Resumo do Webinar: Como a Urban Company Automatizou o Suporte a Parceiros em Escala

A maioria das equipes de suporte encontra um limite ao tentar escalar. Elas adicionam agentes, os custos aumentam, a qualidade continua inconsistente e os picos sazonais desorganizam tudo. A Urban Company encontrou um caminho diferente.

Em Por trás do agente: como a Urban Company automatizou o suporte a parceiros em escala, Abhishek Thakur, gerente de engenharia da Urban Company, explicou como a empresa implementou IA de voz em toda a sua operação de suporte a parceiros — e o que aconteceu com a qualidade, o custo e o volume de chamadas depois disso.

O problema de suporte da economia gig

A economia gig depende muito da confiança entre plataformas e trabalhadores, e qualquer quebra dessa confiança pode levar os trabalhadores a migrar para concorrentes. Com mais de 15 milhões de trabalhadores gig na Índia — número que deve chegar a 23 milhões até 2030 — essas pessoas interagem principalmente com as plataformas por celular e voz. Dadas as condições de trabalho, como ruído, problemas de conexão e a mistura de idiomas, o suporte baseado em texto muitas vezes se mostra inviável.

Apesar disso, muitas plataformas ainda recorrem ao chat, o que resulta em baixas taxas de resolução no primeiro contato e altas taxas de escalonamento. Os trabalhadores frequentemente sentem que a plataforma não foi pensada para suas necessidades. A IA de voz apresenta uma possível solução, oferecendo uma forma de comunicação alinhada à maneira como essa força de trabalho atua. A questão é se ela consegue fazer isso com a fidelidade e a escala exigidas pelas operações da economia gig.

Por que a voz era o canal certo para trabalhadores gig

A Urban Company atua em 51 cidades na Índia, além dos Emirados Árabes Unidos, Singapura e Arábia Saudita. Ela gerencia quase 60.000 profissionais de serviço ativos — encanadores, esteticistas e técnicos de conserto de eletrodomésticos — que realizam serviços nas casas das pessoas todos os dias.

Esses parceiros não são usuários de tecnologia típicos. Muitos compram um smartphone especificamente para entrar na plataforma. Seu canal natural de comunicação é a voz, não o texto. Quando a Urban Company analisou os registros do suporte por chat, viu parceiros enviando mensagens fragmentadas em hinglish, anexando capturas de tela borradas e, o mais revelador, pedindo no chat para receber uma ligação.

A diferença entre o canal de suporte e a forma como os parceiros realmente se comunicam criava atrito em cada ponto de contato.

O suporte conduzido por pessoas nessa escala cria seus próprios problemas cumulativos: 

1. Dez agentes humanos de call center explicam as coisas de dez maneiras diferentes
2. Atualizar os procedimentos operacionais padrão leva semanas para se disseminar pela equipe
3. E, quando chega a temporada de conserto de ar-condicionado, o volume de chamadas aumenta sem aviso 

A IA de voz resolve os três problemas: oferece uma resolução consistente todas as vezes, adapta-se instantaneamente a novas informações e escala horizontalmente para atender a qualquer volume.

A Urban Company escolheu a ElevenLabs porque suas vozes soavam mais humanas — uma decisão tomada por meio de uma pesquisa interna anônima, em que os funcionários ouviram gravações de vários fornecedores e votaram. Quando seus usuários são trabalhadores gig criando confiança em uma plataforma, a qualidade da voz não é uma preferência: é uma condição essencial.

Por trás dos agentes da Urban Company

A Urban Company agora utiliza IA de voz em três grandes subverticais:

Suporte a parceiros — Os parceiros podem ligar pelo app a qualquer momento durante um serviço e obter ajuda com qualquer situação que estejam enfrentando, de disputas com clientes a problemas de pagamento ou de conclusão do serviço.

Contato para indicações — Chamadas proativas para parceiros existentes, perguntando se gostariam de indicar familiares ou amigos para a plataforma. Uma interação de alto volume e sensível ao relacionamento, que se beneficia de um tom consistente e zero tempo de espera.

Instahelp — Uma camada de interação sem app para parceiros que não conseguem ler ou escrever com facilidade. Os parceiros gerenciam seus serviços, assinaturas e dúvidas inteiramente por voz, sem necessidade de interface.

