O mundo da IA generativa move-se a uma velocidade incrível. Se está a construir ferramentas de apoio ao cliente numa plataforma principal como o Microsoft Azure, piscar os olhos pode parecer que perdeu um ano de atualizações.
Tentar acompanhar estas mudanças é um verdadeiro desafio, especialmente quando têm um impacto direto no seu orçamento e fluxos de trabalho. As recentes alterações no Serviço Azure OpenAI, desde novas APIs a uma completa reformulação da marca da plataforma, podem criar muita confusão e custos ocultos para as equipas de suporte que, sejamos honestos, apenas querem resolver os problemas dos clientes mais rapidamente.
Este guia irá guiá-lo pelas mudanças mais importantes do Serviço Azure OpenAI que afetam as ferramentas de suporte, explicar o que realmente significam para o seu dia-a-dia e explorar um caminho muito mais direto para automatizar o seu suporte.
O que é o Serviço Azure OpenAI?
Antes de mergulharmos no assunto, vamos rapidamente alinhar-nos. O Serviço Azure OpenAI é basicamente a forma da Microsoft dar às empresas acesso a modelos poderosos da OpenAI (como a família GPT-4) dentro da sua própria nuvem Azure, segura e compatível.
A ideia principal é fornecer aos programadores os modelos de IA centrais e a espinha dorsal técnica de que necessitam para construir as suas próprias aplicações de IA personalizadas, que frequentemente incluem ferramentas para apoio ao cliente. Para a maioria das empresas, o apelo é obter os impressionantes modelos da OpenAI em conjunto com as promessas de segurança e privacidade de dados da Azure (o compromisso da Microsoft em não treinar modelos com os seus dados é um grande atrativo).
Quando falamos em "ferramentas de suporte", referimo-nos a aplicações alimentadas por IA como chatbots, ferramentas que auxiliam agentes humanos e agentes autónomos projetados para responder a perguntas de clientes em help desks como o Zendesk ou o Intercom.
Uma análise das principais mudanças no Serviço Azure OpenAI que afetam as ferramentas de suporte
Se tem explorado as ofertas de IA da Azure ultimamente, provavelmente notou que as coisas parecem um pouco diferentes. Toda a configuração foi reorganizada e atualizada, o que pode ser desorientador se está apenas a tentar descobrir por onde começar.
Aqui estão as grandes mudanças que deve conhecer.
De estúdios dispersos para a unificada Azure AI Foundry
A Microsoft fez recentemente umas arrumações. O que antes eram plataformas separadas como o Azure AI Studio e o Azure OpenAI Studio foi agora combinado numa única plataforma unificada chamada Azure AI Foundry.
O objetivo é criar um local central para todo o processo de desenvolvimento de IA. Possui um catálogo de mais de 1.600 modelos da OpenAI, Meta, Cohere e outros, dando aos programadores tudo o que precisam para construir, testar e lançar soluções de IA.
Mas aqui estão as letras pequenas para as equipas de suporte: embora seja um conjunto de ferramentas incrivelmente poderoso, ainda é um ambiente complexo e focado nos programadores. O nome entrega o jogo, é uma "fundição" para forjar coisas de raiz, não uma solução pronta a usar que pode simplesmente ligar ao seu help desk.
A nova API de Respostas para construir agentes
Uma das atualizações técnicas mais significativas é a nova API de Respostas. Pode pensar nela como uma versão muito mais inteligente da antiga API de Conclusões de Chat. Foi projetada especificamente para ajudar os programadores a criar agentes que podem fazer mais do que apenas conversar; podem usar ferramentas, chamar funções e tomar ações, tudo dentro de uma única chamada de API estruturada.
Isto é bastante significativo para a automação de suporte. É a tecnologia que permite a um agente de IA procurar a encomenda de um cliente no Shopify, encontrar uma resposta técnica numa base de conhecimento ou criar um ticket no Jira Service Management. A API de Respostas suporta funcionalidades avançadas como chamada de função (dizer à IA para usar uma ferramenta específica), pesquisar ficheiros e até gerar imagens.
Novos modelos e estruturas de preços em evolução
Como seria de esperar, a Azure está constantemente a adicionar modelos novos e mais poderosos, como o multimodal GPT-4o e o modelo de vídeo Sora. Mas mais poder vem frequentemente com uma estrutura de preços mais complicada.
O custo é na base do pague-conforme-o-uso, calculado pelo número de "tokens" (pequenos pedaços de palavras) que a sua aplicação utiliza. Isto inclui tanto a informação que envia para o modelo (a entrada) como a resposta que ele gera (a saída). Modelos diferentes têm custos drasticamente diferentes, e quase sempre pagará mais pelos tokens de saída do que pelos de entrada.
