Agentes de IA vs. Chatbots: Qual é a diferença?

Esse conteúdo foi traduzido do original, publicado no blog da HubSpot em inglês, e adaptado para a realidade dos nossos leitores brasileiros. 

Se você entrou em contato com uma empresa buscando suporte ao cliente recentemente, provavelmente foi direcionado primeiro a uma interação digital. As empresas estão cada vez mais confiando em interações digitais, como chatbots e agentes de IA para escalar suas funções de atendimento 

Usar IA nas interações digitais é a melhor e mais simples forma de tornar essas interações mais humanas, proporcionando uma melhor experiência aos clientes com respostas personalizadas conforme suas necessidades. 

Neste texto, vamos falar sobre: 

• Agentes de IA versus Chatbots
• Diferenças entre chatbots e agentes de IA
• Casos de uso de agentes de IA
• Casos de uso de chatbots
• Como escolher entre agentes de IA e chatbots

 

As diferenças entre chatbots de IA e agentes de IA

Quando você ouve falar em agentes de IA e chatbots, pode ficar tentado a usá-los de forma intercambiável. Embora ambos utilizem IA para ajudar empresas ou usuários a concluir uma tarefa, eles diferem em seu nível de conhecimento e capacidade de execução.

• Os chatbots de IA são desenvolvidos para conversas. Eles ajudam os usuários a encontrar as informações necessárias para concluir uma tarefa por meio de comunicação bidirecional. Isso os torna excelentes para lidar com perguntas frequentes ou auxiliar em solicitações simples;
• Os agentes de IA são desenvolvidos para lidar com solicitações complexas e em várias etapas, que não são predefinidas. Os agentes têm a capacidade de executar ações para concluir a solicitação.

Interagindo com clientes e auxiliando em solicitações

O que os Chatbots de IA Podem Fazer

Essencialmente, os chatbots de IA são projetados para oferecer suporte nocontexto de uma conversa, fornecendo informações ou sugerindo os próximos passos para que o usuário conclua sua solicitação.

Um chatbot de IA é mais avançado do que um chatbot tradicional, pois consegue entender a linguagem, além dos comandos pré-programados, e oferecer respostas geradas pela IA com base nos dados com os quais foi treinado. No entanto, um chatbot de IA precisa ingerir grandes quantidades de informações (como dados de conversas) para analisar e usar na formulação de respostas.

• Como os Chatbots de IA são treinados em coisas como suas conversas anteriores, seus artigos da base de conhecimento e seu conteúdo, eles são realmente bons em executar tarefas básicas, como resolver perguntas frequentes e solucionar problemas;
• Os chatbots de IA são ótimos para ajudar os clientes a se autoatenderem. Quando conectados à sua base de conhecimento, os chatbots de IA podem exibir artigos de ajuda e conteúdo com base nas palavras-chave fornecidas na conversa;
• Os chatbots podem obter informações (como perguntar o nome do visitante, número do pedido, etc.) e repassá-las a outros sistemas conectados, como seu CRM ou software de emissão de tickets. Às vezes, eles podem até usar APIs para extrair informações do chat.

No entanto, quando se trata de interações em várias etapas, os chatbots de IA têm capacidades limitadas.

O que os agentes de IA podem fazer

Os agentes de IA funcionam mais como um representante de automação de atendimento ao cliente real.

Como os agentes de IA são baseados em LLMs, eles podem aprender e se adaptar em tempo real, ao mesmo tempo em que compreendem o contexto e o sentimento. Assim, em vez de depender apenas de palavras-chave ou correspondência de padrões para fornecer uma resolução, o agente pode entender perguntas mais sutis e até mesmo ajudar a resolver interações em várias etapas.

Isso não apenas torna a conversa mais natural, mas também permite que o agente resolva problemas mais complexos.

• Os agentes de IA se destacam no gerenciamento de interações complexas e de solicitações em várias etapas. Um agente de IA pode fazer coisas como consultar o status do seu pedido, reconhecer que seu pedido está atrasado na entrega e oferecer automaticamente um incentivo ou solução para compensar esse atraso.
• Alguns agentes de IA podem até usar fatores como o sentimento detectado e a intenção do cliente para decidir os próximos passos de forma inteligente, como oferecer um incentivo a um cliente insatisfeito para evitar o cancelamento ou sugerir um upgrade a um cliente VIP de longa data. Então, o agente pode ir um passo além, processando essas tarefas, tirando assim o trabalho do representante humano.

