Compare os melhores agentes de IA em atendimento ao cliente.
Agentes de IA baseados em grandes modelos de linguagem (LLMs) podem responder a perguntas de clientes em linguagem natural, interpretar o contexto e gerar respostas semelhantes às humanas. Esses agentes podem processar e sintetizar grandes volumes de informações provenientes de fontes como bases de conhecimento.
Reunimos quatro agentes de IA para atendimento ao cliente: Tidio Lyro, Azure AI Chatbot, Watsonx Assistant e Intercom Fin. Abaixo, você encontra nossas descobertas, além de uma lista mais abrangente de ferramentas que vale a pena conhecer.
Comparamos esses quatro agentes estabelecendo um parâmetro de referência com base em um agente de atendimento ao cliente fictício de uma empresa. Os detalhes da metodologia estão abaixo .
Com base nas principais conclusões da nossa análise comparativa , recomendamos que você:
Nossas principais recomendações
Se a segurança dos dados é uma prioridade, escolha o Tidio. Ao solicitar o reembolso de um cliente específico sem contexto de login, o Tidio direcionou o usuário para a conta dele, em vez de ler informações pessoais no chat. Nenhuma das outras ferramentas fez isso por padrão.
O Azure funciona bem para dados públicos. Por padrão, o Azure respondeu às perguntas com precisão, mas retornou informações específicas do cliente para qualquer pessoa que as solicitasse, sem necessidade de autenticação. É possível restringir o acesso a essas informações, mas isso exige um trabalho significativo de desenvolvimento. Se você estiver criando conteúdo com base em informações não confidenciais (FAQs públicas, documentação do produto), ele oferece uma base sólida.
Exemplos de destaque de agentes de IA no atendimento ao cliente
Tidio Lyro
Em vez de criar um chatbot de uso geral, Tidio Lyro fez concessões deliberadas: Lyro foi desenvolvido especificamente para comércio eletrônico e suporte a pequenas e médias empresas, não para infraestrutura corporativa. Ele utiliza o Claude da Anthropic juntamente com os modelos próprios da Tidio, e suas respostas são legíveis e contextualizadas, em vez de padronizadas.
A configuração leva menos de cinco minutos para casos de uso básicos. O painel de análise exibe 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.
Vale destacar duas limitações: o plano gratuito cobre apenas 50 conversas e a plataforma ainda não foi otimizada para casos de uso médicos ou financeiros, onde os requisitos de conformidade são mais rigorosos.
O plano Lyro AI Agent agora começa em US$ 39/mês para 50 conversas, com preços que variam de acordo com o volume. A taxa de US$ 0,50 por conversa ainda está listada na página de conversas, mas a estrutura do plano mudou significativamente: o Lyro é cobrado separadamente dos planos básicos do Tidio e geralmente dobra o custo total. 1
Microsoft Chatbot de IA do Azure
A oferta de chatbots do Azure é menos um produto final e mais um kit de construção. Você pode criar desde um simples respondedor de perguntas frequentes até um assistente multimodal com reconhecimento de voz, processamento de imagens e geração de informações aprimorada por recuperação, mas a maior parte dessa construção é feita por você mesmo. Equipes sem desenvolvedores que conheçam o SDK do Bot Framework encontrarão dificuldades logo no início.
O modelo de preços reflete isso: sem licença por usuário, apenas custos de consumo no tráfego do Serviço de Bot, tokens OpenAI e consultas de Busca Cognitiva. Isso pode ser mais barato em grande escala, mas também significa que os custos podem aumentar rapidamente se o uso de tokens aumentar repentinamente e você não tiver configurado alertas de orçamento.
O grande diferencial do Azure está na abrangência dos canais. Implante uma única 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, de forma semelhante ao funcionamento do Copilot.
Vale ressaltar a falha de segurança de dados: a versão básica do Azure não impede que dados do cliente apareçam nas respostas do chat. No exemplo de benchmark abaixo, o Azure retornou detalhes de reembolso e informações do pedido para um usuário que não havia feito login. Se você estiver implantando dados sensíveis, planeje ajustes significativos antes do lançamento.
IBM Assistente Watsonx
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 um atendente humano é mais madura do que a da maioria dos concorrentes: quando o bot não consegue resolver um problema, ele transfere a responsabilidade para um atendente humano sem exigir que o cliente repita a informação.
