Um guia prático para a governança de recursos do HubSpot Breeze AI em 2025

O lançamento do Breeze AI pela HubSpot definitivamente chamou a atenção, prometendo mudar a forma como as equipes de marketing, vendas e atendimento operam. Mas, após o momento inicial de "uau", as questões práticas começam a surgir. Como você realmente controla isso? Qual será o custo real? E como evitar que a IA saia completamente dos trilhos?

Se você não tiver um plano de governança claro, estará essencialmente voando às cegas. Você pode acabar com uma voz de marca inconsistente, contas imprevisíveis graças a um novo sistema de créditos e agentes de IA agindo com base em informações incompletas ou simplesmente erradas. É a diferença entre ter um copiloto útil e um robô caótico deixado à própria sorte.

Este guia irá orientá-lo sobre os fundamentos da governança dos recursos do Breeze AI. Vamos detalhar o que ele pode fazer, esclarecer suas limitações e fornecer uma estrutura para implementar a IA de uma forma que seja segura e genuinamente útil.

Entendendo o HubSpot Breeze AI

Antes de entrarmos na parte de governança, vamos garantir que todos estejamos na mesma página sobre o que é o HubSpot Breeze. Não é um único produto, mas sim uma marca guarda-chuva para todas as ferramentas de IA integradas à plataforma de clientes da HubSpot.

Então, do que estamos realmente falando? Ele se divide em algumas partes principais:

• Breeze Copilot: Este é o seu parceiro de IA que vive dentro do seu fluxo de trabalho no HubSpot. Ele foi projetado para ajudar em tarefas diárias, como resumir registros de clientes, redigir e-mails ou gerar ideias de conteúdo.

• Breeze Agents: Pense neles como trabalhadores autônomos. Cada agente é projetado para lidar com uma tarefa específica e completa para diferentes equipes. Por exemplo, o Agente de Conteúdo pode escrever um post de blog, o Agente de Prospecção pode encontrar e contatar leads, e o Agente de Cliente pode responder a perguntas de suporte.

• Breeze Intelligence: Este é o motor de dados que funciona em segundo plano. Ele adiciona detalhes da empresa aos seus registros de CRM e usa sinais de intenção de compra para ajudá-lo a identificar quais prospects estão mostrando mais interesse.

Os pilares centrais da governança de recursos do Breeze AI

Para ter um controle real sobre o Breeze, você precisa de um plano que cubra três áreas-chave: controlar seus dados, estabelecer limites para a automação e manter um controle rigoroso dos custos.

Gerenciando acesso e fontes de dados

A principal proposta da HubSpot é seu modelo de dados unificado. O Breeze foi projetado para extrair contexto de todo o seu CRM, desde dados estruturados como informações de contato até dados não estruturados como e-mails e anotações de chamadas. O objetivo é dar à IA a visão completa para que ela possa ser o mais útil possível.

Mas essa abordagem "tudo-em-um" tem uma desvantagem. Pode ser difícil bloquear seletivamente um agente de IA de ver certas informações. Por exemplo, seu agente de suporte ao cliente provavelmente não precisa de acesso a previsões de vendas internas confidenciais. Como todos os dados estão em um grande repositório, é complicado impedir que a IA use contexto irrelevante ou confidencial. Você pode descobrir que um agente está compartilhando informações demais ou extraindo dados do documento errado.

Uma maneira muito mais simples e segura de lidar com isso é com uma plataforma construída para o controle. Com a eesel AI, você pode adotar uma abordagem de "Conhecimento Delimitado" (Scoped Knowledge). Em vez de conectar sua IA a uma fonte de dados gigante e monolítica, você direciona cada agente apenas para as informações específicas de que ele precisa. Um agente de suporte pode ser limitado à sua central de ajuda pública, a um espaço específico do Confluence ou a uma pasta de manuais aprovados no Google Docs. Esse método mantém seus agentes focados no tópico e usando apenas informações aprovadas desde o início.

Este infográfico ilustra como a abordagem de "Conhecimento Delimitado" da eesel AI centraliza informações de várias fontes para aprimorar a governança dos recursos do Breeze AI.

Configurando fluxos de trabalho e limites de automação

Os Agentes Breeze são projetados para executar tarefas por conta própria. Você pode usar o "Breeze Studio" e o Marketplace para configurar gatilhos que dizem aos agentes quando entrar em ação, como ter um Agente de Cliente respondendo automaticamente a novos e-mails de suporte.

O problema? Liberar um agente totalmente autônomo sem testes adequados é um risco enorme. Como você sabe que ele usará o tom certo com um cliente frustrado? Ou que seguirá corretamente seu processo complexo para escalar problemas urgentes? Muitas vezes, a personalização é limitada a gatilhos predefinidos que podem não se alinhar com o funcionamento real do seu negócio.

