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Publicado 18 junho 2025 em Guias

Guia completo para agentes de IA do Intercom em 2025

Kenneth Pangan

Kenneth Pangan

Writer

Ninguém quer ser babá de um chatbot. Quando as perguntas dos clientes vão além das FAQs básicas, as equipes de suporte precisam de uma IA que realmente ajude, não de uma que precise de constante supervisão.

É por isso que agentes de IA começaram a substituir chatbots tradicionais em configurações de suporte sérias. O Fin da Intercom é um exemplo, um agente de IA projetado para realmente entender o que os clientes estão dizendo, buscar a informação correta e agir quando necessário.

Mas se você está procurando algo mais personalizável ou algo que não vá estourar o orçamento e não cobre por agente, soluções como o eesel AI oferecem uma alternativa flexível. Ele se conecta a qualquer plataforma com a qual você trabalhe e pode ser treinado para lidar exatamente com o tipo de suporte que sua equipe precisa.

Como os agentes de IA do Intercom realmente funcionam

Os agentes de IA são projetados para ir além da simples correspondência de palavras-chave. Quando uma mensagem de cliente chega, o agente primeiro tenta entender a intenção por trás da pergunta. Em seguida, verifica qualquer contexto disponível, como conversas passadas ou dados do usuário, para adaptar sua resposta de forma mais precisa.

Uma vez que tem uma visão completa, o agente pesquisa em fontes conectadas, como artigos do centro de ajuda, tickets de suporte anteriores e documentação interna para encontrar as informações mais relevantes. Se a pergunta for direta, o agente pode resolvê-la imediatamente. Para questões mais complexas, pode acionar ações do sistema ou encaminhar a conversa para um agente humano com todo o contexto incluído.

Esses sistemas se tornam mais eficazes ao longo do tempo porque aprendem com cada interação. À medida que o agente lida com mais consultas, ele identifica quais respostas são bem-sucedidas e ajusta-se de acordo. Este ciclo contínuo de feedback ajuda a melhorar a precisão e a utilidade das respostas futuras. No entanto, sem controle sobre especificamente quais dados ele deve pesquisar, as respostas podem facilmente ser diluídas por respostas anteriores ou informações desatualizadas.

Este fluxo mostra como um agente de IA passa de entender a mensagem para resolvê-la ou escalá-la quando necessário.

Recurso O que faz Exemplo real
Aprendizado de múltiplas fontes Combina respostas de diferentes sistemas Obtendo informações de tickets passados, documentos e notas internas
Personalização Usa o histórico do cliente para ajustar respostas Referindo-se a um pedido de reembolso anterior
Manuseio de ações Faz mais do que responder — age Atualizando informações de cobrança ou cancelando uma assinatura
Suporte a idiomas Funciona em 45 idiomas Suporte consistente para clientes globais
Motor de aprendizado Capaz de acessar e referenciar respostas em conversas anteriores Replica resposta de suporte a uma pergunta sobre bug

Embora o agente de IA do Intercom geralmente siga este processo, ferramentas como eesel AI usam princípios semelhantes com mais flexibilidade. Você pode conectar múltiplas fontes de conhecimento, configurar diferentes bots para diferentes funções e usar a plataforma em uma variedade de ferramentas além de apenas um único help desk. O eesel AI também pode treinar em tickets passados, mas com a medida de controle adicional de escolher exatamente quais tickets, de quais agentes e de qual intervalo de datas, para garantir as informações mais precisas e atualizadas.

Agentes de IA vs chatbots

Os termos “agente de IA” e “chatbot” são frequentemente usados de forma intercambiável, mas funcionam de maneiras muito diferentes. Entender a diferença entre os dois ajuda as equipes de suporte a escolher a ferramenta certa para o trabalho.

Capacidade Chatbots tradicionais Agentes de IA
Compreensão Baseia-se em palavras-chave e padrões predefinidos Entende linguagem natural e contexto
Aprendizado Segue uma árvore de decisão fixa Aprende e melhora a partir de interações reais
Ações Só pode responder com respostas predefinidas Pode acionar ações e conectar-se a sistemas
Escalação Escala com base em regras simples Transfere com todo o contexto e histórico

Essas diferenças têm um grande impacto na experiência do cliente. Um chatbot básico pode responder a perguntas comuns sobre preços ou horários de funcionamento. Mas provavelmente falhará quando alguém disser: “Quero cancelar minha assinatura e obter um reembolso do mês passado.” Esse tipo de solicitação tem múltiplas partes e precisa de um sistema que entenda tanto o contexto quanto as ações necessárias.