Exemplo de como chatbots de IA e agentes de IA interagem de forma diferente com os clientes

Imagine que você está visitando uma loja de sapatos pessoalmente. Aqui estão suas diferentes interações.

• Interação com o chatbot: O chatbot de IA é semelhante ao recepcionista na porta da frente que diz olá, pergunta se pode ajudar você a encontrar algo e, em seguida, indica a direção certa. Embora ele possa detectar coisas como sua intenção e seu sentimento, se você perguntasse a essa pessoa qual marca comprar ou se um sapato tem o tamanho certo, ela teria que chamar outro funcionário para ajudá-lo.
• Interação com o agente: O agente de IA é mais como o funcionário da loja de sapatos, especializado no tipo de calçado que você procura e pode ser consultivo em suas orientações. Ele pode responder às suas perguntas sobre marcas ou funcionalidades, pegar tamanhos na parte de trás para você experimentar, sugerir um par de meias combinando com seus sapatos novos e, em seguida, registrar sua compra no caixa para concluir sua transação.

Conclusão: embora o chatbot e o agente tenham ajudado você em sua jornada para comprar sapatos novos, suas funções e responsabilidades são limitadas ao seu nível de conhecimento e à sua capacidade de executar determinadas tarefas.

Aprendizado e Adaptação

Como os Chatbots de IA Aprendem

Os chatbots de IA normalmente exigem mais treinamento e revisão manuais, e quaisquer descobertas também podem exigir atualizações manuais nas árvores de decisão e nos fluxos do bot.

Por exemplo, se você descobrir uma pergunta que o bot tenha dificuldade em responder, precisará analisar a pergunta do cliente, ver como o bot está respondendo e treinar o modelo para uma resposta melhor. Você pode até precisar fazer testes A/B nos fluxos de perguntas e respostas para ver qual tem melhor desempenho.

Como os chatbots de IA estão constantemente aprendendo com as conversas, quanto mais conversas o bot tiver e quanto mais feedback você der a ele, mais adaptará suas respostas futuras (e as respostas sugeridas para sua equipe).

Suas equipes de suporte também devem treinar o modelo, fornecendo feedback sobre as conversas. A maioria dos chatbots terá um espaço para que um humano faça coisas como aprovar, negar ou editar uma resposta sugerida, bem como classificar uma conversa que o bot teve.

Como os agentes de IA aprendem

Os agentes de IA geralmente vêm com modelos ou algoritmos integrados que ajudam o agente a aprender e se adaptar.

Assim como acontece com o chatbot, quanto mais conversas seu agente tem, mais ele aprende e se adapta para atender às necessidades dos seus clientes.

Depois que um agente de IA é treinado em seus conjuntos de dados e conectado à sua pilha de tecnologia, ele pode analisar conversas ou interações anteriores que seus representantes humanos tiveram e oferecer respostas semelhantes.

À medida que a base de conhecimento, as ofertas de produtos ou as políticas da sua empresa mudam, seu Agente de IA pode adaptar automaticamente suas respostas a essas mudanças, eliminando a necessidade de atualizar manualmente as tags ou os fluxos de conversa.

O treinamento de um agente de IA ainda inclui a responsabilidade de revisar as interações com os clientes e fornecer feedback, mas a vantagem de um agente é que geralmente não requer um ajuste manual (como adicionar uma nova resposta a vários fluxos de bot) para que o bot implemente as alterações necessárias.

Além disso, muitos agentes de IA analisam dados continuamente para identificar lacunas e fazer sugestões de fluxos novos ou reformulados. Alguns agentes podem ir além de apenas sugerir mudanças e, de fato, escrever novos fluxos e implementá-los para você.

Nível de Conhecimento

Conhecimento do Chatbot

Seu chatbot de IA é tão inteligente quanto as informações que você fornece a ele. O domínio de conhecimento do seu bot será limitado às informações às quais você concedeu acesso por meio de mapeamento de site, integrações ou APIs.