É aqui que um ambiente de teste dedicado é absolutamente essencial. Ferramentas como a eesel AI incluem um Modo de Simulação que permite testar com segurança seu agente de IA em milhares de seus tíquetes de suporte reais do passado. Você pode ver exatamente como ele teria respondido a problemas reais de clientes, obter previsões precisas sobre as taxas de resolução e ajustar seu comportamento em um ambiente seguro antes que ele interaja com um único cliente.

Uma captura de tela do Modo de Simulação da eesel AI, uma ferramenta fundamental para a governança dos recursos do Breeze AI que permite testes seguros e o aprimoramento do comportamento do agente de IA.

Um motor de fluxo de trabalho flexível é igualmente importante. Em vez de ficar preso a regras de automação rígidas, uma plataforma como a eesel AI oferece controle total. Você pode definir precisamente quais tíquetes a IA deve lidar e quais Ações Personalizadas ela pode executar, seja a simples etiquetagem e triagem ou a realização de chamadas de API ao vivo para consultar informações de pedidos no Shopify ou atualizar um registro em seu banco de dados interno.

Entendendo o sistema de créditos e o monitoramento de desempenho

A HubSpot está migrando para os "Créditos HubSpot" para gerenciar o uso do Breeze AI. É um modelo baseado em consumo, onde diferentes ações de IA, como enriquecer um contato ou ter uma conversa, consomem sua cota mensal de créditos.

A dor de cabeça com sistemas baseados em crédito é a incerteza orçamentária. Um mês movimentado com alto volume de suporte pode levar a uma conta surpreendentemente alta ou, pior, a uma interrupção do serviço se você ficar sem créditos. Esse modelo pode acabar penalizando você por expandir seu negócio e torna o planejamento financeiro um verdadeiro desafio.

Preços previsíveis fazem toda a diferença. Em contraste, a eesel AI oferece preços transparentes e previsíveis com base em um número definido de interações mensais de IA, sem taxas por resolução. Sua conta é a mesma todos os meses, para que você possa orçar adequadamente sem se preocupar com picos de uso. Essa transparência permite que você escale sua IA com confiança, não com medo. O melhor de tudo é que você pode começar com um plano mensal e cancelar a qualquer momento, enquanto muitas ferramentas empresariais o prendem a um contrato anual desde o primeiro dia.

Uma captura de tela da página de preços da eesel AI, mostrando um modelo transparente e previsível que é um componente central de uma governança eficaz dos recursos do Breeze AI.

Preços e planos do HubSpot Breeze

O sistema de preços da HubSpot pode ser um pouco labiríntico, mas entender como os recursos e créditos do Breeze são atribuídos é essencial para qualquer plano de governança. Os recursos não estão simplesmente "ligados" ou "desligados", eles estão vinculados a níveis de assinatura específicos e, muitas vezes, caros.

Disponibilidade de recursos do Breeze por Hub

Para obter o conjunto completo de Agentes Breeze, você precisará estar nos níveis mais altos de vários produtos da HubSpot.

• Agente de Conteúdo: Incluído nos planos Content Hub Pro+.

• Agente de Mídia Social: Incluído nos planos Marketing Hub Pro+.

• Agente de Cliente: Incluído nos planos Service Hub Pro+.

• Agente de Prospecção: Incluído no Sales Hub (Pro+ e superior).

O modelo de Créditos HubSpot explicado

O novo modelo de créditos é uma grande mudança na forma como você pagará pela HubSpot.

• Como Funciona: Sua conta da HubSpot recebe uma cota mensal de créditos com base no seu plano, geralmente entre 500 e 5.000. Cada vez que um recurso de IA faz algo, ele consome alguns desses créditos.

• Taxas de Consumo: Com base em informações iniciais, uma única ação de enriquecimento de dados custa cerca de 10 créditos, enquanto uma única conversa de IA com um cliente pode custar 100 créditos.

• O Desafio da Governança: Este modelo transforma você em um vigilante de créditos. Você precisa monitorar constantemente o uso para evitar ultrapassar o limite ou ter seu serviço interrompido. Também torna o cálculo do ROI da sua IA muito mais difícil, já que o custo real está oculto por trás de um sistema abstrato de créditos. Um mês de suporte movimentado pode custar muito mais do que você planejou.

A precificação transparente da eesel AI como alternativa

Se isso parece complicado, é porque é. Existe uma maneira muito mais simples.

• O Modelo eesel AI: Em vez de um sistema de créditos confuso, a eesel AI usa um modelo de níveis direto, baseado no número de "interações de IA" que você usa por mês. Uma interação é simples: é uma resposta de IA ou uma ação de IA (como etiquetar um tíquete). É isso.

• Benefícios: Isso lhe dá total previsibilidade de custos. Você escolhe um plano que corresponda ao seu volume esperado e sua conta nunca é uma surpresa. Também oferece a flexibilidade de faturamento mensal, o que é ótimo para equipes que querem começar pequenas e escalar sem ficarem presas a um contrato de longo prazo.