Hoje, a Urban Company opera mais de 30 casos de uso ativos e caminha para mais de 150 subagentes. O que começou com uma pessoa explorando se isso era sequer possível se tornou uma equipe de 30 pessoas que desenvolve e implementa agentes de IA de voz em toda a empresa. Quando um caso de uso funcionou, todas as equipes quiseram um.

Demonstração: resolução com vários agentes em tempo real

Cenário: Um parceiro prestador de serviços chega ao local do cliente. O cliente recusa o serviço devido a uma queda de energia, e o parceiro precisa reagendar sem receber uma multa por cancelamento.

O que foi apresentado:

• O parceiro liga para o suporte da UC pelo app e fala com uma agente de IA (Anjali)
• Anjali confirma os detalhes do serviço e coloca o parceiro em espera
• Ao mesmo tempo, uma segunda agente (Vidhi) liga diretamente para o cliente
• Vidhi confirma o motivo do cancelamento, oferece o reagendamento para o mesmo horário na manhã seguinte e o agenda
• Anjali volta ao parceiro com a solução: o serviço foi reagendado e não há multa por cancelamento
• O parceiro agradece à agente pela rápida resolução

Por que isso importa:

Não se trata de um único agente seguindo um roteiro. São vários agentes trabalhando em paralelo — um gerenciando a ligação do parceiro, outro resolvendo o problema do cliente em tempo real — orquestrados para chegar a uma solução que nenhum deles conseguiria alcançar sozinho. A Urban Company usa de 50 a mais de 60 variações de prompt no suporte a parceiros, com interações individuais que às vezes envolvem de 7 a 10 subagentes trabalhando em sequência.

Boas práticas

A Urban Company compartilhou aprendizados importantes de sua jornada com IA de voz:

1. Priorize a funcionalidade no início. O custo por minuto da Urban Company aumentou significativamente em fevereiro e março, à medida que adicionavam mais inteligência aos agentes. Depois, caiu para menos do que era no início. Foque em fazer o caso de uso funcionar. A otimização de custos pode vir depois e acontece mais rápido do que você imagina, quando entende onde estão as ineficiências.
2. Pequenas mudanças têm um impacto enorme. IA conversacional tem tudo a ver com os detalhes. A Urban Company adicionou um breve áudio de espera com "verificando..." antes de fornecer informações — mesmo que a API responda em milissegundos. A pausa fez a resposta parecer que o agente realmente tinha pesquisado algo. Essa única mudança aumentou uma métrica importante em 30%. Faça experimentos constantemente — atualmente, a Urban Company mantém cerca de 15 testes A/B em execução com 1% do tráfego a qualquer momento.
3. Divida os prompts, não tente corrigi-los. Se um prompt está alucinando ou se desviando, o instinto é remendá-lo. A abordagem da UC é decompô-lo — dividi-lo em prompts menores e focados, cada um com uma função específica, e equipá-los com chamadas de ferramentas direcionadas. Seu fluxo de suporte a parceiros usa de 50 a 60 prompts para realizar tarefas distintas, em vez de um único prompt tentando lidar com tudo.
4. Crie sua base de acompanhamento antes de escalar. A Urban Company monitora rigorosamente as métricas de entrada: duração média das chamadas, palavras por minuto tanto do agente quanto do usuário, turnos por minuto, porcentagem de ruído branco e taxa de contatos indisponíveis. Sua métrica North Star é a taxa de resolução — perguntar ao parceiro, ao fim da ligação, se o problema foi resolvido. Ouvir as chamadas ainda é a forma de identificar o que os números deixam passar.
5. Detecte o idioma, não pergunte por ele. Perguntar aos usuários "qual idioma você prefere?" interrompe o fluxo da conversa. A Urban Company tentou detectar o idioma pelos sobrenomes dos parceiros e teve falsos positivos demais. A abordagem atual é: o idioma que o parceiro fala nos primeiros 30 segundos de uma chamada fica definido para todas as chamadas futuras. A mudança de idioma só é permitida no trecho inicial. Hoje, 20% das chamadas da Urban Company são realizadas em idiomas vernaculares — que não são hindi nem inglês.
6. Gerencie a latência como um problema de engenharia. Analise cada milissegundo. Identifique para onde o tempo realmente está indo — busca de dados, inferência do modelo, rede — e otimize cada parte de forma independente. Use expressões de preenchimento contextuais para mascarar o tempo de processamento, mas adapte-as ao prompt: um agente de boas-vindas diz "que bom falar com você", um agente operacional diz "deixe-me verificar isso". Essas expressões devem soar como fala natural. 

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