Principais Assistentes de IA Empresarial por Categoria e Caso de Uso
Assistentes de IA empresarial e agentes de IA empresarial são programas de software inteligentes que ajudam os funcionários a realizar seu trabalho com mais eficiência usando inteligência artificial, especialmente IA generativa e processamento de linguagem natural (NLP). No entanto, encontrar aquele que se adapta ao seu negócio pode ser complicado.
Analisamos e testamos 24 assistentes e agentes de IA empresarial, organizando nossas descobertas em três categorias principais:
Recursos e preços dos principais assistentes e agentes de IA empresarial
Assistentes de conhecimento
Ferramentas | Multicanal | Governança | Preço* | Teste gratuito | Versão gratuita |
|---|---|---|---|---|---|
✅ | ❌ | $24 | ✅ (7 dias) | ❌ | |
Claude Cowork | ❌ | ✅ | $20 | ❌ | ❌ |
✅ | ✅ | $3 | ❌ | ❌ | |
✅ | ✅ | free | ✅ (7 dias) | ✅ | |
Lyzr.ai – Skott | ✅ | ✅ | $99 | ❌ | ✅ |
Read AI | ✅ | ✅ | $15 | ✅ | ✅ |
✅ | ✅ | free | ❌ | ✅ | |
Ema | ✅ | ✅ | NA | ❌ | ❌ |
Ada.ai | ✅ | ✅ | NA | ❌ | ❌ |
✅ | ✅ | NA | ❌ | ❌ |
*O preço é baseado em um modelo por usuário, por mês. “Grátis” indica que uma free versão da ferramenta está disponível.
N/A indica que nenhuma informação pública foi encontrada.
Multicanal indica se o assistente/agente funciona em vários canais onde os funcionários trabalham, como Slack, Teams, e-mail, aplicativos web, aplicativos móveis, sistemas CRM, portais de TI, etc.
Governança define se o assistente/agente envolve barreiras de segurança (RBAC, permissões, controles de política).
Tidio Lyro
Tidio Lyro é um agente de IA de atendimento ao cliente para sites e lojas online. Ajuda as empresas a responder automaticamente às perguntas dos clientes, sem alterar suas ferramentas atuais.
O Lyro se conecta ao conteúdo existente do centro de ajuda dos usuários e aprende como responder. Ele usa apenas as informações e instruções que você fornece, para que as respostas permaneçam alinhadas à marca e precisas.
Principais recursos:
- Respostas alinhadas à marca: Responde com base apenas em conteúdo e diretrizes aprovados pelo usuário.
- Automação flexível: Pode assumir tarefas mais complexas à medida que você ajusta as instruções.
Amazon Q Business
O Amazon Q Business é um assistente de IA generativa que ajuda os funcionários a fazer perguntas, obter insights e concluir trabalhos dentro de aplicativos empresariais. É projetado para empresas que usam AWS e desejam IA integrada à infraestrutura de nuvem.
Ele responde a perguntas de documentos, imagens e bancos de dados e permite que os usuários criem aplicativos de IA leves descrevendo necessidades em palavras simples.
Principais recursos:
- Aplicativos Q: Criação e compartilhamento de aplicativos em um único passo.
- Suporte multimodal: Lida com texto, áudio, imagens e vídeo.
ONYX Assistant
O ONYX Assistant é um chatbot empresarial seguro que ajuda os funcionários a fazer perguntas, analisar dados e concluir fluxos de trabalho usando ferramentas privadas da empresa.
É projetado para trabalhadores do conhecimento que lidam com grandes documentos e suporta qualquer provedor LLM ou modelo auto-hospedado.
Nossa experiência:
O ONYX é simples de usar e precisa de quase nenhum treinamento. Embora possa perder respostas em documentos carregados, ele faz um bom trabalho usando informações públicas. Isso o torna útil para perguntas gerais, mesmo quando os dados internos não são suficientes.
Principais recursos:
- Código aberto e modular: Personalize código, interfaces e pipelines.
- Permissões no nível do documento: Herda regras de acesso automaticamente.
- Privacidade: Oferece opções de implantação isolada (air-gapped).
