O Estado da IA Conversacional no Suporte

A Stripe é sinônimo de ótimo suporte, muitas vezes indo além para surpreender e encantar. Mas oferecer um bom suporte vai além dos bilhetes escritos à mão e dos totens impressos em 3D que vemos no Twitter. Mais de uma década de trabalho humano e engenharia de software permitiu que a Stripe criasse um atendimento ao cliente que apoia milhões de empresas por ano. Entrei na Stripe em 2015, quando a empresa tinha acabado de passar de 200 pessoas, e a equipe de suporte cabia em volta de uma única mesa de reunião.

Fui uma das primeiras contratações em Dublin, um dos primeiros escritórios da Stripe para cobertura global de suporte. Em cinco anos lá, a Stripe reorganizou a equipe de suporte em especializações, trouxe fornecedores externos como suporte de primeiro nível, expandiu canais, adicionou idiomas e, por fim, criou planos de suporte pagos. Tendo ajudado a desenhar e testar esses programas de suporte em evolução, vi de perto as complexidades de escalar o atendimento ao cliente — complexidades que a IA Conversacional poderia ter simplificado.

IA Conversacional

A IA Conversacional tem três elementos. Eles funcionam juntos de forma integrada: Speech-to-Text capta a intenção do usuário, Modelos de Linguagem interpretam e geram respostas inteligentes, e Transformar Texto em Áudio transforma essas respostas em conversas naturais.

• Speech to Text: O “ouvido” da IA converte a fala do usuário em texto, com alta precisão.
• Modelos de Linguagem: O “cérebro” da IA processa esse texto, entende o contexto e gera respostas inteligentes.
• Transformar Texto em Áudio: A “voz” transforma as respostas em áudio natural.
• Turn Taking: Um serviço dedicado monitora interrupções e garante que a conversa seja natural e pareça humana.

Quando entrei na Stripe, meu trabalho era absorver o máximo possível sobre o produto. Como parte do treinamento, eu acompanhava agentes mais experientes e aprendia com uma série de interações anteriores de suporte — uma abordagem parecida com a forma como um agente de IA aprende.

A IA é ótima em reconhecer padrões, e grande parte do suporte é justamente isso. Tudo começa com o usuário explicando seu problema. O agente de suporte processa essa informação, tenta relacionar com o que já sabe e apresenta uma resposta ao usuário. Mas o suporte vai além de repetir uma base de conhecimento; um bom atendimento exige empatia, criatividade e colaboração para resolver o problema do usuário. Infelizmente, a maioria das interações de suporte deixa a desejar.

O cenário atual do suporte

O suporte é um ponto de contato importante, mas muitas vezes é doloroso. Pense na última vez que você precisou ligar para uma companhia aérea. Você fica horas esperando e — quando finalmente é atendido — dizem que seu problema é com outro setor, e o ciclo sem fim continua.

A dor não está só do lado do cliente. Oferecer uma boa experiência de suporte é difícil, e ainda mais complicado em grande escala. No nosso mundo de software, o suporte ainda depende muito de pessoas. Imagine que você recebe um grande volume de clientes de uma hora para outra: é fácil aumentar a capacidade do site com um clique na AWS, mas não dá para simplesmente ligar um botão e ativar o suporte.

Leva tempo e dinheiro para expandir uma equipe de suporte. Na América do Norte, encontrar, treinar e integrar um agente de suporte custa cerca de US$ 12.000. Incluindo esse investimento inicial, o custo médio de um agente é de US$ 30 a US$ 40 por hora. Algumas empresas optam por terceirizar, pagando entre US$ 8 e US$ 30 por hora. Parece interessante à primeira vista, mas esse preço baixo traz menos controle sobre processos, qualidade e responsabilidade.

Mas e se você pudesse ativar o suporte em minutos e escalar sem limites? E se fosse possível oferecer suporte de qualidade, com baixo custo? Essa é a promessa da IA Conversacional, e depois de anos trabalhando com suporte, acredito que isso muda tudo.Conversational AI, e tendo passado anos trabalhando em suporte, acredito que é uma mudança total de jogo.

Alexis é um exemplo de agente de IA da ElevenLabs. Ele foi criado como agente de suporte dentro da documentação da ElevenLabs e hoje atende mais de cem chamadas por dia.

Imagine se Alexis fosse humano. Para começar, não acredito que muitos agentes conseguiriam atender 100 chamadas por dia. Se fosse um agente muito eficiente e com chamadas simples, talvez chegasse a 60, e provavelmente mais perto de 40 para agentes menos experientes ou casos mais complexos. Ou seja, seria preciso contratar pelo menos dois agentes e provavelmente pagar horas extras.

Se os agentes fossem baseados na América do Norte, o custo para atender 100 chamadas seria de pelo menos US$ 700, em média US$ 1.719, podendo chegar a US$ 4.094. É muito, então talvez você decida terceirizar. Nesse caso, o valor ficaria entre US$ 128 e US$ 480, com média de US$ 288 — bem mais barato, mas há custos ocultos com integração e supervisão dessas empresas, além do risco para a marca se o serviço não for bom.

