Compare os Melhores Agentes de IA no Atendimento ao Cliente
Agentes de IA alimentados por modelos de linguagem de grande porte (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 de atendimento ao cliente: Tidio Lyro, Microsoft Azure IA Chatbot, IBM Watsonx Assistant e Intercom Fin. Abaixo está o que encontramos, 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 dos dados é uma prioridade, opte pelo Tidio. Quando questionado sobre o reembolso de um cliente específico sem contexto de login, o Tidio orientou o usuário a acessar sua conta em vez de ler detalhes pessoais no chat. Nenhuma das outras ferramentas fez isso por padrão.
Azure funciona bem para dados de acesso público. Pronto para uso, o Azure respondeu às perguntas com precisão, mas retornou informações específicas do cliente a qualquer pessoa que perguntasse, sem exigir autenticação. Ele pode ser restringido, mas isso requer um trabalho significativo de desenvolvimento. Se você estiver desenvolvendo sobre conteúdo não confidencial (FAQs públicas, documentação de produtos), é uma base sólida.
Exemplos líderes de agentes de IA no atendimento ao cliente
Tidio Lyro
Em vez de construir um chatbot de uso geral, o Tidio Lyro fez escolhas deliberadas: o Lyro foi criado especificamente para suporte a e-commerce e PMEs, não para infraestrutura empresarial. Ele é executado no Anthropic’s Claude juntamente com os próprios modelos da Tidio, e suas respostas são legíveis e contextualmente fundamentadas, em vez de parecerem modelos prontos.
A configuração leva menos de cinco minutos para casos de uso básicos. O painel de análise 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 médico ou financeiro, onde os requisitos de conformidade são mais rigorosos.
O plano Lyro IA Agent agora começa em $39/mês para 50 conversas, com o preço escalonando conforme o volume. A taxa de $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 base da Tidio e muitas vezes dobra o custo total.1
Microsoft Azure IA Chatbot
A oferta de chatbot do Azure é menos um produto acabado e mais um kit de construção. Você pode construir desde um simples respondedor de FAQ até um assistente multimodal com reconhecimento de voz, processamento de imagens e geração aumentada por recuperação, mas você mesmo fará a maior parte dessa construção. Equipes sem desenvolvedores que conheçam o Bot Framework SDK encontrarão um obstáculo logo no início.
O modelo de preços reflete isso: sem 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 repentinamente 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, dispositivos móveis e Facebook Messenger. A integração com o SharePoint também permite que o bot responda a perguntas com base em documentos internos, semelhante ao funcionamento do Microsoft Copilot.
Vale notar a lacuna de segurança de dados: a versão de linha de base do Azure não impede que dados de clientes apareçam nas respostas do chat. No exemplo do benchmark abaixo, o Azure retornou detalhes de reembolso e informações de pedido a um usuário que não havia feito login. Se você estiver implantando em dados confidenciais, planeje um ajuste fino significativo antes do lançamento.
IBM Watsonx Assistant
O Watsonx Assistant foi desenvolvido para grandes organizações com infraestrutura de contact center 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 repita as informações.
Duas limitações conhecidas relatadas por usuários: tempos de resposta de 15–20 segundos sem streaming em tempo real e uma tendência a repetir frases em conversas com vários turnos. Nenhum desses é um impeditivo para implantações internas ou de menor volume, mas é relevante em contextos de consumo de alto tráfego.
Fin da Intercom
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 seu tom para corresponder à voz da sua equipe, em vez de adotar um registro genérico.
A configuração é genuinamente simples, não exigindo conhecimentos técnicos para implantações padrão. Ações personalizadas (conexão a sistemas externos) são complementos opcionais.
O preço é o principal ponto de atrito. A $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 que você desejaria. Integrações de terceiros, como o aplicativo Intercom IA Agent, oferecem funcionalidade semelhante por $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 do agente com IA generativa, automatizando fluxos de trabalho e oferecendo orientação em tempo real:
- Sugestões da próxima melhor ação para melhorar interações e resultados.
- Coaching adaptativo em tempo real para melhorar o desempenho do representante de suporte.
- Guias orientados para apoiar os representantes a seguirem as melhores práticas para um serviço em conformidade.
Prós:
- A plataforma requer conhecimento mínimo de PLN 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 uso em tarefas de TI (como integração com o ServiceNow).