Glean Assistant
O Glean Assistant é uma solução de IA que pesquisa todos os documentos da empresa e dados da web em um só lugar e fornece respostas claras e com fontes. A versão de fevereiro de 2026 permite que os usuários selecionem qual modelo de IA impulsiona as conversas do Assistant.
Ele pesquisa em documentos, mensagens e aplicativos de um só lugar, resume arquivos e dados em linguagem simples e permite que os usuários permaneçam no Slack, Zoom ou outras ferramentas enquanto recebem ajuda.
Principais recursos:
- Citações de fonte: Cada resposta mostra de onde vem.
- Ajuda em contexto: Funciona dentro de aplicativos existentes para que as pessoas não troquem de ferramentas.
- Análise de dados mistos: Lida com dados estruturados (planilhas) e não estruturados (threads de chat).
- Colaboração de voz em tempo real: Permite interação de voz natural em modo mãos-livres free. Este recurso foi introduzido em fevereiro de 2026.1
Mistral Le Chat
O Le Chat é uma interface de IA conversacional da Mistral que ajuda os usuários a interagir com os modelos de linguagem da Mistral para uso empresarial. Ele hospeda agentes de IA adaptados aos dados e fluxos de trabalho do usuário e fornece ferramentas de pesquisa, pesquisa, criatividade e análise.
Principais recursos:
- Controle de ponta a ponta: Personalize modelos, interfaces e fluxos de trabalho.
- Modular: Conecte livremente as próprias ferramentas e códigos das empresas.
Splunk AI Assistant
O Splunk AI Assistant ajuda as equipes de TI a traduzir linguagem natural em consultas Splunk e analisar dados de máquina para acelerar a solução de problemas. Ele converte linguagem natural em consultas SPL, explica conceitos complexos de SPL em termos simples e opera dentro da interface do Splunk.
Principais recursos:
- Especialidade de domínio: Ajustado para operações de TI e monitoramento de segurança.
- Fluxo de trabalho incorporado: Sem troca de ferramentas, lance consultas diretamente.
Moveworks
O Moveworks usa IA autônoma para automatizar o suporte e os fluxos de trabalho dos funcionários em muitos sistemas organizacionais em vários idiomas.
Ele responde a perguntas relacionadas a vários departamentos, incluindo TI, RH, finanças, produção e vendas, em mais de 100 idiomas. O Moveworks automatiza tarefas repetitivas, como redefinições de senha, solicitações de férias e processamento de faturas em aplicativos, portais e navegadores.
Principais recursos:
- Execução multiaplicativo: Execução autônoma de tarefas em múltiplos aplicativos.
Construtores de fluxo de trabalho
LunarTech Phoenix
O LunarTech Phoenix é um assistente de IA que ajuda a aumentar a produtividade e a inovação, automatizar fluxos de trabalho e melhorar a tomada de decisões em negócios de produtos, serviços e tecnologia.
Ele traz suporte de IA diretamente para fluxos de trabalho e ferramentas de desenvolvedores, focando em ferramentas internas, dados privados e conformidade com controles de acesso rigorosos. O LunarTech Phoenix oferece segurança rigorosa com hospedagem local e ambientes isolados.
Principais recursos:
- Plataforma Phoenix: Oferece dezenas de ferramentas para conteúdo, marca e inovação.
Sana Agents
Os Sana Agents são ferramentas de IA no local de trabalho que ajudam a automatizar tarefas e fluxos de trabalho com base no conhecimento da empresa. Ele automatiza tarefas de várias etapas, como atualizar um CRM ou processar folha de pagamento, e aparece no Slack e em outros aplicativos principais.
Nossa experiência:
O Sana também é fácil de usar com uma curva de aprendizado curta. No entanto, ele tem dificuldade em encontrar respostas em documentos carregados, e o uso de informações públicas nem sempre é preciso. Um recurso útil é que ele mostra a fonte de cada resposta, o que melhora a confiança e a clareza.
Principais recursos:
- Design sem código: Design visual de fluxo sem código.
- Ações paralelas: Executa várias tarefas ao mesmo tempo.
- Segurança empresarial: Espelha permissões existentes e mantém os dados seguros e privados.
