En bref
Cassidy est une plateforme sans code pour créer des agents IA et des workflows multi-étapes à partir de vos propres documents, pensée pour les entreprises qui manipulent beaucoup de documents plutôt que pour un seul département. Quatre produits s'empilent : une Knowledge Base, Agents, Workflows et Meetings. Il se connecte à 73 applications que j'ai pu compter dans l'annuaire en direct, fonctionne avec des modèles d'OpenAI, Anthropic et Google, et affiche SOC 2 Type II, RGPD, HIPAA et CASA.
Deux choses m'ont marqué une fois passé les pages marketing. D'abord, la page de tarifs ne contient aucun montant en dollars, et la facturation repose sur des « crédits IA » mesurés par token sans taux publié, ce qui empêche toute prévision de dépense avant l'achat. Ensuite, pour les équipes de support, le plafond est plus bas qu'il n'y paraît : chaque modèle de support publié s'arrête à un brouillon de réponse, et il n'y a nulle part dans la documentation de Cassidy de seuil de confiance, d'envoi automatique ni de chiffre de déviation.
Alors si vous voulez un assistant qui répond aux questions de vos employés sur Slack et automatise la paperasse type appel d'offres, Cassidy est un choix sérieux. Si vous êtes arrivé ici parce que votre file de tickets déborde, c'est un produit différent qu'il vous faut. Je construis de l'IA de support chez eesel au quotidien, et la différence entre « rédige une réponse » et « clôture le ticket » représente l'essentiel du travail.
Ce qu'est vraiment Cassidy AI
Cassidy Inc. a été fondée en 2023, basée à New York, et c'est une petite structure. Le cofondateur et CTO Ian Woodfill a décrit l'équipe sur Hacker News en avril 2026 comme « 25 personnes, en croissance rapide ». L'entreprise a levé 13,7 millions de dollars au total : une amorce de 3,7 millions menée par The General Partnership, puis une série A de 10 millions menée par HOF Capital en septembre 2025.
Le CEO Justin Fineberg rédige lui-même les deux annonces de financement, et il apporte un avantage de distribution inhabituel : une audience d'éducation à l'IA qui aurait grandi, selon lui, « à plus de 500 000 personnes ». C'est plus important que cela n'y paraît, car cela explique aussi pourquoi l'essentiel de ce qu'on lit sur Cassidy en ligne remonte finalement à lui.
Le H1 de la page d'accueil dit « Construisez des agents IA qui gèrent votre travail le plus complexe », et la thèse sous-jacente est un argument d'organisation des équipes plutôt qu'un argument technologique. Selon la formulation de Cassidy elle-même : « Les personnes les plus proches du travail devraient être celles qui l'automatisent. » L'idée est que les équipes métier arrêtent de faire la queue derrière l'ingénierie pour obtenir une automatisation.
Ce positionnement correspond à la cible commerciale de Cassidy. La page d'accueil cite trois secteurs : l'assurance, l'industrie et les services professionnels, décrits comme des domaines « où les workflows sont manuels, les documents sont denses et la précision est critique ». Les logos clients concordent, avec Tokio Marine, NTT Data, Geodis, Quad et Frontier Behavioral Health parmi eux.
Un chiffre mérite d'être cité avec prudence. La page clients indique « 20 000 entreprises et équipes de plus de 1 000 employés font confiance à Cassidy », tandis que son propre investisseur d'amorçage, The General Partnership, écrit « plus de 12 000 entreprises ». Les deux chiffres divergent, et le premier semble étrange pour une entreprise de 25 personnes. Il vaut mieux considérer les deux comme des affirmations marketing d'échelle plutôt que des comptages audités.
Les quatre produits, et comment ils s'articulent
Cassidy divise sa propre plateforme en une couche de contexte et une couche d'automatisation. C'est sa propre terminologie, et c'est le modèle mental le plus clair pour comprendre l'ensemble du produit.
Knowledge Base
C'est la fondation, la brique dont tout le reste dépend. Elle ingère les PDF, fichiers Office, CSV, l'audio et la vidéo (transcrits automatiquement), le code source, et des sites web entiers via un robot d'exploration avec des modes par domaine, sous-domaine, page ou motif glob. Côté connecteurs, elle synchronise Google Drive, SharePoint, OneDrive, Notion, Confluence, Slack, Box, Coda, Jira, Gong, les articles du centre d'aide Zendesk et les articles de connaissance ServiceNow. Si vous avez déjà comparé des outils de base de connaissances IA, cette liste de connecteurs se situe dans le haut de la catégorie.
