Comparamos os Melhores Agentes de IA no Atendimento ao Cliente
Agentes de IA alimentados por large language models (LLMs) podem responder a consultas de clientes em linguagem natural, interpretar contexto e gerar respostas semelhantes às humanas. Esses agentes podem processar e sintetizar grandes volumes de informações de fontes como bases de conhecimento.
Compilamos quatro agentes de IA para atendimento ao cliente: Tidio Lyro, Microsoft Azure IA Chatbot, IBM Watsonx Assistant e Intercom Fin. Abaixo está o que descobrimos, juntamente com uma lista mais ampla de ferramentas que vale a pena conhecer.
Comparamos esses quatro agentes estabelecendo um benchmark baseado no agente de atendimento ao cliente de uma empresa imaginária. Os detalhes da metodologia estão abaixo.
Com base nas principais conclusões do nosso benchmark, recomendamos que você:
Nossas principais recomendações
Se a segurança de dados for uma prioridade, escolha o Tidio. Quando solicitado o reembolso de um cliente específico sem contexto de login, o Tidio direcionou o usuário para a conta dele em vez de ler detalhes pessoais no chat. Nenhuma das outras ferramentas fez isso por padrão.
Azure funciona bem para dados voltados ao público. Logo de início, o Azure respondeu às perguntas com precisão, mas retornou informações específicas de clientes a qualquer pessoa que perguntasse, sem exigir autenticação. Ele pode ser restringido, mas isso exige um trabalho significativo de desenvolvimento. Se você estiver criando em cima de conteúdo não sensível (FAQs públicas, documentação de produtos), é uma base sólida.
Principais exemplos de agentes de IA no atendimento ao cliente
Tidio Lyro
Em vez de criar um chatbot de uso geral, o Tidio Lyro fez escolhas deliberadas: o Lyro é feito sob medida para e-commerce e suporte a PMEs, não para infraestrutura empresarial. Ele funciona com o Anthropic’s Claude juntamente com os próprios models do Tidio, e suas respostas são legíveis e contextualmente fundamentadas, em vez de parecerem respostas engessadas.
A configuração leva menos de cinco minutos para casos de uso básicos. O painel de análises mostra taxas de resolução, volume de conversas e gatilhos de transferência, ajudando as equipes a identificar rapidamente lacunas em sua base de conhecimento. Ele também lida com consultas multilíngues sem exigir que você forneça conteúdo traduzido.
Duas limitações que merecem destaque: o plano gratuito cobre apenas 50 conversas, e a plataforma ainda não foi ajustada para casos de uso médicos ou financeiros, onde os requisitos de conformidade são mais rigorosos.
O plano Lyro IA Agent agora começa em US$ 39/mês para 50 conversas, com preços que escalam conforme o volume. A taxa de US$ 0.50 por conversa ainda está listada na página de preço por conversa, mas a estrutura do plano mudou significativamente: o Lyro é cobrado separadamente dos planos Tidio básicos e muitas vezes dobra os custos totais.1
Microsoft Azure IA Chatbot
A oferta de chatbot do Azure é menos um produto pronto e mais um kit de construção. Você pode criar desde um simples respondedor de FAQ até um assistente multimodal com reconhecimento de voz, processamento de imagens e retrieval-augmented generation, mas você mesmo fará a maior parte dessa construção. Equipes sem desenvolvedores que conheçam o Bot Framework SDK logo encontrarão uma barreira.
O model de precificação reflete isso: nenhuma licença por usuário, apenas custos de consumo com tráfego do Bot Service, tokens do OpenAI e consultas do Cognitive Search. Isso pode sair mais barato em escala, mas também significa que os custos podem disparar rapidamente se o uso de tokens aumentar de repente e você não tiver configurado alertas de orçamento.
Onde o Azure realmente se destaca é na cobertura de canais. Implante uma vez e seu bot estará disponível no Teams, Slack, web, mobile e Facebook Messenger. A integração com o SharePoint também permite que o bot responda a perguntas com base em documentos internos, de forma semelhante ao funcionamento do Microsoft Copilot.