Sempre que possível, o uso da busca federada proporciona uma melhor experiência ao cliente, mas exige mais esforço para configurar com um chatbot de IA.

Para habilitar a busca federada em um chatbot de IA padrão, você pode considerar realizar ações como marcação manual e até mesmo solicitar ajuda à sua equipe de engenharia para conectar várias fontes de dados, treinar o bot e definir as regras para os tipos de conteúdo relevantes.

Conhecimento do Agente de IA

Em contraste, um agente de IA não apenas examina seu site, seus dados e suas integrações em busca de respostas, mas também pode usar modelos de linguagem mais amplos, recursos externos e contexto histórico para embasar as respostas que fornece.

Mas ele vai além de extrair apenas essa variedade de informações — ele pode então combinar essas entradas para formular uma suposição lógica, criando uma resposta mais robusta e diferenciada para os clientes.

Além disso, os agentes verticais de IA provavelmente ganharão popularidade devido à crescente necessidade de conhecimento específico do setor e do domínio em fluxos de trabalho de IA.

Casos de Uso de Agentes de IA

Seria difícil encontrar uma empresa que não esteja tentando equilibrar a escalabilidade da sua organização e, ao mesmo tempo, garantir uma ótima experiência ao cliente. Os agentes de IA se destacam por ajudar as organizações a atingir esses dois objetivos simultaneamente.

O mercado de agentes de IA na área de tecnologia deve crescer pelo menos 45% nos próximos cinco anos, com o Boston Consulting Group prevendo que as empresas farão a transição para um modelo que inclui equipes muito menores de humanos trabalhando ao lado de um agente — especificamente para disciplinas complexas como atendimento ao cliente, análise de dados e desenvolvimento de software. Veja abaixo algumas maneiras pelas quais os agentes de IA podem ajudar diferentes equipes em uma organização:

Caso de Uso nº 1: Atendimento ao Cliente

As equipes de atendimento com IA e suporte ao cliente continuam a recorrer à inteligência artificial para ajudar a aprimorar a experiência do cliente, reduzindo o volume de tickets e o tempo de resposta. Um estudo recente da McKinsey constatou que 72% das empresas já estão usando IA ou planejam usar IA na automação de atendimento ao cliente até 2025.

Os agentes de IA podem transformar a experiência de suporte não apenas lidando com solicitações de suporte de Nível 1, mas também ajudando os clientes a resolver completamente seus próprios problemas (o que leva a tempos de resolução mais rápidos).

Como discutimos anteriormente, os agentes de IA podem revolucionar a experiência do cliente realizando ações que normalmente exigem várias etapas, sistemas ou intervenção humana, como:

• Ajudar um cliente a adicionar mais assentos ao seu plano de software.
• Remarcar a reserva de hotel de um cliente para uma nova data ou fazer um upgrade para um quarto maior.
• Congelar ou pausar a assinatura de um cliente mediante solicitação.
• Exibir vídeos, documentos de desenvolvimento ou cursos de treinamento para ajudar com a dúvida específica de um cliente.
• Analisar as solicitações e os pontos problemáticos do cliente para identificara temas. Isso pode ajudar a identificar potenciais oportunidades de melhoria em toda a empresa, incluindo tendências no pessoal, lacunas na documentação de suporte e muito mais.

Caso de Uso nº 2: E-commerce

A implementação de agentes de IA pode ajudar os varejistas a gerar mais receita e aprimorar a experiência do cliente. Os agentes de IA também podem ajudar os varejistas a tomar decisões de compra, fornecendo análises em tempo real dos dados e do estoque do cliente.

Os agentes de IA podem ajudar as equipes de e-commerce com ações como:

• Criar recomendações personalizadas de produtos para os clientes com base no histórico de compras;
• Sugerir proativamente um guia de tamanhos para um cliente quando ele estiver comprando um item frequentemente devolvido. Isso pode ajudar as empresas a evitar perdas financeiras com práticas como “bracketing”, em que os clientes compram vários itens por não terem certeza de qual tamanho funcionará melhor e devolvem o que não serve.
• Analisar dados históricos sobre itens que são comumente comprados juntos e, em seguida, criar oportunidades proativas de upsell para os clientes enquanto eles compram.
• Ao detectar sentimentos ou intenções, o agente pode oferecer as próximas etapas apropriadas que aumentam proativamente a satisfação do cliente. Por exemplo, se o agente reconhecer que o pedido de um cliente está atrasado ou foi perdido no transporte, ele pode oferecer automaticamente um desconto ou enviar um pedido de substituição.