La recherche est sémantique plutôt que par mot-clé, ce qui la rapproche d'autres outils de recherche de connaissances plutôt que d'une simple barre de recherche. Chaque réponse porte ce que Cassidy appelle des citations à lien profond, qui ouvrent l'extrait source exact. Les permissions héritent du système source, si bien que, selon la documentation, un agent « ne récupère que les informations que les utilisateurs sont autorisés à consulter ». Il existe aussi un menu de vérification de document à trois états : vérifié, demander une vérification au manager, ou signaler comme obsolète. C'est un contrôle intelligent pour quiconque a déjà vu un bot citer avec assurance une politique de 2023, et cela s'attaque à la même cause profonde que la plupart des hallucinations de l'IA : un matériel source obsolète plutôt qu'un mauvais modèle.
La limite nette ici : les sources d'intégration se synchronisent toutes les 24 heures, sauf sur le plan Enterprise. Pour une bibliothèque d'appels d'offres, c'est très bien. Pour un centre d'aide qui change chaque semaine, une réponse vieille d'un jour devient un problème d'exactitude, pas une simple gêne.
Agents
Un Agent est un ensemble de configuration sauvegardé plutôt qu'un environnement d'exécution propre. La documentation liste dix composants : un modèle de base, des instructions en langage naturel, la recherche dans la base de connaissances, des connecteurs, des capacités (recherche web, génération d'images, artefacts, utilisation du navigateur), l'exécution de code, des skills, une voix de marque, la capacité d'appeler un workflow, et des déploiements.
Vous disposez de plus de 80 modèles d'agents pour démarrer, et les agents se déploient sur Slack, Microsoft Teams, Google Chat, un widget intégré au site web, une adresse e-mail, l'API, des extensions Chrome ou Edge, ainsi que dans Word, Excel et Outlook. Cette étendue de déploiement est le véritable facteur de différenciation face à un assistant IA à surface unique.
Un détail qui m'a plu : les agents par défaut fournis par Cassidy ne sont délibérément pas entraînés sur votre base de connaissances. Ils existent pour des tâches génériques, afin que personne ne croie par erreur qu'un assistant standard connaît les politiques de l'entreprise. Si vous avez déjà essayé d'entraîner une IA sur une base de connaissances, vous comprendrez pourquoi cette séparation compte.
Workflows
Les Workflows constituent la moitié déterministe. Un déclencheur suivi d'une chaîne ordonnée d'actions, avec environ 45 actions documentées couvrant la génération, la recherche de connaissances, la recherche, l'extraction de documents, le contrôle de flux, et deux étapes d'humain dans la boucle qui mettent une exécution en pause jusqu'à ce que quelqu'un approuve ou fournisse une saisie.
La documentation propre à Cassidy trace la frontière entre les deux produits plus franchement que la plupart des documentations d'éditeurs. Selon la vue d'ensemble des workflows, on utilise un workflow « quand on veut un processus prévisible et répétable » et un agent quand « le chemin n'est pas prédéterminé ». Un agent peut appeler un workflow en cours de conversation, ce qui en fait un seul système plutôt que deux.
Meetings
Un preneur de notes qui rejoint les appels Zoom, Teams et Google Meet, transcrit avec identification des intervenants, et dépose la transcription dans la Knowledge Base afin que les agents puissent citer des horodatages exacts. C'est une bonne idée, car les transcriptions de réunions constituent généralement le seul corpus de connaissance de l'entreprise qui n'entre jamais dans la gestion des connaissances. Cassidy nomme sa concurrence sans détour sur la page Meetings : Fireflies, Otter et Fathom comme enregistreurs autonomes, et Gong, Chorus et Clari comme outils de revenue intelligence.
Comment un workflow se construit vraiment
C'est là qu'une lecture pratique dépasse le discours marketing. On part soit d'une construction personnalisée (décrite en langage naturel, où le Workflow Copilot génère le déclencheur, les actions et la configuration), soit d'un canevas vierge, soit d'un fichier JSON importé, soit de l'un des plus de 100 modèles.