Vale destacar a lacuna de segurança de dados: a versão básica do Azure não impede que dados de clientes apareçam nas respostas do chat. No exemplo de benchmark abaixo, o Azure retornou detalhes de reembolso e informações de pedidos a um usuário que não havia feito login. Se você for implantar com dados sensíveis, planeje um fine-tuning adequado antes do lançamento.
IBM Watsonx Assistant
O Watsonx Assistant é feito para grandes organizações com infraestrutura de central de contato existente que precisam de uma camada de IA que se integre a esses sistemas em vez de substituí-los.
A lógica de transferência para atendimento humano é mais madura do que a da maioria dos concorrentes: quando o bot não consegue resolver um problema, ele transfere para um agente humano sem exigir que o cliente se repita.
Duas limitações conhecidas de relatos de usuários: tempos de resposta de 15–20 segundos sem streaming em tempo real e tendência a repetir frases em conversas de várias etapas. Nenhuma delas é impeditiva para implantações internas ou de menor volume, mas é relevante em contextos de consumo com alto tráfego.
Intercom’s Fin
O Fin lida bem com a cauda longa de tickets de suporte, o tipo de perguntas repetitivas e baseadas em políticas que drenam o tempo da equipe de suporte. Ele extrai respostas de várias fontes simultaneamente e ajusta o tom para corresponder à voz da sua equipe, em vez de adotar um registro genérico.
A configuração é realmente simples, sem necessidade de habilidades técnicas para implantações padrão. Ações personalizadas (conexão com sistemas externos) são complementos opcionais.
O preço é o principal ponto de atrito. A US$ 0.99 por conversa resolvida, os custos aumentam rapidamente à medida que a IA lida com mais volume, o que é o oposto da curva de custo desejada. Integrações de terceiros, como o app Intercom IA Agent, oferecem funcionalidade semelhante por US$ 0.10 por conversa, o que vale a pena avaliar se o orçamento for uma preocupação.
Outros exemplos de agentes de IA no atendimento ao cliente
Kore.IA Agent
O Agent da Kore.ai aumenta a eficiência dos agentes com IA generativa, automatizando fluxos de trabalho e oferecendo orientação em tempo real:
- Sugestões de próximas melhores ações para melhorar interações e resultados.
- Coaching adaptativo em tempo real para melhorar o desempenho do representante de suporte.
- Playbooks guiados para apoiar os representantes a seguir as melhores práticas para um serviço em conformidade.
Prós:
- A plataforma exige conhecimento mínimo de NLP e LLM para configurar bots.
- A Kore.ai oferece amplas opções de personalização por meio de seu SDK.
- A Kore.ai é adequada para empresas, com soluções prontas para tarefas de TI (como integração com o ServiceNow).
Contras:
- A NLU da plataforma pode ter dificuldade em lidar com entradas de usuários muito variáveis. Recomenda-se uma abordagem de zero-shot learning para melhorar sua capacidade de processar entradas desconhecidas com mais flexibilidade.
- Embora a plataforma ofereça personalização por meio de seu SDK, é difícil criar soluções personalizadas.
Genesys Agent Copilot
O Genesys Agent Copilot aprimora os representantes da central de contato, fornecendo orientação com IA durante e após as interações com os clientes. Ele identifica a intenção do cliente, recupera automaticamente o conhecimento relevante e orienta os agentes sobre as próximas etapas mais adequadas.
Principais recursos:
- Capturar sugestões dos agentes sobre melhorias no conhecimento
- Transcrever conversas
- Fornecer scripts personalizados
- Apresentar documento de processo de fluxo de trabalho
- Sugerir códigos de encerramento
- Escrever um resumo da interação
Prós:
- Após uma interação, o resumo gerado pode ser revisado, editado e incorporado às notas da interação.
- Ao automatizar partes do processo, como consulta de conhecimento, geração de scripts e previsão de códigos de encerramento, a plataforma reduz significativamente o tempo médio de atendimento (AHT)
Contras:
- É difícil integrar o Genesys Cloud Agent Copilot a CRMs que não sejam o Genesys ou sistemas de central de contato.
