IA para automação de atendimento: desenho técnico e riscos

Problema

Bot que responde fora da política da empresa, inventa prazos e não sabe quando escalar. Suporte vira caos e confiança some.

Solução

Pipeline em estágios: classificação de intenção → busca em base aprovada (RAG com ACL) → rascunho de resposta → política (compliance) → envio ou escalonamento humano. Registrar trilha de auditoria (quem, o quê, fontes usadas).

Arquitetura

Mensagem inbound → fila → worker IA → fila de revisão (opcional) → CRM/ticket

• Human-in-the-loop para categorias sensíveis.
• SLA: tempo máximo de espera antes de fallback humano.

Código

Conceito de “policy gate” após o modelo:

const draft = await model.draftReply(context);
if (policy.requiresHuman(draft, context.ticket)) {
  await queue.assignHuman(context.ticketId);
  return;
}
await crm.postPublicReply(context.ticketId, draft.text);

Performance

Fila desacopla picos; cache de FAQs; modelos baratos na triagem.

Melhorias futuras

A/B de prompts com guardrails; painel de qualidade (CSAT por canal IA); multilíngue com avaliação contínua.

Conclusão

Automação de atendimento é produto + risco + dados. Mostrar isso comunica senioridade além do código.