A gestão do conhecimento ocupa o centro do palco na jornada da IA

Sem uma forte capacidade de gerenciamento de conhecimento, os líderes de experiência do cliente não conseguirão perceber o potencial da IA.

De acordo com o relatório Ark Invest Big Ideas 2025 , os agentes aumentarão a produtividade da empresa por meio de software. As empresas que implantam agentes devem ser capazes de aumentar o volume de unidades com a mesma força de trabalho e otimizar sua força de trabalho para atividades de maior valor.

A inteligência artificial (IA) também sobrecarregará o trabalho de conhecimento. Até 2030, a Ark espera que a quantidade de software implantado por trabalhador do conhecimento cresça consideravelmente à medida que as empresas investem em soluções de produtividade. Os agentes de IA estão prontos para acelerar a adoção de aplicativos digitais e criar uma mudança histórica na interação humano-computador.

De acordo com o Relatório de Benchmark de Conectividade de 2025 da MuleSoft e da Deloitte Digital, 93% dos líderes de TI relatam intenções de introduzir agentes autônomos de IA nos próximos dois anos, e quase metade já o fez. No entanto, a jornada para a adoção da IA agêntica e uma força de trabalho digital não será fácil sem um foco deliberado na estratégia de gerenciamento de dados e conhecimento.

A pesquisa da Mulesoft e da Deloitte , baseada no feedback de 1.050 CIOs, revela que os dados estão presos em aplicativos corporativos em silos. A empresa média usa 897 aplicativos, com 45% usando 1.000 aplicativos ou mais, dificultando ainda mais a capacidade das equipes de TI de criar uma experiência unificada. Apenas 29% dos aplicativos corporativos são integrados e compartilham informações em toda a empresa. A maioria (93%) dos líderes de TI sente que a IA aumentará a produtividade do desenvolvedor nos próximos três anos, um aumento de sete pontos percentuais desde 2023.

Os dados desconectados continuam sendo um obstáculo esmagador para a modernização legada das organizações. Hoje, 83% das empresas relatam que os desafios de integração são uma barreira significativa para seus esforços de modernização legados. E 97% dos líderes de TI reconhecem que suas organizações lutam para integrar as experiências do usuário final. Apenas 10% dos entrevistados relatam não enfrentar desafios devido a silos de dados, enquanto 74% das organizações consideram seus sistemas de TI excessivamente interdependentes.

A má integração e os dados desconectados levam a uma má gestão do conhecimento. Sem uma forte capacidade de gerenciamento de conhecimento, os líderes de experiência do cliente não conseguirão perceber o potencial da IA, incluindo os agentes. A pesquisa da Deloitte observa que 25% das empresas que usam IA implantarão agentes de IA até 2025.

A pesquisa da Accenture, por sua vez, destaca a importância da gestão do conhecimento como uma capacidade central do "cérebro digital cognitivo", necessária para que as empresas adotem soluções de IA agênticas. Então, por que a gestão do conhecimento é um fator crítico de sucesso para a adoção da IA nos negócios, incluindo a capacidade de usar a IA agêntica para criar uma força de trabalho digital?

Para entender melhor o impacto da gestão do conhecimento na adoção bem-sucedida da IA generativa (Gen AI) e da IA agencial na empresa, entrevistei um dos principais especialistas mundiais em gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), experiência do cliente (CX), gerenciamento do conhecimento (KM) e atendimento ao cliente. Michael Maoz é vice-presidente sênior de estratégia de inovação da Salesforce. Antes de ingressar na Salesforce, Maoz foi vice-presidente de pesquisa e analista distinto do Gartner, atuando como líder de pesquisa para a área de estratégias de atendimento e suporte ao cliente.

Aqui estão os destaques da nossa conversa.

Nos meus dias como líder de suporte ao cliente, o gerenciamento do conhecimento era um diferencial, embora não fosse uma disciplina que faria com que você fosse promovido. Por que isso está prestes a mudar?