Caso de Uso nº3: Gerenciamento de Contas B2B/Sucesso do Cliente

Pergunte a qualquer gerente de sucesso do cliente o que ele gostaria que a IA assumisse de suas responsabilidades, e provavelmente ele terá uma lista completa. Se você encontrar um agente que ajude as equipes de contas a gastar mais tempo gerenciando relacionamentos e menos tempo com tarefas administrativas, terá uma equipe mais feliz!

Josh Schachter, CEO da UpdateAI, declarou que, em sua experiência, “agentes de IA estão redefinindo o sucesso do cliente e o gerenciamento de contas, automatizando o trabalho repetitivo, escalando o conhecimento sobre o cliente e oferecendo um serviço de primeira classe em grande escala.”

De forma similar, Erin Gehant, gerente de contas da TrueLearn, disse que o agente de IA deles agiliza os processos internos e realiza tarefas como “transcrever reuniões, resumir os principais pontos e, em seguida, redigir e-mails de acompanhamento com base nos insights das reuniões.”

Gehant afirma que isso “ajudou a aumentar a eficiência no meu fluxo de trabalho, o que me dá mais tempo para me concentrar no fortalecimento de relacionamentos.”

Aqui estão algumas maneiras de as equipes de contas se beneficiarem de agentes de IA:

• Supervisionando automaticamente os clientes em risco com base em queda no sentimento, dados de adoção de produtos ou pontuação de saúde.
• Sugerindo (e, em seguida, redigindo) atividades para engajar os clientes com base no sentimento do cliente, queda no MAU ou outros sinais de risco.

Exemplo: Um agente poderia notificar um CSM de que a principal conta teve uma queda na adoção do produto e, em seguida, oferecer-se para redigir um e-mail convidando o cliente para um webinar que poderia ser útil para ele.

• Analisando interações com clientes, como e-mails e gravações de reuniões, para identificar palavras-chave ou sentimentos que possam sinalizar uma oportunidade de upsell, e notificar um Gerente de Contas.
• Com base em certos gatilhos, um agente poderia compilar uma apresentação ou relatório para uma próxima reunião trimestral com os dados do cliente. 
• Redigindo automaticamente um e-mail de acompanhamento após uma reunião com um resumo e/ou os pontos-chave que o CSM disse que iria acompanhar.
   

Caso de Uso nº4: Marketing

Quando se trata de encontrar maneiras criativas de usar IA, aposto que as equipes de marketing já têm uma longa lista de casos de uso inteligentes. De pontuação de leads a análise de dados e criação de conteúdo — as possibilidades são infinitas. Hoje, entre 40-50% dos profissionais de marketing já estão usando algum tipo de IA em seu fluxo de trabalho, e a maioria dos profissionais de marketing entrevistados demonstrou entusiasmo sobre o que a IA pode ajudá-los a fazer em seus trabalhos.

Aqui estão algumas maneiras como agentes de IA estão sendo usados por equipes de marketing hoje:

• Modelagem preditiva. Agentes de IA podem prever comportamentos e tendências dos clientes, o que permite aos profissionais de marketing fazer ajustes e melhorias em suas estratégias de marketing de forma oportuna.
• Conteúdo personalizado. Agentes de IA podem analisar dados dos clientes e criar conteúdo e experiências personalizadas para eles. O agente também pode identificar oportunidades perdidas de conversão, campanhas de baixo desempenho e outros padrões de comportamento que você pode usar para criar campanhas.
• Curadoria de comunicação. os agentes são alimentados por modelos de linguagem avançados, então ter um agente para redigir seus e-mails, textos de sites, títulos de webinars e mais, oferece um excelente ponto de partida. Você vai querer revisar para garantir que soa humano e corresponde ao tom de voz da sua empresa, mas quanto mais você usar essas funcionalidades, mais o agente aprenderá e se adaptará à sua marca.
• Identificando insights relevantes. Se um agente de IA tiver acesso a dados como feedback de clientes, pontuações de NPS, adoção de produtos e valor vitalício do cliente, imagine os insights que ele pode identificar para você. Se o agente puder encontrar correlações entre coisas como a compra de uma funcionalidade específica e a realização mais rápida de valor, você pode usar esses insights para direcionar futuros clientes.
   