Ema’s Customer Support Agent
Fonte: Ema2
O agente da Ema suporta ações corporativas com 100+ LLM models, incluindo GPT-5, Gemini 1.5, Mistral e Llama 3. Os usuários também podem trazer seu próprio model de LLM para a plataforma.
- Com a Ema, os clientes podem implantar outros agentes de IA prontos para cobrir tópicos como vendas e marketing, jurídico e conformidade, experiência do funcionário e atendimento ao cliente.
- Casos de uso comuns incluem aprovar procedimentos médicos, ajustar sinistros de seguros e redigir propostas comerciais.
- A plataforma oferece certificações SOC 2, HIPAA, GDPR e ISO 27001.
Salesforce Agentforce
A Salesforce aposentou oficialmente a marca Einstein Copilot e a rebatizou como Agentforce (ou “Agentforce Assistant”). O produto agora faz parte da plataforma mais ampla Agentforce, com UI, permissões e documentação atualizadas. A funcionalidade é a mesma, mas a marca foi totalmente alterada. 3
Bland.ai
A Bland.ai é uma plataforma empresarial de atendimento ao cliente para chamadas telefônicas com IA. A empresa oferece um agente de voz multi-prompt para automação de chamadas em vários domínios, incluindo atendimento ao cliente e vendas.
Os usuários também podem fazer fine-tune de um model de linguagem personalizado para sua empresa, usando dados de conversas anteriores.
Pode ser usado em vários procedimentos de operações de vendas para lidar com:
- Processamento padrão de pedidos
- Consultas de inventário
- Consultas de cobrança
- Devoluções e trocas básicas
Ada IA Agent
A Ada é um agente de atendimento ao cliente com IA em toda a empresa que permite que as empresas resolvam automaticamente problemas de serviço em canais e idiomas. A Ada pode ser cara (US$ 1 a US$ 3.50 por resolução de ticket).
Ada IA Agent:
- Executa ações em milhares de apps e bancos de dados.
- Garante que cada resposta esteja fundamentada em sua base de conhecimento.
- Integra dados anteriores de clientes com fontes de informações para personalizar respostas.
My AskAI
O My AskAI é um assistente de IA para equipes de suporte; é uma opção com boa relação custo-benefício.
O My AskAI integra-se ao Zendesk, oferecendo funcionalidades semelhantes (e até mais em algumas áreas, como integrações de conhecimento aprimoradas, melhores insights e recursos de melhoria do conhecimento), sendo 2 a 10x mais acessível do que soluções como os agentes de IA da Ada ou os agentes de IA da Zendesk.
Metodologia de benchmark de agentes de IA no atendimento ao cliente
Medição
Avaliamos quatro líderes do setor em suas chaves de API ou playgrounds com o dataset de validação composto por 100 perguntas selecionadas aleatoriamente do Bitext Gen IA Chatbot Customer Support Dataset4 .
Dataset
Criamos uma empresa imaginária, a TechStyle, com um site de e-commerce e todas as suas políticas básicas definidas. Também estabelecemos um pequeno banco de dados de clientes. Essas informações foram fornecidas a cada fornecedor de agentes de IA, após o que fizemos nossas perguntas.
Critérios de avaliação
Nossos critérios de avaliação consistiram na média dessas três métricas:
- Precisão: A resposta corresponde às políticas e aos dados de clientes da TechStyle?
- Completude: Ela aborda totalmente o que o cliente perguntou?
- Utilidade: Ela é profissional, empática e acionável?
Em precisão e completude, também premiamos os fornecedores por proteger os dados dos clientes em vez de divulgá-los nas respostas do chat. A avaliação das respostas foi conduzida por large language models que avaliaram a semelhança delas com as respostas precisas fornecidas pelo dataset da Bitext e pelas nossas personalizações para os dados da TechStyle.
Utilidade avalia o quão bem a IA cria uma experiência positiva para o cliente usando um tom profissional com linguagem educada e respeitosa; demonstrando empatia ao reconhecer frustrações; fornecendo instruções claras e concisas; oferecendo suporte ativo ao antecipar necessidades; e garantindo que os clientes se sintam ouvidos ao tratar de suas questões específicas em vez de dar respostas genéricas.
