Quando um agente de IA faz sentido
Atendimento que não dá conta
Perguntas repetidas no site, no WhatsApp ou no e-mail ocupam a equipe e deixam o cliente esperando.
Informação espalhada
A resposta existe, mas está em manuais, PDFs, planilhas e sistemas diferentes, e só algumas pessoas sabem onde procurar.
Tarefas que pulam de sistema em sistema
Pedidos, cadastros e consultas que exigem copiar dados de uma tela para outra, à mão.
Atendimento sem contexto
Quem atende não vê o que o cliente comprou ou pediu antes, porque o back-office e o atendimento não conversam.
Como a i92.tech constrói um agente
Base de conhecimento
Organizamos os documentos, as páginas e os dados da empresa para o agente consultar (RAG). Ele responde com base no que é da empresa, e não no que imagina.
Integração com os sistemas
Conectamos o agente aos sistemas e APIs que ele precisa consultar ou acionar: ERP, CRM, agenda, estoque ou planilhas.
Regras e limites
Definimos o que o agente faz sozinho, o que precisa de aprovação e quando ele passa a conversa para uma pessoa.
Em produção, com acompanhamento
Monitoramento, registros, avaliações (evals) e proteções (guardrails) para medir a qualidade das respostas e melhorar com o uso real.
Exemplos de uso
- Atendimento no site, com respostas baseadas nas páginas e nos documentos da empresa
- Pedidos e consultas pelo WhatsApp, ligados aos sistemas da empresa
- Busca em manuais e procedimentos internos para a própria equipe
- Triagem de mensagens e e-mails, com encaminhamento para a pessoa certa
- Atendimento por voz, em linguagem natural, no lugar de menus e telas
Projetos que já colocamos para rodar
IA · Agentes com RAG
Agente de IA para atendimento no site
- +30%de interação com o site, segundo o cliente
Assistente que responde aos visitantes com base nos documentos e nas páginas da própria empresa, usando RAG. Antes, o site tinha só um formulário de contato, que quase não gerava mensagens. Em produção, com observabilidade, rastreamento, avaliações (evals), guardrails, novas tentativas, timeouts, idempotência e segurança.
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IA · WhatsApp
Agente de IA no WhatsApp
- 64%dos pedidos passam pelo agente
Atendimento automatizado pelo WhatsApp: o agente entende o pedido, consulta os sistemas da empresa e responde ao cliente. O ganho foi na comunicação: o agente virou o canal principal de pedidos. Nesse modelo, o dono do negócio e o cliente definem as regras de negócio pelo próprio WhatsApp.
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Por sigilo, os nomes dos clientes foram omitidos. Os resultados foram informados pelos próprios clientes. Ver todos os projetos
Perguntas frequentes
Qual a diferença entre um chatbot e um agente de IA?
O chatbot tradicional segue um roteiro fixo de perguntas e respostas. O agente de IA entende perguntas abertas, consulta documentos e sistemas e pode executar ações, sempre dentro das regras definidas para ele.
O agente pode inventar respostas?
Modelos de linguagem podem errar. Por isso o agente responde com base nos conteúdos da empresa (RAG), tem regras para dizer quando não sabe e passa a conversa para a equipe. As respostas também são acompanhadas em produção para corrigir desvios.
Quais modelos de IA vocês usam?
Modelos de código aberto, que podem rodar no servidor da própria empresa, e modelos comerciais pagos. A equipe apresenta as opções, com custos e limitações de cada uma, e o cliente escolhe.
Em quanto tempo um agente fica pronto?
Depende do escopo e das integrações. O projeto é dividido em fases, com o prazo de cada uma definido na proposta, e o agente começa a ser usado desde as primeiras entregas.
Como ficam os dados dos meus clientes?
O agente acessa só o que precisa para cada tarefa, e as regras de acesso são definidas no projeto. Quando a empresa prefere, o modelo de IA roda em servidor próprio, sem enviar os dados para serviços de terceiros.
Quer ver um agente funcionando?
O iNoveTech, o assistente deste site, é um agente de IA feito pela i92.tech. Pergunte a ele sobre os nossos serviços.
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