Contras:
- A compreensão de linguagem natural (NLU) da plataforma pode ter dificuldades para lidar com entradas de usuário altamente variáveis. Recomenda-se uma abordagem de aprendizado zero-shot 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 de contact center, fornecendo orientação baseada em IA durante e após as interações com o cliente. Ele identifica a intenção do cliente, recupera automaticamente o conhecimento relevante e orienta os agentes sobre as próximas etapas mais adequadas.
Principais recursos:
- Captura de sugestões dos agentes sobre melhorias de conhecimento
- Transcrição de conversas
- Fornecimento de scripts personalizados
- Apresentação do documento de processo do fluxo de trabalho
- Sugestão de códigos de encerramento
- Redação de 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 código de encerramento, a plataforma reduz significativamente o tempo médio de atendimento (TMA)
Contras:
- É difícil integrar o Genesys Cloud Agent Copilot com CRMs que não sejam o Genesys ou com sistemas de contact center.
Agente de Suporte ao Cliente da Ema
Fonte: Ema2
O agente da Ema oferece suporte a ações corporativas com mais de 100 modelos LLM, incluindo GPT-5, Gemini 1.5, Mistral e Llama 3. Os usuários também podem trazer seu próprio modelo LLM para a plataforma.
- Com a Ema, os clientes podem implantar outros agentes de IA pré-construídos 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 elaborar 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 renomeou como Agentforce (ou “Agentforce Assistant”). O produto agora faz parte da plataforma Agentforce mais ampla, com interface, permissões e documentação atualizadas. A funcionalidade é a mesma, mas a marca mudou completamente. 3
Bland.ai
Bland.ai é uma plataforma empresarial de atendimento ao cliente para ligações telefônicas com IA. A empresa oferece um agente de voz com múltiplos prompts para automação de chamadas telefônicas em vários domínios, incluindo atendimento ao cliente e vendas.
Os usuários também podem fazer o ajuste fino de um modelo 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 de pedidos padrão
- Consultas de inventário
- Consultas de faturamento
- Devoluções e trocas básicas
Ada IA Agent
Ada é um agente de atendimento ao cliente baseado em IA para toda a empresa, que permite que as empresas resolvam automaticamente problemas de serviço em todos os canais e idiomas. A Ada pode ser cara ($1-$3,50/resolução de ticket).
Ada IA Agent:
- Executa ações em milhares de aplicativos e bancos de dados.
- Garante que cada resposta seja fundamentada em sua base de conhecimento.
- Integra dados de clientes anteriores com fontes de informação para personalizar respostas.
My AskAI
My AskAI é um assistente de IA para equipes de suporte, sendo uma opção econômica.
O My AskAI integra-se ao Zendesk, oferecendo funcionalidades semelhantes (e ainda mais em algumas áreas, como integrações de conhecimento aprimoradas, melhores insights e recursos de aprimoramento de conhecimento), sendo de 2 a 10 vezes mais acessível do que soluções como Ada IA agents ou Zendesk IA agents.
Metodologia do benchmark de agentes de IA para atendimento ao cliente
Medição
Avaliamos quatro líderes do setor em suas API keys ou sandboxes com o conjunto de dados de validação composto por 100 perguntas selecionadas aleatoriamente do Bitext Gen IA Chatbot Customer Support Dataset4 .
Conjunto de dados
Criamos uma empresa imaginária, TechStyle, com um site de comércio eletrônico e todas as suas políticas básicas em vigor. Também estabelecemos um pequeno banco de dados de clientes. Essas informações foram fornecidas a cada fornecedor de agente 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 do cliente da TechStyle?
- Integralidade: Aborda totalmente o que o cliente perguntou?
- Utilidade: É profissional, empática e acionável?
Em precisão e integralidade, também premiamos os fornecedores por proteger os dados do cliente em vez de divulgá-los nas respostas do chat. A avaliação das respostas foi conduzida por modelos de linguagem de grande porte, avaliando sua similaridade com as respostas precisas fornecidas pelo conjunto de dados Bitext e nossas personalizações para os dados da TechStyle.
A 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 antecipando necessidades; e garantindo que os clientes se sintam ouvidos ao abordar suas questões específicas em vez de dar respostas genéricas.
Exemplo de avaliação
Quando a pergunta “Espero um reembolso de $129,99, ele foi processado?” foi feita aos chatbots sem qualquer informação prévia sobre nossa identidade (nenhum login de cliente foi realizado). De acordo com nossa verdade fundamental 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 $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 ajudá-lo?”