Duas limitações conhecidas, com base em relatos de usuários, são: tempos de resposta de 15 a 20 segundos sem streaming em tempo real e uma tendência a repetir frases em conversas com várias interações. Nenhuma delas é um fator decisivo para implantações internas ou de baixo volume, mas é relevante em contextos de alto tráfego voltados para o consumidor.
Aleta do interfone
O Fin lida bem com a longa lista de chamados de suporte, aquele tipo de pergunta repetitiva e baseada em políticas que consome o tempo da equipe de suporte. Ele busca respostas em múltiplas fontes simultaneamente e ajusta o tom para se adequar à voz da sua equipe, em vez de usar um registro genérico por padrão.
A configuração é realmente simples, sem necessidade de conhecimentos técnicos 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 custos desejada. Integrações de terceiros, como o aplicativo Intercom AI Agent, oferecem funcionalidade semelhante a 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
Agente Kore.AI
O Agent da Kore.ai aumenta a eficiência dos agentes com IA generativa, automatizando fluxos de trabalho e oferecendo orientação em tempo real:
- Sugestões das próximas melhores ações para melhorar as interações e os resultados.
- Treinamento adaptativo em tempo real para melhorar o desempenho dos representantes de suporte.
- Manuais guiados para auxiliar os representantes a seguirem as melhores práticas para um atendimento em conformidade com as normas.
Prós:
- A plataforma requer conhecimento mínimo de PNL (Processamento de Linguagem Natural) e LLM (Liderança em Aprendizagem) para configurar os bots.
- A Kore.ai oferece amplas opções de personalização através de seu SDK.
- A Kore.ai é ideal para empresas, com soluções prontas para uso em tarefas de TI (como a integração com o ServiceNow).
Contras:
- O sistema de NLU (Nuclear Language Understanding, ou Compreensão de Linguagem Natural) da plataforma pode ter dificuldades em 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.
Copiloto do Agente Genesys
O Genesys Agent Copilot aprimora o trabalho dos atendentes de call center, fornecendo orientação baseada em inteligência artificial durante e após as interações com os clientes. Ele identifica a intenção do cliente, recupera automaticamente informações relevantes e direciona os agentes para as próximas etapas mais apropriadas.
Principais características:
- Capturar sugestões do agente sobre melhorias de conhecimento
- Transcrever conversas
- Fornecimento de scripts personalizados
- Apresentação do documento do processo de fluxo de trabalho
- Sugestões de códigos de finalização
- Escrever um resumo da interação
Prós:
- Após uma interação, o resumo gerado pode ser revisado, editado e incorporado às anotações da interação.
- Ao automatizar partes do processo, como a pesquisa de conhecimento, a geração de scripts e a previsão de código final, a plataforma reduz significativamente o tempo médio de atendimento (TMA).
Contras:
- É difícil integrar o Genesys Cloud Agent Copilot com CRMs que não sejam da Genesys ou com sistemas de contact center.
Agente de suporte ao cliente da Ema
Fonte: Ema 2
O agente da Ema suporta ações em toda a empresa com mais de 100 modelos LLM , incluindo GPT4o, Gemini 1.5, Mistral e Llama 3; o usuário também pode trazer seu próprio modelo LLM para a plataforma.
- Com a Ema, os clientes podem implementar outros agentes de IA pré-construídos para abranger tópicos como vendas e marketing, assuntos jurídicos e de conformidade , experiência do funcionário e atendimento ao cliente .
- Os casos de uso mais comuns incluem a aprovação de procedimentos médicos, o ajuste de pedidos de indenização de seguros e a elaboração de propostas comerciais.
- A plataforma oferece certificações SOC 2, HIPAA, GDPR e ISO 27001 .
Salesforce Agentforce
A marca Einstein Copilot foi oficialmente descontinuada e renomeada para Agentforce (ou "Agentforce Assistant"). O produto agora faz parte da plataforma Agentforce, com interface de usuário, permissões e documentação atualizadas. A funcionalidade permanece a mesma, mas a marca foi completamente alterada. 3
Bland.ai
A Bland.ai é uma plataforma empresarial de atendimento ao cliente para chamadas telefônicas com inteligência artificial. A empresa oferece um agente de voz com múltiplas opções de resposta para automação de chamadas telefônicas em diversos domínios, incluindo atendimento ao cliente e vendas.