Les déclencheurs se déclinent en cinq familles : formulaire manuel, planification (de l'heure au mois), webhook, une adresse e-mail entrante dédiée, et les événements d'intégration. Cette dernière catégorie inclut les tickets Zendesk nouveaux ou mis à jour, les changements d'enregistrements HubSpot et Salesforce, les messages Slack, le courrier Gmail ou Outlook, les événements de calendrier, les transcriptions Gong et les issues Jira. Le déclencheur e-mail en particulier permet de construire facilement un triage de boîte de réception sans toucher à aucun helpdesk.
Le détail structurant que presque personne ne mentionne se trouve dans la documentation de construction : les étapes ne s'enchaînent pas implicitement. Comme le formule Cassidy : « Par défaut, les actions n'ont pas accès à la sortie des étapes précédentes. » Chaque étape se câble explicitement en insérant une variable avec #. C'est un choix de conception raisonnable, et c'est aussi ce qui cassera silencieusement un premier workflow si l'on suppose que la sortie s'écoule naturellement vers l'aval.
Le mode d'exécution en masse est celui qui m'a le plus impressionné. On téléverse un fichier, Cassidy en extrait les lignes, et le workflow s'exécute sur chacune d'elles. La capture d'écran sur la page Workflows montre un travail d'appel d'offres « générant 1 125 réponses » derrière une barre de progression en trois étapes. Pour une équipe d'appels d'offres ou de propositions commerciales, cette seule fonctionnalité justifie probablement à elle seule l'achat.
Cassidy a-t-il la bonne forme pour votre problème ?
La plupart des confusions que je constate autour des outils de cette catégorie relèvent d'un décalage de forme, pas d'un jugement de qualité. Choisissez ce que vous voulez vraiment que l'IA fasse :
Où Cassidy se positionne pour une équipe de support
Cassidy liste 12 solutions de support client, dont un Auto-Responder, le triage et routage de tickets, une priorisation SLA basée sur le sentiment, des réponses de support multilingues et un Ticket Context Enricher. Sur le papier, cela ressemble à un produit de support. En lisant les descriptions, un schéma se dessine vite.
L'Auto-Responder « récupère les détails du ticket et de l'e-mail, cherche dans une Knowledge Base, et génère des brouillons de réponse conformes à la marque ». Le Ticket Context Enricher fournit aux agents des résumés reliés aux sources. La propre FAQ de Cassidy décrit l'ensemble du cas d'usage support comme « rédiger automatiquement des brouillons de réponse aux tickets entrants ». Chaque mécanisme se termine chez un humain, ce qui est un choix de conception légitime et qu'il vaut la peine d'annoncer clairement lorsqu'on compare des outils.
Trois lacunes comptent si le support est la raison de votre intérêt :
- Aucun seuil de confiance. Le mot confiance n'apparaît jamais comme un paramètre réglable. Les seules règles d'escalade publiées sont basées sur la catégorie de contenu (« sujets sensibles ») et la gravité, ce qui est loin d'un véritable contrôle de transfert vers un humain.
- Aucun helpdesk nommé dans les textes support. Sur toutes les pages support, Cassidy parle génériquement de « help desk » et de « systèmes de ticketing ». Son annuaire d'intégrations mentionne bien Zendesk, Freshdesk, ServiceNow et Jira, mais la connexion Zendesk se limite à la synchronisation du centre d'aide, à des déclencheurs de tickets et à l'ajout d'un commentaire. C'est un canal de données, pas une console d'agent.
- Aucun chiffre de résultat. J'ai lu les trois études de cas publiées et il n'y a pas une seule référence d'heures économisées, de taux d'adoption, de taux de déviation ou de score CSAT parmi elles. Le seul pourcentage de toute la bibliothèque clients se trouve dans une étude de cas commerciale.
Ce dernier point est celui sur lequel j'insisterais le plus lors d'une démo. Après des années à déployer des agents IA sur des files de support réelles, ce dont j'ai appris à me méfier, c'est un bot qui sonne sûr de lui sans chiffre mesuré à l'appui. C'est pourquoi chaque déploiement chez eesel est simulé sur les tickets historiques propres à l'entreprise avant de toucher un client, afin que le taux de résolution soit un chiffre observé sur vos données plutôt qu'un chiffre espéré.