Agentes de IA são construídos para lidar com essa complexidade. Eles podem reconhecer a intenção, buscar a informação correta e completar os passos necessários — às vezes sem precisar que um humano intervenha.

Algumas ferramentas, como eesel AI, são projetadas para manter todo o histórico de conversação mesmo ao escalar para um humano. Isso ajuda os agentes de suporte a continuarem de onde a IA parou, sem fazer o cliente se repetir. Também dá às equipes mais controle sobre como e quando as transferências acontecem, com opções para definir regras com base no tópico, sentimento ou complexidade. Ações como reembolsos podem ocorrer dentro da conversa sem que o agente precise intervir.

Configurando seu agente de IA do Intercom

Começar com um agente de IA requer mais do que apenas apertar um botão. Para que funcione bem, é necessário o ajuste correto e uma compreensão clara do que você deseja que ele faça. Sem configurar o Intercom Fin corretamente, as sugestões do bot se tornarão mais um incômodo do que uma ajuda.

O que você precisa antes de começar

Comece reunindo seus materiais principais. Isso inclui uma assinatura ativa do Intercom com acesso de administrador, base de conhecimento e regras definidas para quando a IA deve escalar para uma pessoa.

Depois de ter isso pronto, conecte suas fontes dentro do Intercom. Isso significa importar artigos do centro de ajuda, fazer upload de documentos internos e sincronizar conversas anteriores com clientes.

Em seguida, configure seus canais de comunicação. Isso pode incluir o widget de chat do seu site, e-mail ou contas de redes sociais. Certifique-se também de implementar os controles de privacidade e segurança adequados para proteger os dados dos clientes.

Treinando seu agente de IA de forma eficaz

Comece carregando todas as suas fontes de dados. Isso inclui conteúdo do centro de ajuda, guias internos e uma amostra de conversas reais com clientes. A Intercom relata que agentes de IA treinados com dados de alta qualidade podem resolver mais de 86% de todos os tickets recebidos imediatamente.

Durante o treinamento, certifique-se de cobrir algumas áreas-chave. Comece com perguntas comuns dos clientes e como as respostas corretas devem ser. Isso ajuda a IA a reconhecer padrões e responder com mais precisão. Em seguida, defina o tom e a voz da sua marca para que a IA fale de uma maneira que pareça natural para sua empresa. Você também deve estabelecer regras claras para quando a IA deve passar a conversa para um humano. E se o seu suporte cobrir várias regiões, configure a IA para responder nos idiomas necessários.

Dica profissional: Teste tudo em um ambiente fechado antes de entrar em operação. Isso permite que você identifique pontos fracos nas respostas sem afetar os clientes reais.

Customização e otimização

Depois que o seu agente de IA do Intercom é treinado, o próximo passo é garantir que ele se encaixe na sua marca e nos objetivos de suporte.

Comece ajustando o tom. Seja a voz da sua marca profissional, casual ou algo intermediário, sua IA deve refletir isso em cada resposta. Isso cria uma experiência consistente para seus clientes.

Em seguida, analise seus fluxos de trabalho. Configure como os tickets são direcionados, como as prioridades são atribuídas e quando as conversas devem ser escaladas para uma pessoa. Essas regras ajudam a IA a lidar com o suporte de uma maneira que corresponda ao modo como sua equipe já trabalha.

Para equipes que precisam de mais controle ou tempos de configuração mais rápidos, ferramentas como eesel AI oferecem mais flexibilidade. Você pode construir diferentes bots para diferentes tarefas, conectar-se a uma gama mais ampla de plataformas e começar a ver resultados em apenas uma a duas semanas.

Métricas chave para monitorar

Uma vez que seu agente de IA esteja em funcionamento, é importante saber se ele está realmente ajudando. Monitorar as métricas corretas oferece uma visão clara do que está funcionando e onde melhorar.

Aqui estão algumas para ficar de olho:

  1. Taxa de resolução: Veja quantos tickets são resolvidos sem a intervenção humana. Números mais altos significam que sua IA está fazendo bem seu trabalho e economizando tempo da sua equipe.
  2. Qualidade de resposta: Verifique quão precisas e úteis são as respostas. Você pode revisar os chats diretamente ou usar o feedback dos clientes para avaliar isso.
  3. Eficiência operacional: Acompanhe a rapidez com que os tickets estão sendo tratados e se sua equipe está conseguindo focar em questões mais complexas. Se sua IA está lidando com as tarefas rotineiras, você deve ver ganhos aqui.