Exemplo de avaliação
Quando a pergunta “Espero um reembolso de US$ 129.99 dólares; ele já foi processado?” foi feita aos chatbots sem nenhuma informação prévia sobre nossa identidade (nenhum login de cliente foi realizado). De acordo com nossa ground truth, que criamos com a ajuda de LLMs, uma resposta 100/100 incluiria todas as informações relevantes, como:
“Olá! Pedimos desculpas pela demora no processamento do seu reembolso. Seu reembolso de US$ 129.99 pelo Portable SSD Drive foi processado e normalmente leva de 5 a 10 dias úteis para aparecer em sua conta. Você pode acompanhar o status na seção ‘Minhas Devoluções’, que mostrará: Devolução Iniciada, Devolução em Trânsito, Devolução Recebida, Devolução Processada ou Reembolso Emitido. Você também receberá atualizações por e-mail em cada etapa. Há mais alguma coisa em que posso ajudar?”
Enquanto isso, as respostas fornecidas pelos 2 principais fornecedores são:
Azure
Resposta: O reembolso de US$ 129.99 pelo seu Portable SSD Drive foi processado. Normalmente, leva de 5 a 10 dias úteis para os fundos aparecerem de volta em sua conta. Você pode acompanhar o status da sua devolução na seção “Minhas Devoluções” da sua conta.
Pontuação: o Azure recebeu uma pontuação de 95/100 em precisão porque não mencionou que os clientes recebem atualizações por e-mail em cada etapa. Ele marcou 95/100 em completude porque não especificou uma lista abrangente de status. Ele marcou 80/100 em utilidade porque não tem saudação, deveria cumprimentar primeiro, e não há reconhecimento, desculpas ou assistência de acompanhamento e rastreamento.
Tidio Lyro
Resposta: Você pode verificar o status do seu reembolso na seção “Minhas Devoluções” da sua conta. O sistema mostrará um destes status: Devolução Iniciada, Devolução em Trânsito, Devolução Recebida, Devolução Processada ou Reembolso Emitido. Você também receberá atualizações por e-mail em cada etapa.
Pontuação: Tidio Lyro obteve 95/100 em precisão, sem mencionar detalhes específicos do reembolso, mas alcançou 100/100 perfeito em completude, pois nenhuma pergunta de acompanhamento é necessária com base na pergunta. O Tidio recebeu 87/100 em utilidade porque falta uma saudação e não há reconhecimento nem desculpas.
Casos de uso reais de agentes de IA no atendimento ao cliente
1. Tidio’s Lyro
Gecko Hospitality, uma empresa de serviços de recrutamento, utiliza o Tidio’s Lyro IA agent juntamente com automações de fluxo de chat para pré-qualificar candidatos a empregos e lidar com consultas de rotina constantemente, 24/7. A IA resolve de forma independente cerca de 90% das conversas de atendimento ao cliente, direcionando currículos ou perguntas de clientes ao recrutador apropriado em menos de 90 segundos. Em apenas seis meses de implementação, isso resultou em 257 leads adicionais de candidatos, ao mesmo tempo que reduziu significativamente os tempos de revisão manual e de resposta, permitindo que os recrutadores se concentrassem em interações mais valiosas.5
2. Ema’s Customer Support Agent
A Envoy integra o agente de suporte ao cliente com IA da Ema para assistência dentro do app, economizando de 70% a 80% do tempo da equipe de suporte. Essa solução com IA simplifica as tarefas de atendimento ao cliente e aumenta a eficiência.6
3. Bland.ai
O agente de IA da Bland.ai responde às consultas de clientes como gerente de propriedades, lidando com renovações de aluguel e solicitações. Essa solução orientada por IA ajuda os gerentes de propriedades a automatizar tarefas comuns, melhorando o tempo de resposta e a satisfação do cliente.7
4. Ada IA Agent
O Wealthsimple utiliza o agente de IA Ada para gerenciar a carga de trabalho de 10 funcionários em tempo integral (FTEs). Os recursos de automação da Ada melhoram a experiência do cliente, oferecendo respostas rápidas e precisas a consultas financeiras.8
5. Beam IA’s Customer Service Agent
A Avi Medical automatiza serviços de saúde com o Beam IA’s customer service agent, reduzindo os tempos médios de resposta em aproximadamente 85%. O sistema com IA melhora o suporte ao paciente e acelera as taxas de resposta.9
6. Sierra
O WeightWatchers usa o Sierra IA para alcançar uma taxa de resolução de 70% nas interações de atendimento ao cliente. Ao aproveitar a tecnologia de IA, a Sierra melhora a experiência de suporte e ajuda a resolver as consultas dos clientes mais rapidamente.10
Principais diferenças entre chatbots e agentes de IA
Os chatbots tradicionalmente operam em sistemas rígidos e baseados em regras, usando árvores de decisão e respostas pré-programadas para simular conversas. Eles dependem de configuração manual extensa para detectar palavras-chave e fornecer respostas relevantes e pré-selecionadas.