Veja como isso funciona na prática:

Um plano de implementação de 90 dias para a governança de recursos do Breeze AI

Implementar IA de forma responsável não precisa ser um projeto massivo de um ano. Um plano estruturado de 90 dias é uma ótima maneira de começar. Você pode usar esta estrutura, quer esteja usando o Breeze ou outra plataforma de IA.

Fase 1 (Dias 1-30): Fundação e piloto

• Definir Escopo: Não tente abraçar o mundo. Escolha uma ou duas tarefas de baixo risco e alto impacto para começar. Pense em perguntas simples e repetitivas como "onde está meu pedido?" ou "como redefino minha senha?"

• Conectar Conhecimento: Limite sua IA a um conjunto muito específico de artigos da base de conhecimento ou macros que estão diretamente relacionados às suas tarefas piloto. Isso impede que ela adivinhe ou dê respostas sobre tópicos que você não aprovou.

• Estabelecer Limites: Nas instruções centrais da IA, seja explícito sobre o tom de voz. Mais importante, defina as situações exatas em que ela deve transferir um tíquete para um humano. Por exemplo, "Se um cliente mencionar 'reembolso' ou 'irritado', escale imediatamente para a equipe de suporte."

• Pro Tip

  Se sua plataforma tiver, execute uma simulação antes de fazer qualquer outra coisa. Com a eesel AI, você pode testar toda essa configuração piloto em milhares de seus tíquetes passados para verificar seu desempenho e obter uma prévia real da sua taxa de resolução.

Fase 2 (Dias 31-60): Ativação e monitoramento

• Entrar em Operação: Quando estiver satisfeito com o piloto, ative o agente de IA, mas faça isso lentamente. Comece com um único canal de suporte (como e-mail) ou habilite-o apenas para um grupo específico de clientes.

• Monitorar Desempenho: Fique de olho nos números: taxa de resolução automatizada, satisfação do cliente (CSAT) em tíquetes tratados pela IA e com que frequência ela escala para um humano. Para o Breeze, este também é o momento em que você precisa começar a observar de perto o consumo de créditos.

• Identificar Lacunas: Use seus relatórios para ver onde a IA está travando ou escalando tíquetes com mais frequência. Este é um exercício incrivelmente útil, porque quase sempre aponta para lacunas em sua base de conhecimento. Com a eesel AI, você pode até gerar automaticamente rascunhos de artigos da base de conhecimento a partir de respostas humanas bem-sucedidas, ajudando a preencher essas lacunas com respostas comprovadas.

Esta imagem mostra um painel da eesel AI para monitorar o desempenho e identificar lacunas de conhecimento, um passo crítico em um plano de governança dos recursos do Breeze AI.

Fase 3 (Dias 61-90): Escala e otimização

• Expandir Escopo: Uma vez que o piloto esteja funcionando bem, você pode começar a escalar. Gradualmente, dê à IA tipos de tíquetes mais complexos para lidar ou ative-a para outros canais, como o chat do seu site.

• Refinar e Aprimorar: Use os dados de desempenho que você coletou para tornar a IA mais inteligente. Ajuste suas instruções, modifique seus fluxos de trabalho e adicione habilidades mais avançadas. Por exemplo, você poderia adicionar uma ação personalizada que permita à IA consultar o status de um pedido diretamente da sua plataforma de e-commerce, permitindo que ela resolva o tíquete sem qualquer ajuda humana.

• Formalizar a Governança: Agora que você tem um processo que funciona, documente-o. Crie regras internas claras sobre quem pode editar os prompts da IA, quem é responsável por revisar os relatórios de desempenho e como novos fluxos de trabalho de automação são aprovados.

Assuma o controle da sua estratégia de IA com a governança de recursos do Breeze AI

O Breeze AI da HubSpot é um grande passo em direção a uma plataforma de cliente mais integrada e orientada por IA. Mas para realmente tirar o máximo proveito dela, você precisa de uma abordagem cuidadosa para a governança dos recursos do Breeze AI. Seu sucesso dependerá de quão bem você consegue gerenciar o acesso aos dados, definir limites claros para a automação e manter um controle rigoroso sobre seus custos.

Isso levanta uma troca fundamental. Embora plataformas tudo-em-um como a HubSpot ofereçam conveniência, essa facilidade às vezes vem à custa do controle detalhado, dos preços transparentes e dos recursos robustos de teste que você precisa para implantar IA com total confiança.

Para equipes que valorizam flexibilidade, previsibilidade e uma configuração rápida e autoatendida, uma camada de IA dedicada costuma ser a jogada mais inteligente. A eesel AI se conecta diretamente ao seu helpdesk existente, como Zendesk ou Freshdesk, e a todas as suas fontes de conhecimento. Ela lhe dá o poder de lançar agentes de IA altamente controlados, eficazes e previsíveis em minutos, não em meses.