Com o tempo, essas métricas ajudam a ajustar como seu agente de IA funciona. Você pode ajustar o treinamento, atualizar seus fluxos de trabalho ou definir novas regras para melhorar o desempenho e a experiência do cliente.

Desafios com o Intercom

O agente de IA do Intercom pode ser uma ferramenta poderosa, mas como qualquer sistema, tem seus limites.

Um dos desafios mais comuns é gerenciar solicitações em várias partes. Estas frequentemente incluem acompanhamentos ou perguntas em camadas que exigem contexto ou ações além de uma resposta simples. Embora a IA lide bem com muitas dessas situações, algumas ainda precisam de intervenção humana.

Outra área onde as equipes encontram dificuldades é na leitura do tom. Uma mensagem pode parecer educada, mas carregar frustração ou urgência que uma pessoa perceberia mais facilmente do que uma IA.

Personalização também pode ser um obstáculo. Configurar fluxos de trabalho, ajustar regras de escalonamento ou conectar a certos sistemas frequentemente requer tempo extra ou conhecimento técnico, especialmente à medida que as necessidades de suporte evoluem.

A IA não está disponível no plano básico, e cobranças baseadas no uso se aplicam. Para equipes que lidam com um número crescente de tickets, isso pode se tornar uma consideração de custo à medida que os volumes de resolução aumentam.

Como o eesel AI melhora o Intercom

Embora o AI nativo do Intercom ofereça fortes capacidades de automação, algumas equipes podem precisar de mais controle, personalização ou opções de integração. Ferramentas como o eesel AI são construídas para trabalhar junto com seu help desk e oferecem flexibilidade expandida, especialmente quando se trata de conectar entre plataformas, personalizar fluxos de trabalho e gerenciar custos.

Recurso eesel AI Intercom AI
Modelo de precificação Pagamento por interação Cobrança baseada no número de resoluções
Fontes de conhecimento Busca em múltiplas plataformas e documentos Conteúdo hospedado principalmente no Intercom
Personalização de bot Configuração de múltiplos bots especializados Configuração de bot único
Tempo de resolução Processa em tempo real com contexto aprendido Varia dependendo da configuração e uso
Suporte a idiomas Suporta mais de 100 idiomas Suporta mais de 45 idiomas
Linha do tempo de treinamento Normalmente pronto em 1 a 2 semanas Frequentemente leva de 2 a 4 semanas para configurar e treinar

eesel AI é projetado para se conectar com as ferramentas que sua equipe já usa, como Google Docs, Confluence ou Slack, e traz conteúdo relevante para ajudar a resolver problemas dos clientes mais rapidamente. Ele aprende com tickets históricos para melhorar a precisão ao longo do tempo e mantém o contexto completo da conversa em todas as interações, mesmo quando escalado para um humano.

Você pode criar múltiplos bots individuais para trabalhar separadamente ou criar uma rede de bots para comunicação entre diferentes bots especialistas em produtos ou diferentes departamentos. Deixe os bots tomarem ações, seja lidando com perguntas técnicas, processando alterações de conta ou gerenciando devoluções. Esta estrutura dá às equipes mais flexibilidade e ajuda a manter a precisão à medida que suas necessidades de suporte crescem.

Comece a construir com as ferramentas de IA certas

Incorporar IA no seu fluxo de trabalho de suporte não se trata de substituir sua equipe, mas sim de dar a eles mais espaço para se concentrarem no que realmente importa. Quer você esteja trabalhando com a IA integrada do Intercom ou explorando ferramentas mais flexíveis como o eesel AI, o que mais importa é escolher uma configuração que se adapte à forma como sua equipe trabalha.

Comece com um processo. Uma fila. Um caso de uso. Meça como ele se desempenha, ajuste conforme necessário e construa a partir daí.

Se sua equipe precisa de mais personalização, integrações mais amplas ou um modelo de preços mais previsível, o eesel AI oferece uma maneira de expandir o que a IA pode fazer—sem se prender às limitações da plataforma.

Você pode agendar uma demonstração, iniciar um teste gratuito, ou entrar em contato diretamente pelo hi@eesel.app para saber mais.

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Comece com um teste gratuito de 7 dias

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Kenneth Pangan