Michael Maoz: Sem uma forte capacidade de gerenciamento de conhecimento, os líderes de experiência do cliente não conseguirão perceber o potencial da IA. A qualidade da gestão do conhecimento (KM) na empresa está recebendo um novo escrutínio à medida que as empresas trabalham para dimensionar o uso de IA generativa e IA agente. Como você gosta de dizer, os dados são a nova água - e isso é especialmente verdadeiro para artigos de conhecimento e conteúdo em geral: eles devem ser abundantes, limpos e acessíveis. As organizações de suporte que já possuem uma forte competência em GC estão ampliando projetos como o Agentforce (solução de IA agenciada da Salesforce).

Você pesquisou por que algumas empresas prosperam na KM, enquanto outras podem ficar para trás. Que padrões você vê e como eles surgem?

Michael Maoz: Sempre se resumirá a quem é o dono do processo de KM. Em setores onde o atendimento ao cliente não é dono do processo, a GC é uma disciplina imatura, sem culpa própria. No outro extremo do espectro estão os luminares em setores onde o gerenciamento do conhecimento é uma prioridade e a equipe de suporte ao cliente possui ou tem a palavra final sobre o conteúdo de conhecimento que usa e entrega aos clientes. Essas indústrias, como tecnologia, aeroespacial e equipamentos médicos, aderem a padrões, como o Serviço Centrado no Conhecimento (KCS) do Consórcio para Inovação em Serviços ou diretrizes da Associação da Indústria de Tecnologia e Serviços (TSIA).

Michael Maoz, vice-presidente sênior de estratégia de inovação da Salesforce, sobre a importância da gestão do conhecimento para a adoção da IA agêntica.

Se deixarmos de lado quaisquer complicações que surgirão na área de KM agora que queremos vinculá-la à Gen AI, o que torna as empresas ótimas em desenvolver o conteúdo certo e disponibilizá-lo no formato certo - que pode ser um PDF longo ou uma imagem ou vídeo - e facilmente pesquisado e encontrado no canal de escolha do cliente?

Michael Maoz: As grandes empresas têm uma forte cultura em torno do conhecimento e gamificam o processo. Lembro-me de visitar um fabricante de equipamentos médicos em New Hampshire e alguns membros da equipe de suporte técnico tinham pequenos troféus em sua mesa por sua habilidade em resolver problemas. Aqui está o que os melhores têm em comum:

A gestão do conhecimento é reconhecida em toda a empresa como um imperativo
A criação de conhecimento é centralizada e/ou coordenada entre os departamentos
Os sistemas estão em vigor para capturar conhecimento de todas as fontes relevantes, incluindo bate-papo do usuário e fóruns da comunidade, interações telefônicas e sinais de dispositivos
As ferramentas de medição monitoram o uso do conteúdo e o impacto do conteúdo no autoatendimento, e suas pesquisas com clientes refletem como as pessoas recebem consistentemente a resposta correta, independentemente do canal (email, mensagens, bot, web ou aplicativo)
Uma forte disciplina em torno do uso de conteúdo, incluindo: saber como criar conteúdo, promovê-lo para o canal certo e disponibilizá-lo para as tarefas certas; identificar lacunas de conhecimento onde houve uma 'falha em encontrar' relatada pelo representante de serviço, cliente ou bot; ter dados que apontem para artigos de conhecimento ou conteúdo que precisam ser removidos porque estão desatualizados ou irrelevantes
O sistema KM é integrado ao sistema CRM, permitindo uma personalização profunda

Empresas como a divisão Ring da Amazon (que vende campainhas domésticas, sistemas de alarme e câmeras de segurança) e a Dyson são exemplos de empresas centradas em produtos B2C que entendem que uma documentação boa e contextualmente relevante disponível em todos os canais e vinculada a um produto específico reduz os custos de suporte e encanta os clientes.

As empresas eficazes também reconhecem o número limitado de possíveis problemas sobre os quais o cliente pode contatá-las. As empresas B2B em equipamentos médicos ou de alta tecnologia são geralmente as mais maduras na adoção de metodologias do tipo KCS. Eles estão sujeitos a atualizações de produtos, novos lançamentos de software e recalls de fábrica e, às vezes, têm um terceiro executando parte ou todo o suporte para produtos.