Enquanto isso, as respostas fornecidas pelos 2 principais fornecedores são:
Azure
Resposta: O reembolso de $129,99 pelo seu Portable SSD Drive foi processado. Normalmente, leva de 5 a 10 dias úteis para que os fundos apareçam novamente em sua conta. Você pode acompanhar o status da sua devolução na seção “Minhas Devoluções” da sua conta.
Pontuação: Azure recebeu uma pontuação de 95/100 em precisão porque não mencionou que os clientes recebem atualizações por e-mail em cada etapa. Pontuou 95/100 em integralidade porque não especificou uma lista abrangente de status. Pontuou 80/100 em utilidade porque falta uma saudação, deveria cumprimentar primeiro, e não há reconhecimento, desculpas ou assistência de acompanhamento.
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, perdendo detalhes específicos do reembolso, mas alcançou 100/100 em integralidade, já que 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 ou desculpas.
Casos de uso reais de agentes de IA no atendimento ao cliente
1. Lyro da Tidio
Gecko Hospitality, uma empresa de serviços de recrutamento, emprega o agente de IA Lyro da Tidio juntamente com automações de fluxo de chat para pré-qualificar candidatos a emprego 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 para o recrutador apropriado em menos de 90 segundos. Em apenas seis meses de implementação, isso resultou em 257 leads de candidatos adicionais, ao mesmo tempo em que diminuiu significativamente a revisão manual e os tempos de resposta, permitindo que os recrutadores se concentrassem em interações de maior valor.5
2. Agente de Suporte ao Cliente da Ema
A Envoy integra o agente de suporte ao cliente com IA da Ema para assistência no aplicativo, economizando 70%-80% do tempo da equipe de suporte. Esta solução baseada em IA agiliza as tarefas de atendimento ao cliente e aumenta a eficiência.6
3. Bland.ai
O agente de IA da Bland.ai responde às consultas dos clientes como gerente de propriedades, lidando com renovações de aluguel e consultas. Esta 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
A Wealthsimple utiliza o Ada IA agent para gerenciar a carga de trabalho de 10 funcionários em tempo integral (FTEs). Os recursos de automação da Ada aprimoram a experiência do cliente, oferecendo respostas rápidas e precisas a consultas financeiras.8
5. Agente de Atendimento ao Cliente da Beam IA
Avi Medical automatiza serviços de saúde com o agente de atendimento ao cliente da Beam IA, reduzindo os tempos médios de resposta em aproximadamente 85%. O sistema baseado em IA melhora o suporte ao paciente e acelera as taxas de resposta.9
6. Sierra
O WeightWatchers usa a Sierra IA para atingir uma taxa de resolução de 70% nas interações de atendimento ao cliente. Ao alavancar a tecnologia de IA, a Sierra aprimora 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, baseados em regras, usando árvores de decisão e respostas pré-programadas para simular conversas. Eles dependem de extensa configuração manual para detectar palavras-chave e fornecer respostas relevantes e pré-selecionadas.
Os agentes de IA são alimentados por modelos de linguagem de grande porte (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 (sincronização 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 a seguir).
- Orientação (dizer à sua IA como fazer uma tarefa específica).
- Insights de resolução automatizada (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 Tidio Lyro e Intercom Fin são projetadas para funcionar em 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 boas condições para treinar a IA. Um centro de ajuda esparso ou desatualizado limitará o desempenho, independentemente da ferramenta escolhida.
A maioria dessas ferramentas cobra por conversa resolvida, e não por usuário. Isso parece justo até que o volume aumente e, com a IA lidando com mais consultas, o volume tende a aumentar. A Tidio, por exemplo, cobra as conversas do Lyro IA separadamente do seu plano base, o que pode dobrar seu custo mensal assim que a IA começar a fazer um trabalho significativo. Antes de se comprometer com qualquer ferramenta, vale a pena fazer as contas com base no volume mensal de conversas atual, não apenas no preço inicial.
Todas as ferramentas desta lista têm alguma forma 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 simplesmente exibem uma mensagem de “entre em contato”. Vale a pena testar a transferência especificamente durante qualquer período de teste, não apenas a capacidade de resposta da IA.
Idealmente, esses vão para sua equipe humana com todo o contexto 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, 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 positivo; os agentes passam menos tempo redefinindo senhas e mais tempo em problemas que se beneficiam de uma resposta humana.
Leitura adicional
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