StackAI
O StackAI permite automação de IA sem código para equipes de back-office, com modelos de indústria e forte conformidade de segurança. Ele permite que usuários não técnicos criem agentes de IA e implanta agentes com interfaces personalizadas ou endpoints API.
Principais recursos:
- Design sem código: Construa e lance sem escrever código.
- Modelos de indústria: Fluxos de trabalho pré-construídos para governo, seguros, educação e muito mais.
Aisera Assistant
O Aisera Assistant é uma ferramenta de IA empresarial que automatiza tarefas, responde a perguntas e resolve problemas de suporte em vários canais usando conversas naturais. Ele resume logs e documentos, gera artigos de conhecimento e resolve tickets automaticamente e prevê incidentes de TI.
Principais recursos:
- Hyperflows: Automatiza fluxos de trabalho complexos e de várias etapas usando linguagem natural.
- Integração AIOps: Detecta e corrige problemas antes que ocorram.
- Multimodal e multilíngue: Suporta todos os canais e idiomas.
OpenAI Frontier
O OpenAI Frontier é uma plataforma que ajuda as empresas a criar, implantar e gerenciar agentes de IA que realizam trabalho real em todo o negócio.
Ele se concentra em mover agentes de pequenos pilotos para produção. Em vez de bots isolados, o Frontier suporta “colegas de trabalho de IA” que entendem o contexto da empresa, usam ferramentas e operam dentro de regras claras.
Ele funciona com sistemas existentes, dados e configurações de nuvem. As empresas não precisam substituir sua infraestrutura atual.
Principais recursos:
- Ambiente de execução de agente: Permite que agentes raciocinem sobre dados, executem código, usem ferramentas e concluam tarefas de várias etapas.
- Ecosistema aberto: Suporta integração com agentes internos e ferramentas de terceiros usando padrões abertos.
- Identidade e permissões: Cada agente tem acesso definido, funções e barreiras de segurança para uso seguro.
Beam AI
Os agentes Beam AI automatizam operações rotineiras de back-office por meio de integrações com sistemas internos atuais (CRM, ERP, etc.) e bancos de dados.
A automação de agentes do Beam AI é dividida em duas categorias:
- casos de uso de comunicação (como assistência ao cliente ou contatos com fornecedores/fornecedores)
- fluxos de trabalho de negócios de extração/entrada de dados (como processamento de faturas e gerenciamento de pedidos)
Workato Agentic
O Workato Agentic permite que usuários de negócios acessem agentes de IA chamados Genies. Existem Genies pré-construídos (por exemplo, para vendas e RH) e as empresas também podem construir seus próprios Genies. Os Genies têm controles de governança granulares e têm acesso ao contexto de negócios, permitindo que eles
- Respondam a consultas do usuário levando em consideração as permissões desse usuário
- Limitem suas atividades à sua área de foco, limitando alucinações.
IBM Watsonx Orchestrate
O IBM Watsonx Orchestrate se integra a aplicativos de negócios comuns, como Salesforce, SAP e Workday. Quando um usuário envia uma solicitação ao IBM Watsonx Orchestrate, ele visa utilizar habilidades básicas (adicionar uma linha a uma tabela) ou habilidades complexas (encontrar contatos do banco de dados, criar uma tabela desses contatos e depois enviá-los por e-mail).
Recomendações para compradores
Investigue as capacidades agênticas da plataforma de orquestração empresarial (por exemplo, seu iPaaS ou fornecedor de automação de escolha). É provável que seja o provedor dos seus agentes de IA empresarial. Você tem seus fluxos de automação lá; eles podem ser tornados acessíveis em toda a empresa por meio de uma interface de texto/voz usando agentes de IA empresarial.
Invista em plataformas flexíveis e extensíveis. Esta é uma tecnologia emergente. Por exemplo, você não quer ficar preso com opções limitadas para escolher LLMs.
Governança e confiabilidade são fundamentais. Automação empresarial sem mecanismos de governança ou altas taxas de confiabilidade é uma receita para o desastre. Seu PoC precisa investigar os mecanismos de governança. Perguntas importantes são:
- Quanto esforço será necessário para inserir nosso modelo de governança na plataforma?
- Quais são os desafios encontrados pelos usuários iniciais?
