Qualificar pedidos comerciais
O agente interpreta o pedido recebido, identifica a intenção e prepara o encaminhamento para a pessoa certa. Pode criar ou atualizar o contacto no CRM, de acordo com as regras definidas para o processo.
Inteligência artificial aplicada às PME
Agentes de IA para empresas em Portugal
Quando responder a um pedido exige procurar informação, perceber o contexto e atualizar um sistema, uma regra simples pode não chegar. Criamos agentes de IA para ajudar a sua equipa nesse trabalho, ligados às ferramentas que já utiliza.
Diagnóstico gratuito · Cerca de 2 minutos · Resultado indicativo
Aplicações práticas
O que pode fazer um agente de IA na sua empresa?
Estes são exemplos de utilização. O processo, os acessos e as regras são definidos para cada empresa.
Responder com base na informação da empresa
Em vez de procurar a mesma resposta em documentos e conversas, o agente consulta as fontes disponibilizadas e prepara uma resposta com contexto. As situações que exigem uma decisão passam para uma pessoa.
Ler e classificar documentos
O agente ajuda a identificar o tipo de documento e a informação relevante para a etapa seguinte. Os campos a recolher, as validações e o tratamento das exceções são definidos antes da implementação.
Escolher bem o primeiro processo
Quando compensa usar IA?
É um bom ponto de partida quando a equipa recebe pedidos semelhantes, precisa de consultar informação dispersa e repete as mesmas ações nos sistemas. Para funcionar, o processo precisa de fontes de informação úteis e critérios que se possam explicar.
Se uma regra simples resolver o problema, começamos por essa regra. Se faltarem dados ou for necessário julgamento humano em cada caso, pode ser preferível organizar o processo antes de introduzir um agente.
Para ligar ferramentas e transferir informação entre elas, consulte também as nossas integrações entre sistemas. Para organizar a entrada e o acompanhamento de pedidos, veja a automação de leads.
Da ideia à operação
Como implementamos um agente de IA
- 01
Escolher um processo concreto
Percebemos o que se repete, com que frequência, onde está a informação e o que acontece quando há um erro. O objetivo é encontrar um primeiro uso que tenha utilidade para a equipa.
- 02
Definir fontes, permissões e limites
Acordamos o que o agente pode consultar, que ações pode executar e quando precisa de aprovação. Nem todas as tarefas devem ser automáticas: negociar, assumir compromissos ou decidir casos sensíveis pode continuar do lado humano.
- 03
Integrar e testar as exceções
Ligamos o processo aos sistemas envolvidos e validamos os cenários acordados, incluindo pedidos incompletos e informação em falta. A compatibilidade depende das APIs e permissões disponíveis em cada ferramenta.
- 04
Acompanhar e medir
Definimos como acompanhar as execuções e tratar falhas. Comparamos o tempo por tarefa, as correções necessárias e os encaminhamentos para pessoas, para perceber se o processo melhorou.
Perguntas sobre agentes de IA para empresas
Qual é a diferença entre um agente de IA e uma automação?
Uma automação segue passos e regras previamente definidos. Um agente pode usar IA para interpretar informação e escolher uma ação dentro dos limites permitidos. Frequentemente, a solução combina os dois: regras para o que é previsível e IA para interpretar linguagem ou documentos.
O agente pode trabalhar com o meu CRM e as ferramentas atuais?
Esse é o ponto de partida. Avaliamos as ligações disponíveis e os acessos necessários antes de propor a integração. Quando uma ferramenta não permite a ação pretendida, explicamos a limitação e as alternativas.
O agente envia respostas ou toma decisões sem aprovação?
Isso é definido para cada processo. Pode preparar uma resposta para revisão, executar apenas ações autorizadas ou encaminhar determinados pedidos para uma pessoa. O nível de autonomia faz parte do desenho e é aprovado antes da construção.
Quanto custa implementar um agente de IA?
Depende do processo, das fontes de informação, das integrações e do nível de acompanhamento. O orçamento é apresentado depois do diagnóstico. A proposta deve esclarecer também os custos de utilização de modelos e ferramentas externas, quando existam.
Como são tratados os dados da empresa?
Antes da implementação, é necessário definir que dados entram no processo, quem pode aceder e que fornecedores estão envolvidos. As condições de conservação e tratamento devem ser avaliadas para o caso concreto; não se deve dar ao agente acesso a informação de que não precisa.
Que pedido ocupa a sua equipa todos os dias?
Comece por esse exemplo. O diagnóstico ajuda a identificar o primeiro processo a avaliar; a viabilidade e o orçamento são definidos depois de conhecermos o seu caso.