Por que estamos destacando nosso forte foco em IA, e com isso queremos dizer IA de geração e IA agente, enfatizando ainda mais a necessidade da qualidade do conhecimento usado para resolver os problemas dos clientes?

Michael Maoz: Quantas exibições públicas e barulhentas vimos no ano passado da Gen AI criando conteúdo falso, incompleto, errado ou demonstrando preconceito? Sem mencionar que faltava governança em torno do uso ético. Nenhum chefe de atendimento ao cliente ou experiência do cliente quer receber aquele texto do CEO fazendo referência a uma falha de IA.

Felizmente, existem abordagens para KM que aceleram o uso seguro de seu conteúdo de conhecimento adicionando um componente Gen AI. Isso é exatamente o que estamos fazendo com o Agentforce. A primeira é a necessidade de reduzir o risco de todos os projetos da Gen AI. É como nosso Juramento de Hipócrates: não faça mal. Isso é fácil quando você está colocando o Gen AI na frente de um repositório de conhecimento fechado que foi cuidadosamente selecionado e usado para responder apenas a algumas perguntas ou escrever uma gama limitada de textos ou e-mails.

Como você dimensiona essa abordagem para incorporar todos os seus dados corporativos, tanto os dados estruturados em seu sistema CRM ou ERP, mas também seus dados não estruturados, como PDFs e registros de bate-papo? Para isso, você precisa de uma forte governança de dados. Você precisa passar o conteúdo pela equipe de uso ético para eliminar preconceitos. Você precisa de uma camada de privacidade. Você precisa levar em consideração quaisquer problemas de governança ou privacidade de dados. É complicado.

Qual é o segredo de construir um sistema de GC confiável que inclua todas as formas de IA?

Michael Maoz: Faça amizade com o marketing. À medida que os profissionais de atendimento ao cliente amadurecem seus recursos de IA, eles começarão a trabalhar de maneira mais coordenada com o marketing. Muitos dos melhores praticantes de KM encontrariam afinidade com criadores de conteúdo em marketing. As equipes de conteúdo de marketing têm um conselho editorial, um conselho de governança de conteúdo e uma equipe de liderança de marketing que patrocina o conteúdo. Eles trabalham duro para garantir que o tom da marca apareça e no estilo e linguagem certos, para que reforce a marca.

Esse é o futuro do atendimento ao cliente - empatia em escala e reforço da marca. O marketing entende as diferentes personas às quais o conteúdo de marketing é direcionado e cria os modelos necessários, e geralmente tem um centro de excelência de conteúdo para garantir que escritores, designers de conteúdo e estrategistas de conteúdo trabalhem juntos. Em breve, o marketing e o atendimento ao cliente serão altamente coordenados. Aqui estão algumas práticas recomendadas de KM que estamos observando:

Defina a única fonte da verdade: as melhores equipes testam se o conteúdo está atualizado e em conformidade. Eles executam testes para evitar alucinações, o que pode acontecer quando a IA responde a uma pergunta usando informações desatualizadas. Quando há vários departamentos com acesso às mesmas informações, eles garantem que a IA use a fonte do conteúdo e não onde ele foi copiado. Nossos clientes até usam o Agentforce para encontrar fontes duplicadas de informações e verificar se as fontes estão harmonizadas.
Marcar conteúdo: Qualquer grande equipe de publicações técnicas já faz o trabalho de marcar o conteúdo com metadados para que a Gen AI possa recuperá-lo rapidamente. Agora, em casos de uso avançados, o conteúdo é acessado somente depois de analisar primeiro o histórico de compras do cliente, o nível de satisfação, a pontuação do influenciador e a propensão à rotatividade. Essa abordagem permite novos níveis de personalização.
Pesquisa e feedback: usando as práticas do KCS, as equipes pesquisam os clientes para ver se a resposta atende às suas expectativas e registram as alterações que precisam ser feitas. Trabalhando com a IA e os cientistas de dados, eles podem solicitar ajustes no modelo de IA. No caso do Salesforce, temos um mecanismo de raciocínio que monitora o ecossistema de conhecimento ao longo de um processo para ver se ele prossegue conforme projetado. Em seguida, trabalha para modificar e otimizar o processo.