Tarification de Cassidy AI : ce qui est publié et ce qui ne l'est pas
Voici la découverte qui m'a le plus surpris. La page de tarifs de Cassidy ne contient aucun montant en dollars. Ni prix mensuel, ni tarif par siège, ni prix de crédit. J'ai vérifié deux fois, sur les deux variantes d'URL.
Ce que la page indique réellement, en mots :
| Ce que vous obtenez | Starter | Business |
|---|---|---|
| Prix | « Commencer gratuitement » | « Réserver une démo », chaque case indique Custom |
| Utilisateurs | 3 | Custom |
| Agents | 5 | Custom |
| Workflows | 5 | Custom |
| Crédits IA | 10 000 inclus | Adapté à votre équipe |
| Stockage base de connaissances | Jusqu'à 100 000 pages | Adapté à votre équipe |
| Synchronisation des sources externes | Toutes les 24 heures | Synchronisation instantanée |
| Enregistreur de réunions | « Heures limitées » | Adapté à votre équipe |
| Options LLM | « Limitées » | Gamme complète |
| Essai gratuit | 14 jours | 14 jours |
Un troisième plan, Enterprise, apparaît dans la FAQ de la page elle-même mais pas dans le tableau comparatif, ce qui suggère que la page est en cours de renommage. Des plans payants en libre-service existent bien derrière la connexion, avec une bascule mensuel/annuel et un paiement via Stripe, mais leurs prix ne sont publiés nulle part publiquement.
Comment les crédits sont réellement consommés
Un crédit n'est ni une tâche ni un message. Selon la documentation, « chaque interaction IA, d'un message de chat à une exécution de Workflow, consomme des crédits selon la complexité de la demande et le modèle IA utilisé ». La consommation correspond aux tokens d'entrée plus les tokens de sortie, ajustés selon le modèle, avec un tableau de coût relatif publié : modèles standard à 1x, premium à environ 3x, à raisonnement élevé à environ 5x.
Trois conséquences que l'acheteur doit anticiper :
- Les crédits ne se reportent pas sur les autres plans, sauf sur Enterprise, « selon votre contrat ».
- Être à court, c'est un arrêt net. La documentation indique que les chats d'agents et les exécutions de workflows deviennent « temporairement indisponibles jusqu'au renouvellement des crédits ». La FAQ marketing, sur le même site, affirme « vous ne serez jamais interrompu ». Les deux ne peuvent pas être vraies en même temps.
- Le grounding est ce qui coûte. Le conseil de Cassidy pour dépenser moins est de « limiter la quantité de contexte de la Knowledge Base incluse dans chaque interaction ». Le contexte qui rend les réponses exactes est le même contexte qui gonfle la facture, un compromis inconfortable sur lequel bâtir un workflow de support.
Pour être juste, les crédits sont un modèle normal pour une plateforme horizontale où une exécution peut être un haïku et la suivante 1 125 réponses d'appel d'offres. C'est simplement un modèle difficile à prévoir, et c'est pourquoi eesel tarife dans l'unité à laquelle un responsable support pense déjà : 0,40 dollar par ticket ou session de chat, facturé une seule fois quel que soit le nombre d'allers-retours de messages, publié sur la page sans frais de plateforme, sans frais par siège et sans minimum.
Sécurité, gouvernance et contrôles d'administration
C'est un domaine solide, et la documentation est précise plutôt que réduite à des badges.
| Contrôle | Ce qu'indique Cassidy |
|---|---|
| SOC 2 Type II | Audit réalisé, attesté indépendamment, renouvelé selon un cycle régulier |
| HIPAA | Conforme, BAA disponibles, la documentation recommande de signer avant l'onboarding |
| RGPD et CCPA | DPA sur demande, droits des personnes concernées pris en charge, aucune vente de données personnelles |
| CASA | Validé, couvrant les intégrations d'API cloud dont Google Drive |
| Entraînement des modèles | « Accords de zéro entraînement avec tous les fournisseurs » |
| Isolation des tenants | Sécurité au niveau des lignes séparant les organisations au niveau de la base de données |
| SSO | SAML 2.0, guides pour Okta et Entra ID, plans Enterprise uniquement |
Deux détails de gouvernance sont au-dessus de la moyenne. Les instructions globales s'appliquent à l'échelle de l'organisation à chaque agent et workflow, indépendamment de la configuration individuelle, ce qui permet d'imposer un ton ou une clause de conformité sans avoir à faire confiance à chaque créateur. Et toute action de connecteur modifiant des données requiert une approbation explicite dans le chat avant exécution, ce qui est le réglage par défaut approprié quand du personnel non technique construit les automatisations.