Os usuários também podem ajustar um modelo de linguagem personalizado para sua empresa, usando dados de conversas anteriores.
Pode ser utilizado em diversos procedimentos de operações de vendas para o gerenciamento de:
- Processamento de pedidos padrão
- Consultas de inventário
- Consultas de faturamento
- Devoluções e trocas básicas
Agente de IA Ada
Ada é uma agente de atendimento ao cliente com inteligência artificial para toda a empresa, que permite às organizações resolver automaticamente problemas de atendimento em diversos canais e idiomas. O uso da Ada pode ser caro (de US$ 1 a US$ 3,50 por resolução de chamado).
Agente de IA Ada:
- Executa ações em milhares de aplicativos e bancos de dados.
- Garante que cada resposta esteja fundamentada em sua base de conhecimento.
- Integra dados históricos de clientes com fontes de informação para personalizar as respostas.
Minha IA para AskAI
O My AskAI é um assistente de IA para equipes de suporte, sendo uma opção com boa relação custo-benefício.
O My AskAI integra-se com o Zendesk, oferecendo funcionalidades semelhantes (e até superiores em algumas áreas, como integrações de conhecimento aprimoradas, insights mais precisos e recursos para melhoria do conhecimento), sendo de 2 a 10 vezes mais acessível do que soluções como os agentes de IA da Ada ou os agentes de IA do Zendesk.
Metodologia de avaliação comparativa para agentes de IA de atendimento ao cliente
Medição
Avaliamos quatro líderes do setor em suas chaves de API ou ambientes de teste com o conjunto de dados de validação, que consiste em 100 perguntas selecionadas aleatoriamente do conjunto de dados de suporte ao cliente do chatbot de IA da Bitext Gen. 4 .
Conjunto de dados
Criamos uma empresa fictícia, a TechStyle, com um site de comércio eletrônico 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 formulamos nossas perguntas.
Critérios de avaliação
Nossos critérios de avaliação consistiram na média dessas três métricas:
- Precisão : A resposta está de acordo com as políticas da TechStyle e os dados dos clientes?
- Completude : Atende completamente ao que o cliente solicitou?
- Prestatividade : É profissional, empática e prática?
Em termos de precisão e integridade , também premiamos os fornecedores por protegerem os dados dos clientes em vez de divulgá-los nas respostas do chat. A avaliação das respostas foi realizada por grandes modelos de linguagem, que analisaram sua similaridade com as respostas precisas fornecidas pelo conjunto de dados Bitext e nossas personalizações para os dados da TechStyle.
A métrica de prestatividade avalia o quão bem a IA cria uma experiência positiva para o cliente, utilizando um tom profissional com linguagem educada e respeitosa; demonstrando empatia ao reconhecer a frustração; fornecendo instruções claras e concisas; oferecendo suporte ativo ao antecipar necessidades; e garantindo que os clientes se sintam ouvidos, abordando seus problemas específicos em vez de dar respostas genéricas.
Exemplo de avaliação
Quando a pergunta “Espero um reembolso de US$ 129,99, 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 base de dados, criada 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. O reembolso de US$ 129,99 referente ao SSD portátil foi processado e geralmente leva de 5 a 10 dias úteis para ser creditado 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. Posso ajudar com mais alguma coisa?
Entretanto, as respostas fornecidas pelos dois principais fornecedores são:
Azure
Resposta : O reembolso de US$ 129,99 referente ao seu SSD portátil foi processado. Normalmente, leva de 5 a 10 dias úteis para que o valor seja creditado em sua conta. Você pode acompanhar o status do seu reembolso na seção "Meus Reembolsos" 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. Obteve 95/100 em completude porque não especificou uma lista abrangente de status. Obteve 80/100 em utilidade porque não há uma saudação inicial (deveria haver uma saudação primeiro) e não há confirmação de recebimento, pedido de 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 exibirá um dos seguintes 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, faltando detalhes específicos sobre o reembolso, mas alcançou a pontuação máxima de 100/100 em completude, já que não são necessárias perguntas adicionais com base na questão em si. Tidio recebeu 87/100 em utilidade, pois faltou uma saudação e não houve agradecimento ou pedido de desculpas.