Eis uma rápida visão geral de como alguns modelos populares se comparam:
| Modelo | Preço de Entrada (por 1M de tokens) | Preço de Saída (por 1M de tokens) |
|---|---|---|
| GPT-4o-2024-1120 Global | $2,50 | $10,00 |
| GPT-4o-mini-0718 Global | $0,15 | $0,60 |
| GPT-4.1-2025-04-14 Global | $2,00 | $8,00 |
Como estas mudanças no Serviço Azure OpenAI afetam as ferramentas de suporte
Ok, então o que é que toda esta parte técnica significa na realidade para um Chefe de Suporte que está apenas a tentar automatizar fluxos de trabalho e tornar a sua equipa mais eficiente? É aqui que o potencial da plataforma se depara com alguns obstáculos práticos do mundo real.
Mais poder significa mais complexidade
A nova API de Respostas e as suas funcionalidades de chamada de função parecem ótimas no papel. Pode imaginar construir um agente de suporte que obtém detalhes de uma encomenda, verifica o estado do envio e processa um reembolso, tudo sem intervenção humana.
A realidade é que construir isto requer um esforço de engenharia sério e contínuo. Os seus programadores têm de definir as regras técnicas para cada ferramenta, escrever o código para gerir as chamadas de API e construir um sistema que consiga lidar com erros de forma elegante. E não é um projeto único. Quando as especificações da API da Azure mudam, cabe à sua equipa acompanhar manualmente essas atualizações e reescrever o seu código para evitar que o seu bot de suporte deixe de funcionar.
É aqui que uma plataforma desenhada para suporte se torna útil. Com uma solução como a eesel AI, obtém ações poderosas e pré-construídas para o seu helpdesk (como etiquetar, fechar ou escalar tickets) de imediato. Também se pode conectar a qualquer ferramenta externa através de uma configuração simples e guiada. Oferece-lhe um motor de fluxo de trabalho totalmente personalizável sem os meses de desenvolvimento e as dores de cabeça da manutenção.
Custos imprevisíveis que crescem com o seu volume de suporte
Um modelo de preços baseado em tokens parece flexível, mas para uma equipa de suporte, pode ser uma fonte constante de ansiedade orçamental. Os seus custos estão diretamente ligados ao seu volume de tickets. Um mês movimentado, um lançamento de produto que traz uma onda de perguntas, ou uma série de problemas complexos de clientes (que necessitam de conversas mais longas e mais tokens) podem levar a uma fatura surpreendentemente grande no final do mês.
De acordo com um estudo da Forrester, melhorar o envolvimento do cliente pode aumentar as receitas em até 8%, o que é fantástico. Mas se os custos das suas ferramentas de suporte escalarem de forma imprevisível com esse sucesso, isso corta diretamente nas suas margens. Está efetivamente a ser penalizado por ter um bom desempenho.
Em contraste, a eesel AI oferece preços claros e previsíveis. Os nossos planos baseiam-se num número fixo de interações de IA por mês, sem taxas extra por resolução. Isto permite-lhe orçamentar com confiança e escalar as suas operações de suporte sem se preocupar com custos descontrolados.
O fosso entre o tempo de atividade da plataforma e o desempenho real
A Azure oferece um Acordo de Nível de Serviço (SLA) de 99,9% de tempo de atividade, o que parece ótimo numa lista de funcionalidades. Mas esse SLA apenas garante que o serviço está a funcionar. Não faz nenhuma promessa sobre a precisão do modelo, a qualidade das suas respostas ou a rapidez com que responde.
Se o seu agente baseado em Azure inventar algo, der a um cliente informação errada ou ficar lento durante um período de muito movimento, a responsabilidade de o corrigir é sua. O risco de uma má experiência do cliente recai totalmente sobre os ombros da sua equipa.
A eesel AI foi construída especificamente para um apoio ao cliente fiável. Pode facilmente limitar o seu conhecimento a fontes fidedignas, como o seu centro de ajuda, para evitar que se desvie do tópico. Melhor ainda, pode usar o nosso Modo de Simulação para testar o seu desempenho em milhares dos seus tickets reais passados. Isto mostra-lhe a taxa de resolução esperada e a qualidade da resposta antes de sequer falar com um cliente ao vivo, dando-lhe total tranquilidade.
Porque uma plataforma dedicada é mais inteligente do que construir de raiz
Quando pensa em IA para suporte, a questão "construir vs. comprar" nunca foi tão clara. Embora possa construir sobre uma plataforma bruta como a Azure, uma solução dedicada projetada para fluxos de trabalho de suporte leva-o aos seus objetivos de forma mais rápida e fiável.