Le hic pour les petites équipes : le SSO se trouve derrière Enterprise, tout comme les rôles personnalisés, les re-crawls hebdomadaires du site web et les politiques de rétention. Si vous évaluez cela pour la gestion des services IT, cette barrière risque de jouer contre vous lors de la revue de sécurité.
Ce que disent réellement les clients
La présence communautaire est mince, donc les chiffres doivent être considérés en conséquence. G2 montre Cassidy à 5,0 sur 5 pour seulement cinq avis, et chacun de ces évaluateurs est une petite entreprise de 50 personnes ou moins. Il n'y a aucune fiche Capterra ni aucun profil Trustpilot. La positionnement enterprise n'a donc aucune couverture d'avis enterprise indépendante derrière lui, ce qui est le plus grand trou de toute la base de preuves.
Les cinq avis existants sont utiles pour donner du relief. Celui-ci nomme la friction que vous rencontrerez le plus probablement à mesure que votre volume de documents grandit :
« Le seul défi que j'ai rencontré jusqu'ici est la quantité pure de données que je voulais téléverser, ce qui m'a poussé vers des exigences de stockage de niveau enterprise. »
Et celui-ci est l'affirmation la plus claire sur qui n'est pas visé par le produit :
« J'aimerais voir plus d'intégrations et un contrôle plus fin pour les développeurs, mais je suis sûr que ce n'est qu'une question de temps à mesure que le produit mûrit »
Sur Reddit, Cassidy apparaît surtout dans des listes courtes de constructeurs d'agents sans code, aux côtés de Dify et Langflow, dans des fils comme celui-ci sur r/AI_Agents, plutôt que dans des discussions sur les outils de support. Les développeurs trouvent Cassidy ; les responsables du support, la plupart du temps, non.
L'avis indépendant le plus utile que j'ai trouvé vient de LinkedIn, où un praticien a comparé Cassidy à n8n et a résumé le compromis avec clarté :
« relativement facile à prendre en main... Mais beaucoup dans notre cohorte utilisent n8n, pour ses fonctionnalités et ses options techniques. »
C'est le résumé honnête du positionnement de la catégorie. Cassidy est l'outil qu'un non-ingénieur peut réellement piloter ; n8n est l'endroit où on va quand on veut de la profondeur.
Au-delà de cela, les voix qui apportent le plus de substance sont dans les propres études de cas de Cassidy, et à son crédit, chacune cite une vraie personne avec un vrai titre.
« Les documents existaient, mais les retrouver n'était pas une bonne utilisation du temps. »
Paul Arguinchona, Chief Information Officer, Frontier Behavioral Health, étude de cas Cassidy
FBH a baptisé son assistant SPOT, pour Single Point of Truth, et l'utilise désormais quotidiennement pour plus de 800 cliniciens au sein de Microsoft Teams. Ce qui a fait fonctionner cela, selon l'étude, c'est que les réponses revenaient « avec des liens vers la source originale et sans besoin de double vérification ». Les citations comme mécanisme de confiance, pas un score.
Chez Crain Communications, le signal intéressant, c'est qui finit par construire :
« Nous avons pu prendre un éditeur qui avait commencé sa carrière journalistique sur une machine à écrire, et il a construit tout un assistant d'édition qu'il partage désormais avec d'autres éditeurs. »
Marisa Marcinkowski, Strategist for Enterprise AI Enablement, Crain Communications, étude de cas Cassidy
Et chez Rise, une agence de Quad, la lecture honnête est que la concurrence n'était pas une autre plateforme :
« Nous passions d'innombrables heures juste à essayer de localiser des réponses que nous avions déjà rédigées et qui n'avaient besoin que d'un léger retouchage. Maintenant, Cassidy facilite la recherche, la personnalisation et l'envoi rapide de réponses. »
Andrew Boylan, Group Director of Product Management, Rise (une agence de Quad), étude de cas Cassidy
Rise avait d'abord testé ChatGPT et Claude et avait reculé à cause de préoccupations sur l'entraînement des données. C'est le schéma commun aux trois études : Cassidy l'emporte sur la gouvernance et l'accompagnement, pas sur la capacité brute du modèle. Chaque étude crédite l'équipe d'implémentation comme raison principale de l'adoption durable, ce qui indique que c'est vendu avec une démarche de services, pas comme un simple interrupteur en libre-service.