Casos de uso de chatbots com IA

Quando se trata de como os consumidores interagem com uma empresa, os chatbots se tornaram uma aposta segura no cenário digital atual. Os clientes não apenas esperam ter a opção de um chatbot, mas, em alguns casos, preferem usá-lo.

No entanto, atualmente, apenas 58% das empresas B2B e 42% das empresas B2C usam chatbots. Se a maioria dos consumidores deseja (e espera) uma experiência de chat rápida e 24 horas por dia, 7 dias por semana, então parece que as empresas ainda precisam se atualizar.

Vale ressaltar que os chatbots não se limitam a responder a perguntas de suporte — as empresas também podem usá-los para aumentar a conversão e a receita. Dados mostram que, em média, as empresas que usam chatbots veem mais leads de alta qualidade capturados, um aumento nas transações e mais receita de upsell atribuída às interações com chatbots.

Vejamos algumas maneiras pelas quais as equipes podem usar chatbots de IA.

Caso de Uso nº1: Atendimento ao Cliente

Quando você usa um chatbot de IA para gerenciar solicitações repetitivas e frequentes, você libera sua equipe de suporte para lidar com questões mais complexas dos clientes e oferecer um serviço de primeira classe.

Além disso, ao criar esses fluxos de suporte com um chatbot de IA, você oferece suporte 24/7 aos seus clientes, o que, para a maioria dos consumidores, é o recurso mais útil de um chatbot.
Aqui estão algumas maneiras-chave de como chatbots de IA podem ajudar as equipes de automação de atendimento e suporte:

• Suporte geral:  comece com um fluxo de chatbot de “Obter ajuda”, modelado com base nos seus documentos de FAQ. Após algumas semanas, revise os relatórios para ver quais áreas permanecem não resolvidas, e então treine e atualize o modelo conforme necessário.
• Autoatendimento para clientes: conectar seu chatbot de IA à sua base de conhecimento, à conteúdos educativos e até mesmo aos documentos de desenvolvedores é uma ótima maneira de exibir conteúdo relevante que pode ajudar os clientes a encontrar respostas para suas perguntas. Não só o seu bot de IA pode entregar o conteúdo, como também pode usá-lo para formular a resposta adequada.
• Respostas sugeridas. A maioria dos chatbots de IA oferece respostas sugeridas. Faça com que sua equipe passe um tempo treinando o modelo, usando ativamente as respostas sugeridas. Seja editando-as, aceitando-as ou rejeitando-as, a única maneira de melhorar é interagir com esse recurso para que o modelo aprenda ao longo do tempo.
• Integração de novos representantes de suporte. O acesso a um chatbot de IA é um tesouro para um novo membro da equipe de suporte. Os representantes de suporte podem usar recursos, como respostas sugeridas, para agilizar suas respostas ou pesquisar tickets anteriores por tópico para ver como os representantes anteriores responderam a perguntas semelhantes. Isso permite que os representantes de suporte entrem na fila sem precisar de tanto tempo de adaptação.
   

Caso de Uso nº2: Configuração de Produto/Onboarding

Oferecer suporte aos seus clientes na nova compra é uma ótima maneira de tornar a configuração de um novo produto ou a integração de um novo software parecer pessoal. Se o produto ou serviço que você vende exige que o cliente o configure por conta própria, um chatbot de IA pode oferecer um tempo de valor mais rápido aos seus clientes e reduzir um pouco da carga das equipes de implementação.