O que devemos esperar nos próximos três anos dos praticantes de KM habilitados para IA?

Michael Maoz: O único limite para o uso da IA é a sua imaginação. A gestão do conhecimento está no centro da minimização de tantas tarefas realizadas por agentes humanos hoje. Uma vez que o conhecimento é confiável e recuperável, as possibilidades são infinitas. É aqui que entra a narrativa - para inspirar os líderes. Para nossos representantes de atendimento humano, o Agentforce pode, por exemplo:

Ajude os agentes com o conselho certo
Atualize vários sistemas integrados para garantir a precisão dos dados
Aja em nome do agente humano - abrindo um caso, fechando um caso, recuperando informações, enviando notificações - para realizar todas as tarefas repetitivas, monótonas, mas importantes, que a IA pode executar com mais rapidez, precisão e escala
Crie a frase correta com o tom certo
Sugira o que dizer ou enviar uma mensagem de texto para o cliente
Anexe o artigo, imagem ou arquivo de som relevante para resolver um problema
Crie fluxos de trabalho para integrar novos funcionários
Resumir um caso ou uma conversa telefônica
Retire os pontos mais importantes em um e-mail ou gravação de voz
Entenda a emoção humana e responda com empatia ou maior paciência ou fornecendo mais detalhes

Para os clientes finais, o KM com Agentforce tem benefícios incríveis. Aqui também, a única limitação é a imaginação. Por exemplo, com um cliente autenticado no site ou em um aplicativo ou com IA conversacional, a ferramenta pode realizar ações como processar a devolução de um pedido ou pré-preencher um formulário, verificar e atualizar detalhes de envio, fornecer aconselhamento personalizado, negociar o desconto certo ou renunciar a uma taxa. Um chatbot de IA conversacional usando uma base de conhecimento selecionada pode responder a todas as perguntas factuais.

Essa abordagem deixa as questões mais complexas - perguntas para as quais a resposta é "depende" - para um agente humano, da mesma forma que apenas um humano deve lidar com emergências ou onde o cliente está agitado, com medo ou ansioso. A IA pode detectar esses estados e direcionar a interação do autoatendimento para um agente humano.

O que você deve fazer a seguir

Há tantas possibilidades incríveis pela frente. Quem diria que KM poderia ser tão emocionante? Também me lembra que muito do que Michael delineou afetará as pessoas. Posso ver várias novas habilidades e estratégias de recrutamento necessárias e um grau de gerenciamento de mudanças que algumas empresas adotarão, enquanto outras terão dificuldades.

De acordo com o Relatório sobre o Futuro dos Empregos 2025 do Fórum Econômico Mundial, 170 milhões de novos empregos serão criados até 2030 e a IA desempenhará um papel fundamental. Haverá momentos em que, mesmo com o melhor sistema de conhecimento, as empresas sempre precisarão identificar quando o cliente precisa e quer falar com um humano, independentemente de a IA poder responder à pergunta. Aqui estão as principais conclusões:

Trabalhe em pequenas vitórias enquanto trabalha no jogo longo
Seja disciplinado com a gestão do conhecimento, porque informações confiáveis, disponíveis e corretas farão ou quebrarão a jornada da IA
Meça à medida que avança para mostrar o valor
Trabalhe como uma equipe interorganizacional e use os insights do cliente para evoluir para o próximo nível
A gestão do conhecimento, quando conectada à IA, abre um mundo totalmente novo para satisfazer os clientes, reduzir custos e expandir os negócios

Este artigo foi escrito em parceria com Michael Maoz, vice-presidente sênior de estratégia de inovação da Salesforce.