Il vaut la peine de nommer le même arbitrage dans notre propre direction également. L'option de le construire soi-même est une concurrence réelle pour toute plateforme de ce secteur, et cela revient davantage à la maintenance qu'à la capacité. L'un de nos propres clients, un responsable ingénierie chez GENERAL BYTES, l'a dit sans détour : « Nous aurions pu essayer d'écrire notre propre application LLM, mais nous ne voulions pas investir notre temps là-dedans. Nous voulions quelque chose que nous n'aurions pas à maintenir. »
À qui Cassidy convient, et qui devrait chercher ailleurs
Choisissez Cassidy si votre goulot d'étranglement est un travail interne à forte densité documentaire : appels d'offres et propositions, comparaison de politiques et de contrats, recherche de réponses internes sur un Drive ou SharePoint désordonné, suivi de réunions atterrissant dans un CRM. Le mode d'exécution en masse, la bibliothèque de 45 actions et les contrôles de gouvernance sont réels, et le constructeur sans code permet à une personne non technique de livrer quelque chose.
Si votre panel de comparaison inclut Zapier, n8n, Glean ou un assistant généraliste comme Copilot, c'est exactement la comparaison que Cassidy a choisie pour elle-même, et elle tient la route. C'est aussi un choix raisonnable pour un helpdesk RH où le « client » est un employé.
Cherchez ailleurs si vous avez besoin d'automatisation du support orientée client. Non pas parce que Cassidy est faible, mais parce que ce n'est pas sa cible : pas d'envoi automatique, pas de routage basé sur la confiance, pas de métrique de déviation, pas d'étude de cas support, et le support n'est qu'une des douze catégories de solutions. Un copilote helpdesk qui rédige est utile, mais ce n'est pas le même produit qu'un agent qui résout. Si réduire le volume de tickets est l'objectif à l'ordre du jour, commencez plutôt votre présélection avec des outils construits pour le support.
Dans tous les cas, poussez fort sur le prix. Arrivez à la démo avec vos propres chiffres : exécutions mensuelles attendues, taille moyenne des documents, quel modèle chaque étape nécessite. C'est la même discipline qu'exige tout dossier de ROI de chatbot, et c'est plus facile à faire avant le contrat qu'après. Demandez le taux des crédits par écrit, demandez ce qui se passe le mois où le solde est épuisé, et demandez si le report s'applique à votre contrat. Ces trois réponses déterminent votre coût réel, et aucune n'est sur le site web.
Essayer eesel sur la file de support à la place
Si vous êtes arrivé ici parce que les tickets sont le problème, c'est exactement le travail pour lequel eesel a été construit. Il se connecte à votre helpdesk en quelques minutes, que ce soit Zendesk, Freshdesk ou Gorgias, s'entraîne sur votre centre d'aide et vos tickets passés, et traite des conversations entières plutôt que de renvoyer un brouillon à un agent. Vous choisissez quels tickets il touche et il laisse le reste tranquille, ce qui est le contrôle que la plupart des responsables support veulent réellement avant de laisser l'IA approcher un client.
Si vous êtes encore en train de constituer une présélection, notre comparatif des logiciels helpdesk IA est un meilleur point de départ qu'une plateforme horizontale. La partie qui mérite d'être reprise quel que soit votre achat : simuler d'abord. Faites tourner l'agent sur vos tickets historiques, observez le taux de résolution sur vos propres données, et décidez seulement ensuite quoi automatiser. Essayez eesel gratuitement avec 50 dollars d'utilisation, sans carte bancaire, ou réservez une démo si vous voulez parcourir votre file avec quelqu'un.
Questions fréquentes
À quoi sert Cassidy AI ?
Combien coûte Cassidy AI ?
Cassidy AI peut-il répondre automatiquement aux tickets clients ?
Cassidy AI s'intègre-t-il à Zendesk ?
Cassidy AI est-il assez sécurisé pour les équipes réglementées ?
Article by
Alicia Kirana Utomo
Kira is a writer at eesel AI with a Computer Science background and over a year of hands-on experience evaluating AI-powered customer service tools. She focuses on breaking down how helpdesk platforms and AI agents actually work so that support teams can make better buying decisions.