Gardner vê ainda mais oportunidades aqui: “Prevejo que a IA se expanda mais para o onboarding e o sucesso do cliente no futuro próximo. Podemos usar a IA para ajudar os clientes a configurar as coisas ou a ser mais estratégicos na implementação.”Vi como os bots de onboarding oferecem valor tanto no espaço B2C quanto no B2B:

• B2B: Líderes de CX estão olhando para como podem usar a IA para melhorar cada estágio da jornada do cliente.
• B2C: Não ter uma estratégia de configuração ou de onboarding eficiente pode custar receita, já que os dados mostram que 54% dos consumidores dizem que devolveriam um produto se fosse difícil de instalar.

Vá passo a passo, adote um tom positivo e encorajador, e exija que o cliente interaja no chat antes de passar para a próxima etapa. Evite apenas vincular os documentos de ajuda neste bot — escreva realmente os passos e incorpore tutoriais em vídeo ao fluxo de chat, se algum passo for especialmente técnico ou complicado.

• Crie um chatbot de “Solução de Problemas” baseado em perguntas comuns que surgem após o cliente começar a usar seu produto. Reserve um tempo para revisar isso e ver como está funcionando.
• Após a conclusão do fluxo de configuração, ou na próxima visita, inicie um chatbot de “Dicas e Truques” que mostre ao cliente mais funcionalidades e recursos legais que ele possa aproveitar.

Sugiro ser criativo com isso, envolvendo sua equipe de marketing ou de sucesso do cliente para apresentar clientes existentes, compartilhando suas dicas e truques.

Caso de Uso nº3: Equipes de Vendas B2B

Chatbots de IA são uma excelente ferramenta para ajudar as empresas a conduzir os clientes pelas diferentes fases do ciclo de vendas.

Os chatbots podem capturar e qualificar leads, oferecer ao prospect a oportunidade de agendar uma demonstração imediatamente e criar conteúdo que ressoe com os prospects, independentemente da fase do funil em que se encontram.

Aqui estão algumas maneiras-chave de como os chatbots de IA podem beneficiar as equipes de vendas:

• Captura geral de leads. Em vez de fazer com que seus visitantes preencham um formulário de site complicado, ofereça uma experiência de chatbot que seja conversacional. A IA pode aprimorar as informações do lead, sinalizando aspectos como sentimento e intenção para você. Se você definir critérios de qualificação no fluxo do chatbot, como tamanho da empresa, e-mail comercial, etc., você pode fazer com que o chatbot exiba seu calendário a visitantes qualificados e lhes dê a oportunidade de agendar um horário com você.
• Tratamento VIP para prospects inbound. Se o seu chatbot puder reconhecer quando visitantes da sua lista de prospects acessarem o site, ofereça a esses prospects uma experiência de chat personalizada que inclua a opção de conversar com você ou agendar um horário na sua agenda.
• Conteúdo curado. Use seu chatbot de IA para criar experiências curadas para os visitantes, como estudos de caso relevantes para visitantes recorrentes, ou experiências específicas para visitantes inbound que se encaixem no seu ICP.
• Fechar o negócio. Se o seu chatbot puder reconhecer quando um visitante de uma oportunidade aberta acessa o site, você pode criar uma experiência de chatbot mais personalizada que o ajude a mover pelo ciclo de vendas.

Caso de Uso nº4: Casos de Uso Específicos da Indústria

Os chatbots de IA são um excelente recurso para todos os negócios, e embora muitas equipes possam se beneficiar desses recursos, também é importante olhar para como indústrias podem utilizá-los em seu benefício. 

Indústrias de Serviço e Hospitalidade:

• Restaurantes podem usar chatbots de IA para ajudar os clientes a encontrar uma localização e fazer uma reserva.
• Estilistas podem usar um chatbot para ajudar os clientes a escolher um serviço e agendar uma consulta.
• Hotéis ou B&Bs podem usar chatbots para ajudar os clientes a obter respostas a perguntas frequentes, solicitar serviços adicionais ou reservar complementos.

Recrutadores:

• Considere usar um chatbot de IA como canal de intake para candidatos interessados.

Imobiliárias/gestão de propriedades:

• Dependendo da complexidade do seu chatbot e de como ele se integra com algo como um MLS, você pode usar um chatbot para permitir que visitantes pesquisem propriedades por CEP, capturem informações para compradores interessados e agendem visitas.