Entre em funcionamento em minutos, não em meses
Construir um agente de suporte pronto para produção na Azure é uma tarefa enorme. Muitas vezes, requer uma equipa de engenheiros de IA qualificados, gestores de projeto e meses de trabalho apenas para ter uma versão básica a funcionar.
Com a eesel AI, a experiência é completamente self-service. Pode conectar o seu helpdesk, seja o Zendesk ou o Freshdesk, sincronizar as suas fontes de conhecimento desde o Confluence até ao Google Docs, e lançar o seu primeiro agente de IA em apenas alguns minutos. Não é necessário programar.
Unifique o seu conhecimento sem trabalho manual
Para tornar um agente construído na Azure útil, tem de criar o seu próprio sistema para o conectar ao conhecimento da sua empresa. Este é um projeto de ciência de dados bastante complexo que inclui preparar documentos, indexá-los e criar algo chamado embeddings vetoriais.
A eesel AI faz isto por si instantaneamente. Aprende automaticamente com os seus tickets passados para corresponder à voz única da sua marca e pode conectar-se a mais de 100 fontes com integrações de um clique. Ajuda-o até a encontrar e preencher lacunas na sua base de conhecimento, transformando tickets resolvidos com sucesso em rascunhos de artigos para o seu centro de ajuda.
Controlo total para líderes de suporte, não apenas para programadores
Gerir e ajustar um agente de suporte construído na Azure geralmente significa que precisa de um programador. Se quiser mudar a sua personalidade, ajustar as suas regras de escalonamento ou adicionar uma nova automação, provavelmente estará a abrir um ticket com a equipa de engenharia e a entrar na fila deles.
A eesel AI coloca os líderes de suporte no controlo. A nossa interface simples dá-lhe a palavra final. Pode usar o editor de prompts intuitivo para definir a persona da IA, criar regras específicas para decidir exatamente que tickets automatizar e configurar ações personalizadas sem ter de pedir ajuda a um programador. Pode começar pequeno, provar o valor e escalar a sua automação ao seu próprio ritmo.
Concentre-se nos resultados, não na infraestrutura
Embora as recentes mudanças no Serviço Azure OpenAI que afetam as ferramentas de suporte tenham introduzido alguns novos e poderosos blocos de construção para os programadores, também sublinham a complexidade inerente da plataforma, os custos imprevisíveis e a forte dependência das equipas de engenharia.
Para os líderes de suporte, o objetivo não é tornar-se um especialista em infraestrutura de IA. O objetivo é resolver os problemas dos clientes de forma rápida e eficaz. Construir e manter as suas próprias ferramentas de IA na Azure pode facilmente tornar-se uma grande distração dessa missão.
Lance o seu agente de suporte de IA esta semana, não no próximo trimestre
Em vez de se enrolar nas APIs e modelos de preços da Azure, pode implementar um agente de IA poderoso, totalmente integrado e fiável com a eesel AI.
Pode reunir todas as suas fontes de conhecimento, automatizar o seu suporte de linha da frente e ver exatamente qual será a sua taxa de resolução antes mesmo de o ligar. É o caminho mais rápido para melhores resultados no suporte.
Perguntas frequentes
As principais mudanças incluem a unificação das plataformas de desenvolvimento de IA na Azure AI Foundry e a introdução da API de Respostas. Estas visam fornecer um conjunto de ferramentas mais abrangente para construir agentes de IA avançados.
Estas mudanças introduzem novas e poderosas capacidades, mas também aumentam a complexidade na construção de agentes de suporte de raiz. A API de Respostas, por exemplo, requer um esforço de engenharia significativo para definir ferramentas, gerir chamadas de API e lidar eficazmente com erros.
A estrutura de preços atualizada, baseada em tokens, pode levar a custos imprevisíveis que escalam diretamente com o seu volume de suporte. Isto significa que períodos de muito movimento ou interações complexas podem resultar em faturas mais altas do que o esperado.
Embora a Azure forneça um SLA de 99,9% de tempo de atividade para os seus serviços, esta garantia aplica-se apenas à disponibilidade do serviço. Não cobre a precisão, a qualidade das respostas ou a velocidade de resposta dos próprios modelos de IA, deixando essa responsabilidade para a sua equipa.
A implementação de novas funcionalidades de suporte de IA com estas mudanças da Azure ainda requer um tempo de desenvolvimento substancial, muitas vezes meses, devido à necessidade de construir e manter soluções personalizadas. Isto contrasta com plataformas dedicadas que oferecem uma implementação muito mais rápida, muitas vezes em modo self-service.
Gerir e ajustar agentes de IA construídos diretamente na Azure normalmente requer que programadores façam alterações, como ajustar personas ou regras de escalonamento. No entanto, plataformas dedicadas como a eesel AI são projetadas para capacitar os líderes de suporte com interfaces intuitivas para controlo direto.