Casos de uso reais de agentes de IA no atendimento ao cliente
1. Lira de Tidio
A Gecko Hospitality , uma empresa de serviços de recrutamento, utiliza o agente de IA Lyro da Tidio, juntamente com automações de fluxo de chat, para pré-qualificar candidatos a vagas e lidar com consultas rotineiras de forma constante, 24 horas por dia, 7 dias por semana. 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, além de reduzir significativamente o tempo de revisão manual e de resposta, permitindo que os recrutadores se concentrem em interações mais valiosas. 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 de 70% a 80% do tempo da equipe de suporte. Essa 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 dúvidas dos clientes como um gestor de imóveis, lidando com renovações de contratos de locação e outras questões. Essa solução baseada em IA ajuda os gestores de imóveis a automatizar tarefas comuns, melhorando o tempo de resposta e a satisfação do cliente. 7
4. Agente de IA Ada
A Wealthsimple utiliza o agente de IA Ada para gerenciar a carga de trabalho de 10 funcionários em tempo integral. 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 AI
A Avi Medical automatiza seus serviços de saúde com o agente de atendimento ao cliente da Beam AI , reduzindo o tempo médio de resposta em aproximadamente 85%. O sistema baseado em inteligência artificial aprimora o suporte ao paciente e acelera as taxas de resposta. 9
6. Serra
A WeightWatchers utiliza a IA da Sierra para alcançar uma taxa de resolução de 70% nas interações de atendimento ao cliente. Ao aproveitar a tecnologia de IA, a Sierra aprimora a experiência de suporte e ajuda a resolver as dúvidas dos clientes mais rapidamente. 10
Principais diferenças entre chatbots e agentes de IA
Tradicionalmente, os chatbots operam em sistemas rígidos baseados em regras, utilizando 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 grandes modelos de linguagem (LLMs) , permitindo-lhes compreender a linguagem natural, interpretar o contexto e gerar respostas semelhantes às humanas. Esses agentes podem processar e sintetizar grandes volumes de informação provenientes 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 analisar como o mecanismo de resolução determinou o que fazer em seguida).
- Orientação (instruir sua IA sobre como realizar uma tarefa específica).
- Informações sobre resolução automatizada (a taxa na qual os agentes de IA resolvem problemas sem a necessidade de intervenção humana).
Perguntas frequentes
A maioria das equipes não precisa substituir nada. Ferramentas como Tidio Lyro e Intercom Fin são projetadas para funcionar em conjunto com o que você já usa — Zendesk, Salesforce e Intercom — e lidar com as perguntas repetitivas de nível 1, mantendo sua configuração atual. A questão principal é se sua base de conhecimento está em boas condições para treinar a IA. Uma central de ajuda incompleta ou desatualizada limitará o desempenho, independentemente da ferramenta escolhida.
A maioria dessas ferramentas cobra por conversa resolvida, em vez de por usuário. Isso parece justo até que o volume aumente e, com a IA lidando com mais consultas, o volume tende a subir. O Tidio, por exemplo, cobra as conversas com IA da Lyro separadamente do seu plano básico, o que pode dobrar seu custo mensal quando a IA começar a realizar tarefas significativas. Antes de optar por qualquer ferramenta, vale a pena calcular o seu volume atual de conversas mensais, e não apenas o preço inicial.
Todas as ferramentas desta lista possuem 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 simplesmente exibem uma mensagem de "entre em contato conosco". Vale a pena testar especificamente a transferência durante qualquer período de avaliação, e não apenas a capacidade de resposta da IA.
Idealmente, esses casos chegam à sua equipe humana com o contexto completo da conversa com a IA já anexado. A realidade é que os 30 a 35% que chegam aos humanos tendem a ser os casos mais complexos e de maior risco: disputas de faturamento, reclamações, casos atípicos para os quais a IA não foi treinada. Isso significa que o trabalho da sua equipe se reorganiza em vez de diminuir. A maioria dos líderes de suporte relata que isso é, na verdade, algo positivo; os agentes gastam menos tempo com redefinições de senha e mais tempo com problemas que se beneficiam de uma resposta humana.
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