Adicionar como fonte preferencial5 capacidades distintas de agentes de IA empresarial
1. Ter uma interface de texto ou voz ubíqua para interagir com os funcionários
Os agentes de IA precisam ser acessíveis para serem úteis. Eles precisam estar presentes no sistema de mensagens da empresa (por exemplo, Slack, MS Teams) e estar prontos para responder a interfaces de voz e texto.
Fonte: Salesforce2
2. Acessar a base de conhecimento da empresa
Um agente genérico é de valor limitado em um contexto empresarial. Os agentes precisam ser capazes de acessar a base de conhecimento da empresa para estar informados sobre as políticas da empresa. Ele pode realizar:
- Busca consciente do contexto: O agente de IA pode realizar pesquisas dentro da base de conhecimento, entendendo as nuances da terminologia específica do negócio e as relações entre diferentes informações específicas do contexto.
- Compreensão hierárquica: O agente pode navegar em estruturas de conhecimento complexas e hierárquicas, entendendo a arquitetura de dados da organização, incluindo categorias, subcategorias e metadados.
Por exemplo, um agente de suporte ao cliente de IA pode acessar os bancos de dados de produtos e política de devolução de uma empresa. Da mesma forma, um agente de marketing de IA pode acessar bancos de dados de análise de clientes para ser informado pelo contexto de marketing.
3. Realizar ações em sistemas empresariais
Os agentes implantados em sistemas precisam ser capazes de participar de fluxos de trabalho e processos complexos em várias funções empresariais, como finanças, RH, cadeia de suprimentos e atendimento ao cliente. Eles podem:
- Consultar dados.
- Determinar ações específicas a serem realizadas (por exemplo, entrada de dados, geração de relatórios, atendimento ao cliente) em vários sistemas.
- Executar integrações API com base nos objetivos definidos para se comunicar com sistemas empresariais.
4. Fornecer barreiras de segurança específicas do contexto para minimizar erros
Sistemas de múltiplos agentes precisam de barreiras de segurança e governança contextuais. Isso ajuda a reduzir o mau uso e fundamentar os agentes.
Por exemplo, considere um agente de atendimento ao cliente. Os clientes podem iniciar uma discussão com o agente, pedindo a devolução de um produto específico. As barreiras de entrada podem ajudar a avaliar se a pessoa que busca informações tem autoridade para ativar o modelo e obter as informações.
Sem uma barreira de segurança:
- Prompt: “Quantos clientes você atendeu hoje”
- Resposta: “Atendi 45 clientes”
Com barreiras de segurança:
- Prompt: “Quantos clientes você atendeu hoje”
- Resposta: “Desculpe, mas não posso ajudar com isso.”
5. Registrar todas as ações em um log de auditoria detalhado para análise de processo
Sem um log de auditoria, as empresas perderiam a oportunidade de ter uma visão granular de seus processos. As empresas estão investindo milhões na compra de soluções de mineração de processos para acessar esses dados de log; elas não devem perder a chance de gerar arquivos de log acessíveis detalhando as ações do usuário.
Quando um usuário final interage com um agente de IA, cada ação que o agente de IA realiza deve ser registrada como uma entrada com:
- Uma marca de tempo: O momento exato em que a ação foi realizada.
- Descrição da ação: Uma descrição detalhada da ação realizada.
- ID do usuário e do agente: Identificador para o agente de IA ou usuário que iniciou a ação.
- Sistema e módulo afetados: O sistema ou módulo empresarial específico onde a ação foi realizada.
- Dados de entrada: Quaisquer dados de entrada ou parâmetros usados pelo agente de IA para a ação.
- Resultado: O resultado da ação (por exemplo, sucesso, falha, código de erro).
O agente de IA pode então usar um serviço de registro centralizado (por exemplo, Elasticsearch, Splunk ou um banco de dados personalizado) para armazenar os logs de auditoria.
Para mais contexto sobre por que os agentes de IA empresarial estão sendo oferecidos agora:
Chatbots baseados em LLM vs Agentes de IA Empresarial
Os LLMs começaram a trabalhar com texto sem nenhum planejamento. Os agentes de IA empresarial podem trabalhar com sistemas empresariais e planejar suas ações.