O custo para rodar um Agente de Suporte com IA pode ser tão baixo quanto US$ 0,015 por minuto para o componente de áudio. O LLM pode custar menos de um centavo até alguns centavos por minuto, dependendo do modelo e do tamanho da base de conhecimento. Ou seja, seriam cerca de US$ 13 a US$ 18 para cem chamadas. Isso é mais de 110 vezes mais barato que um agente interno, e 18 vezes mais barato que um terceirizado. Como experiência objetiva de suporte, acho que o Alexis é ótimo. Por esse preço, é incrível.

IA Conversacional na prática

No mundo ainda muito analógico da cadeia de suprimentos, Traba é uma ponte tecnológica para talentos, ajudando empresas industriais a recrutar e gerenciar seus trabalhadores. Embora a Traba ofereça apps e dashboards, o telefone continua sendo um elo importante para uma força de trabalho acostumada com folhas de ponto em papel e quadros de avisos.

A Traba analisou em quais ligações sua equipe de operações gastava mais tempo e encontrou dois principais motivos: dúvidas de suporte e checklists de agendamento. Para o CTO Akshay Buddiga, automatizar era o caminho óbvio, mas o momento também importa. “Quando identificamos um processo que queremos tornar mais eficiente, preferimos automatizar desde o início, em vez de tentar adaptar soluções depois.”

A Traba é totalmente focada em eficiência e inovação tecnológica, então migrar essas ligações para IA Conversacional fazia sentido por vários motivos. Pensando em velocidade e custo, a equipe buscou soluções. Mas a experiência do usuário também era fundamental. Como comentou o engenheiro de software Joseph Besgen: “Queríamos que parecesse uma conversa, não só uma gravação.” O teste da ElevenLabs soou tão real que, durante os testes, o pai de um funcionário da Traba não conseguiu saber se era IA ou alguém da equipe do filho.

Apesar da complexidade de agendar milhares de trabalhadores da indústria, não deveria ser tão difícil marcar uma consulta médica. Mas já tentou ligar para o seu médico recentemente? É frustrante para os pacientes e um uso ineficiente do tempo da equipe de saúde. Em parceria com a ElevenLabs, os assistentes da EliseAI estão preenchendo essa lacuna na administração da saúde, cuidando de tudo, do agendamento ao faturamento. Um hospital já tem 86% das ligações totalmente atendidas por

O futuro

Algumas tendências interessantes aparecem quando olhamos o crescimento da IA Conversacional por setor. EdTech foi o primeiro segmento a adotar — já que as empresas finalmente podiam oferecer tutoria e ensino de idiomas personalizados a preços acessíveis. O suporte ao cliente veio logo depois, pois as interações de suporte são ideais para reconhecimento de padrões: a resposta está na base de conhecimento, e o agente de IA trabalha para encontrar a solução para a dúvida do usuário. Também vemos o crescimento de aplicações verticalizadas, principalmente em logística e saúde — como Traba e EliseAI. Novamente, são áreas repetitivas e previsíveis, facilmente atendidas por IA.

IA conversacional traz o suporte do reino atômico para o mundo dos bits. Agora, o suporte pode ser uma experiência melhor para as empresas e seus clientes. Como seu provedor de nuvem, sua equipe de suporte de IA pode escalar para cima e para baixo. Seus clientes nunca terão que esperar em espera, e você se livra da dor de cabeça operacional de criar centros de suporte em todo o mundo.

No último ano, agentes de voz já são bons em conversar e buscar informações, mas acredito que isso é só o começo. Em 2025, acredito que agentes de voz IA serão o padrão para agendamento de reuniões e suporte tipo “especialista em produto”. Mesmo que fiquem restritos a chamadas de busca de informações, isso já vai reduzir bastante o volume de suporte e liberar as equipes humanas para tarefas de maior valor.

Em 2026, vamos passar da busca de informações para a execução de ações. O agente de voz IA padrão fará chamadas de API e se conectará com apps de terceiros. Eles vão agendar reuniões, emitir reembolsos e muito mais.

Em 2027, vejo os agentes de voz IA evoluindo do suporte para o sucesso do cliente. Acredito que até negociações inteiras de vendas serão conduzidas por IA, talvez dos dois lados. Para muitos, isso parece o limite final, mas para mim é só o começo. Tarefas criativas e contextuais, que antes achávamos exclusivas de humanos, vão ser cada vez mais realizadas por IA.

O suporte vai deixar de ser só um centro de custos: primeiro neutralizando despesas e, depois, virando fonte de lucro para o negócio. Agentes de voz IA vão entrar em contato proativamente com clientes, reduzindo churn e aumentando o valor de cada cliente. A IA Conversacional traz muitos benefícios do suporte humano, mas com memória perfeita, dezenas de idiomas e funcionamento 24/7. O futuro está chegando — e, em muitos aspectos, já chegou. Imagine um suporte instantâneo, empático e eficiente — sempre. Em breve, você vai até querer ligar para uma companhia aérea, só pela experiência.