Como escolher entre agentes de IA e chatbots

Em geral, isso se resume a alguns fatores-chave, como orçamento, capacidade de trabalho, seu caso de uso específico e o resultado desejado.

Razões para optar por um chatbot:

• Os chatbots de IA são uma ótima opção para qualquer pessoa, mas funcionam especialmente bem para quem está começando a usar IA para ajudar a escalar suas organizações.
• Equipes pequenas, pequenas empresas e aqueles com orçamento apertado também se beneficiam ao escolher um chatbot de IA.
• Se o seu caso de uso for relativamente simples e alinhado aos casos de uso mencionados acima, um chatbot de IA é uma excelente opção para você.
• Os chatbots provavelmente são mais acessíveis do que um agente de IA, então, se você estiver trabalhando com um orçamento reduzido, esta provavelmente será a melhor opção. (Eu vi que os chatbots de IA variam bastante em capacidade também, então, se você está procurando um bot mais avançado, essas opções definitivamente existem.)

Mas só porque um chatbot se conecta à sua Base de Conhecimento e pode exibir artigos de ajuda, isso não o torna um chatbot de IA. Se você realmente deseja uma experiência de chatbot de IA, procure uma ferramenta que use PLN, que consiga responder e se adaptar às mudanças na linguagem e que não dependa exclusivamente de fluxos de trabalho de decisão.

Razões para optar por um agente:

• Os agentes de IA são ótimos para empresas que buscam resolver problemas de eficiência ou de limitações de equipe.
• Os agentes são ótimos para organizações maiores e mais maduras, pois geralmente há infraestrutura existente para ajudar a construir, integrar e gerenciar um agente de IA, maximizando suas capacidades. (Isso não significa que um agente de IA não seja adequado para uma empresa pequena e ágil que tenha a equipe certa para implementar e gerenciar!)
• Os agentes de IA são ótimos para casos de uso semi-complexos a complexos — situações em que você não quer apenas pedir à IA para buscar dados para você, mas também quer uma ferramenta que possa sintetizar esses dados, fazer sugestões e executar tarefas para você.
• Se você é uma organização que quer aproveitar a IA para reduzir tarefas manuais, criar eficiência, identificar maneiras de melhorar a experiência do cliente e analisar dados para tomar decisões mais informadas, então um agente é a melhor opção para você.

Independentemente da opção escolhida, aqui estão algumas recomendações finais a considerar antes de assinar o contrato:

1. Revise as capacidades de integração com sua pilha tecnológica atual (especialmente com seu sistema de tickets de suporte, se for o seu caso de uso).
2. Pergunte sobre o tempo necessário para o treinamento do modelo, os limites e a privacidade dos dados.
3. Leia as avaliações e pergunte antes de se comprometer.

Novidades da HubSpot 

No Spotlight 2025, a HubSpot lançou mais de 200 produtos focados em impulsionar o crescimento por meio de equipes híbridas compostas por humanos e por inteligência artificial, incluindo o Data Hub para unificação e limpeza de dados, além de novos Breeze Agents — agentes de IA que atuam como colegas digitais, ampliando a capacidade humana ao lado das equipes de marketing, vendas e atendimento. 

Com ferramentas integradas de IA em toda a plataforma e recursos como o Breeze Assistant, que oferece suporte personalizado e contextualizado, o Spotlight demonstra como a HubSpot está liderando a transformação digital, indo muito além dos chatbots tradicionais para entregar experiências inteligentes e personalizadas que aceleram resultados.
 

Faça sua escolha: chatbot de IA ou agente de IA

Seja escolhendo um chatbot de IA ou um agente de IA, você certamente verá ganhos em eficiência para suas equipes e uma experiência de cliente aprimorada.

Se você está começando ou tem um caso de uso realmente simples para resolver, não tem problema em começar com um chatbot de IA para a automação de atendimento.

No entanto, se você perceber que está se apoiando em ferramentas externas de IA (como o ChatGPT) para buscar informações, sintetizar dados ou automatizar outras tarefas, então é hora de explorar um agente de IA.

Fonte: Blog Hubspot