Ações vs texto
Os LLMs são treinados para modelagem de linguagem causal, que leva uma sequência de tokens de texto como entrada e retorna a distribuição de probabilidade para o próximo token. Por exemplo, digitar “João comprou…” em um chatbot baseado em LLM pode resultar em uma sugestão como “um laptop”.
Essas capacidades de previsão de tokens LLM são treinadas em grandes volumes de texto da internet.
Fluxo de trabalho geral de um LLM prevendo a próxima palavra3
Assim, os LLMs podem manipular texto (por exemplo, realizar conversas envolventes, responder a perguntas, escrever código). No entanto, os LLMs sozinhos não podem navegar na internet, executar código ou recuperar dados de uma base de conhecimento. Para essas tarefas, eles precisam de acesso a sistemas empresariais. Com agentes de IA, podemos adicionar capacidades externas ao LLM.
Planejamento
Em IA agêntica, os LLMs são usados para dividir tarefas em subcomponentes menores, avaliar os resultados de ações potenciais, tomar ações e avaliar suas consequências. Isso permite que eles concluam processos mais complexos.
Diferenças entre agentes de IA empresarial e chatbots tradicionais:
Diagrama “planejar-e-executar” para agentes de IA4
As vantagens desses agentes “planejar-e-executar” incluem:
- Planejamento explícito de longo prazo
- Capacidade de utilizar modelos menores/mais fracos para a fase de execução e modelos maiores/melhores para o passo de planejamento.
Isso mostra por que um agente pode realizar tarefas com facilidade, enquanto um chatbot terá um desempenho inferior. O agente de IA se beneficia de várias chamadas LLM e de um sistema externamente necessário para planejar, pensar, avaliar e realizar tarefas.
O benchmark de desempenho do modelo GPT demonstra esse ponto. O modelo GPT-3.5 envolto em um loop de reflexão (95%) supera o GPT-4 (~65%) em prompting zero-shot (executar uma tarefa sem exemplos anteriores ou treinamento específico).
Reflexão: O LLM revisa seu próprio trabalho para determinar como ele pode ser melhorado.
Benchmark de desempenho de codificação Human Eval5
Fundamentação
Sem fundamentação, alucinações prejudicam a usabilidade dos LLMs como agentes. Com cada etapa do processo (por exemplo, planejamento, avaliação), a probabilidade de alucinações aumenta. Os agentes de IA empresarial usam várias abordagens para se fundamentar:
- Pesquisando bases de conhecimento empresariais por fatos
- Contexto: Se um usuário do departamento de vendas estiver ligando para o agente, esse fato pode ser usado para reduzir significativamente o espaço de soluções para ações. Por exemplo, um vendedor não seria esperado para pagar uma fatura ou responder a uma solicitação interna de TI
- Foco: Se um agente de IA empresarial estiver focado em finanças, então ele não esperará realizar ações no domínio de TI, tornando mais fácil escolher quais ações tomar.
Aqui, focamos em assistentes de IA empresarial e copilotos com amplas capacidades de automação. Também cobrimos assistentes de IA empresarial construídos para casos de uso mais especializados, incluindo:
- Ferramentas de IA Excel
- Ferramentas de IA Financeira Agêntica
- Aplicações de IA de AP (contas a pagar)
- Chatbots
- Agentes de atendimento ao cliente
Categorias de plataformas de IA empresarial
Categoria de assistentes de conhecimento
Essas soluções ajudam as pessoas a encontrar informações nos documentos, aplicativos e mensagens de uma empresa para fornecer respostas a perguntas rapidamente e em detalhes. As equipes as usam para economizar tempo e reduzir o trabalho repetido.
Categoria de construtores de fluxo de trabalho
Esses assistentes permitem que os usuários realizem ações, automatizem tarefas e sigam etapas em um processo. As equipes as usam para economizar tempo em trabalho repetitivo, como enviar e-mails ou atualizar registros.
Categoria de ferramentas de TI e suporte
Essas ferramentas ajudam as equipes de TI, agentes de suporte e funcionários a resolver problemas técnicos mais rapidamente. Eles podem responder a perguntas, criar tickets ou encontrar correções conectando-se ao help desk e aos sistemas de monitoramento.
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author = {PhD., Ezgi Arslan,},
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