA aplicada

Pre-Requisitos

• Noções básicas de atendimento ao cliente
• Lógica de programação básica
• Conceitos introdutórios de IA e LLMs
• Familiaridade com sistemas de suporte (CRM, tickets) é desejável

Conteúdo Programatico

Module 1 – Customer Service and AI Agents

1. Evolution of customer service
2. Role of AI in modern support
3. Human vs automated service
4. Customer expectations

Module 2 – Agent Types for Customer Support

1. FAQ and informational agents
2. Transactional agents
3. Support and troubleshooting agents
4. Hybrid human-in-the-loop models

Module 3 – Conversation Design and UX

1. Conversational flows
2. Intent detection and context
3. Tone, empathy and clarity
4. Error and fallback handling

Module 4 – LLM-Based Agents for Support

1. Using LLMs in customer service
2. Prompt design for support agents
3. Knowledge grounding
4. Reducing hallucinations

Module 5 – Integration with Business Systems

1. CRM integration
2. Ticketing systems
3. Databases and knowledge bases
4. API and tool usage

Module 6 – Automation, Escalation and Control

1. Automated resolution strategies
2. Escalation to human agents
3. SLA and priority handling
4. Decision boundaries

Module 7 – Monitoring, Metrics and Quality

1. KPIs for AI-driven support
2. Conversation analytics
3. Continuous improvement
4. User feedback loops

Module 8 – Security, Ethics and Compliance

1. Data privacy and LGPD
2. Security in customer interactions
3. Ethical considerations
4. Responsible AI in customer service