Os agentes de IA são alimentados por large language models (LLMs), permitindo que entendam a linguagem natural, interpretem o contexto e gerem respostas semelhantes às humanas. Esses agentes podem processar e sintetizar grandes volumes de informações de fontes como bases de conhecimento.
Os agentes de IA também oferecem:
- Integrações de conhecimento (sincronizando com sistemas como o Zendesk).
- Ações generativas (a capacidade de agir em nome do cliente).
- Raciocínio (a capacidade de revisar como o mecanismo de resolução determinou o que fazer em seguida).
- Orientação (dizer à sua IA como fazer uma tarefa específica).
- Insights automatizados de resolução (a taxa na qual os agentes de IA resolvem problemas sem escalonamento para agentes humanos).
Adicionar como fonte preferencialPerguntas frequentes
A maioria das equipes não precisa remover nada. Ferramentas como o Tidio Lyro e o Intercom Fin são projetadas para funcionar por cima do que você já usa — Zendesk, Salesforce e Intercom — e lidar com as perguntas repetitivas de nível 1 enquanto sua configuração existente permanece no lugar. A questão maior é se sua base de conhecimento está em bom estado para treinar a IA. Uma central de ajuda escassa ou desatualizada limitará o desempenho, independentemente da ferramenta que você escolher.
A maioria dessas ferramentas cobra por conversa resolvida, e não por usuário. Isso parece justo até o volume aumentar; e, com a IA lidando com mais consultas, o volume tende a crescer. O Tidio, por exemplo, cobra as conversas do Lyro IA separadamente do seu plano base, o que pode dobrar seu custo mensal quando a IA começa a fazer um trabalho significativo. Antes de se comprometer com qualquer ferramenta, vale a pena fazer as contas com o volume atual de conversas mensais, não apenas com o preço inicial.
Cada ferramenta desta lista tem algum tipo de lógica de transferência, mas a qualidade varia. Implementações melhores, como Tidio, Fin e WatsonX, transferem a conversa para um agente humano com o contexto intacto, para que o cliente não precise se repetir. Implementações mais fracas apenas exibem uma mensagem de “fale conosco”. Vale a pena testar especificamente a transferência durante qualquer período de teste, e não apenas a capacidade da IA de responder.
Idealmente, elas vão para sua equipe humana com o contexto completo da conversa da IA já anexado. A realidade honesta é que os 30–35% que chegam aos humanos tendem a ser os casos mais difíceis e de maior risco: disputas de cobrança, reclamações e casos extremos para os quais a IA não foi treinada. Isso significa que o trabalho da sua equipe muda em vez de diminuir. A maioria dos líderes de suporte relata que isso é realmente uma coisa boa; os agentes passam menos tempo com redefinições de senha e mais tempo em problemas que se beneficiam de uma resposta humana.
Leitura adicional
- Compare 20 LLM Security Tools & Open-Source Frameworks
- Assistentes empresariais de IA
- Construtores de agentes de IA
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}Links de referência
O trabalho de Cem foi citado por publicações globais de destaque, incluindo Business Insider, Forbes, Washington Post, empresas globais como Deloitte, HPE e ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia.
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas em suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.
Ele liderou a estratégia de tecnologia e aquisições de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia profunda Hypatos, que alcançou uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia de destaque como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou na Universidade Bogazici como engenheiro de computação e possui um MBA pela Columbia Business School.
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