Testei 5 poderosas alternativas ao Databricks para construir agentes de IA em 2025

O Databricks é uma verdadeira potência para a ciência de dados, mas quando o meu objetivo era construir um agente de IA inteligente para a nossa equipa de suporte, pareceu-me estar a usar uma marreta para partir uma noz. A enorme complexidade e o custo eram simplesmente excessivos para o que eu considerava ser uma tarefa simples: uma IA que conseguisse compreender o nosso negócio e ajudar verdadeiramente os nossos clientes.

Essa pequena frustração levou-me a mergulhar numa pesquisa intensiva por alternativas ao Databricks que fossem mais focadas, acessíveis e fáceis de usar. Eu procurava ferramentas construídas especificamente para criar agentes de IA capazes de lidar com o atendimento ao cliente, ITSM e perguntas e respostas internas. Não estava a tentar processar petabytes de dados; queria apenas algo que pudesse entregar valor de negócio real, e rapidamente.

Este artigo é o resultado da minha pesquisa. Vou analisar cinco formas diferentes de realizar esta tarefa, desde plataformas tudo-em-um até à criação da sua própria solução, para que possa escolher a ferramenta certa sem precisar de um doutoramento em engenharia de dados.

O que é o Databricks (e porque pode precisar de alternativas ao Databricks)?

O Databricks é uma plataforma unificada de dados e IA, construída pelas mesmas pessoas que criaram o Apache Spark. Foi concebido para o processamento de dados em larga escala, armazenamento de dados (warehousing) e aprendizagem automática. A sua grande ideia é o "lakehouse", que tenta oferecer o melhor de dois mundos: a flexibilidade de um data lake e o desempenho de um data warehouse.

E, honestamente, é brilhante naquilo que faz. Se for uma empresa gigante a tentar gerir fluxos de trabalho de engenharia e ciência de dados para treinar modelos complexos com montanhas de dados, o Databricks está provavelmente na sua lista.

Mas para o objetivo muito específico de construir um agente de suporte de IA funcional, traz consigo algumas grandes dores de cabeça:

• É extremamente complexo de configurar. Começar não é um passeio no parque. Precisa de competências especializadas em engenharia de dados e aprendizagem automática para configurar clusters, gerir notebooks e colocar modelos em produção. Não é algo que um gestor de suporte ou de TI possa simplesmente pegar e usar.

• Os custos podem ficar fora de controlo. O preço é baseado em Unidades Databricks (DBUs), que medem a quantidade de poder de processamento que está a usar por segundo. Para um agente de IA que precisa de estar "ligado" a tempo inteiro para os clientes, esses custos podem tornar-se imprevisíveis e assustadoramente altos.

• Leva uma eternidade a ver resultados. A jornada desde a inscrição até ter um agente que consegue lidar com perguntas reais de clientes pode levar meses de desenvolvimento, treino e ajuste fino.

• Não se conecta onde o conhecimento reside. O Databricks é ótimo com dados organizados e estruturados no seu lakehouse. Mas tem dificuldade em conectar-se em tempo real ao conhecimento desorganizado e não estruturado onde o conhecimento reside, em antigos tickets de helpdesk, extensos Google Docs e caóticos tópicos do Slack.

Para muitos de nós, o objetivo não é apenas construir uma IA, é resolver um problema de negócio. E para isso, precisa de um tipo diferente de ferramenta.

Os meus critérios para as melhores alternativas ao Databricks para agentes de IA

Para encontrar a ferramenta certa para o trabalho, ignorei completamente os benchmarks de big data. Em vez disso, foquei-me no que realmente importa quando se quer automatizar o suporte e ajudar a sua equipa. O meu objetivo não era encontrar uma plataforma que pudesse processar mais dados, mas sim uma que pudesse entregar valor de negócio de forma mais rápida e eficiente.

Eis o que eu procurava:

• Tempo até à obtenção de valor: Quão rápido se consegue passar do zero a um agente de IA a funcionar? Eu queria soluções que me pudessem mostrar resultados em minutos ou horas, não em semanas ou meses.

• Facilidade de utilização: A plataforma é genuinamente self-service para alguém que não é programador, ou requer uma equipa inteira de programadores para fazer qualquer coisa?

• Conectividade com o conhecimento: Quão bem consegue extrair conhecimento de todos os diferentes locais onde a informação está espalhada? Estou a falar de helpdesks, wikis, ferramentas de chat e documentos internos.

• Personalização do fluxo de trabalho: Consegue realmente controlar a personalidade da IA, dizer-lhe o que fazer e decidir que perguntas deve tratar versus passar para um humano?

• Preços transparentes: O custo é previsível? Eu procurava preços claros e diretos, sem métricas confusas ou taxas ocultas que o penalizam por ter sucesso.

As 5 melhores alternativas ao Databricks para agentes de IA em resumo

Depois de investigar, descobri que as opções geralmente se dividem em algumas categorias. Aqui está um resumo rápido:

• eesel AI: A melhor opção para equipas que querem agentes de IA self-service poderosos que funcionam com as suas ferramentas existentes. É surpreendentemente simples de configurar e tem um preço de subscrição previsível.

• IA Nativa do Helpdesk: Uma boa opção para equipas que vivem e respiram dentro do seu helpdesk (como o Zendesk ou o Intercom) e não precisam que a IA saiba muito sobre o mundo exterior. A configuração é simples, mas geralmente é um complemento à sua fatura do helpdesk.

• A Solução DIY: Para grandes empresas com equipas de IA dedicadas que precisam de controlo total e têm o orçamento para tal. É incrivelmente complexo de construir e as partes de código aberto "gratuitas" vêm com custos elevados de infraestrutura e programadores.

• Cloudera: Esta é para grandes empresas que precisam de gestão de dados on-premise ou em nuvem híbrida. Tal como o Databricks, é muito complexo e tem um preço de nível empresarial.

• IA de Data Warehouse na Nuvem: Faz sentido para equipas que estão totalmente investidas num único fornecedor de nuvem como a AWS ou a GCP. Pode ser complicado, com um modelo de pagamento conforme o uso que é difícil de prever.

Uma análise detalhada de 5 poderosas alternativas ao Databricks

Vamos então mergulhar nos pormenores do que faz cada uma destas opções funcionar, incluindo os seus pontos fortes, fracos e quanto lhe irão custar.

1. eesel AI

A eesel AI é uma plataforma de IA construída de raiz para o atendimento ao cliente, ITSM e suporte interno. Em vez de o obrigar a substituir os seus sistemas atuais, simplesmente se conecta a eles. Liga-se ao seu helpdesk, ferramentas de chat e documentos de conhecimento para automatizar o suporte, ajudar os agentes a escrever respostas e alimentar chatbots.

Porque está na lista: É o oposto completo do Databricks em termos de complexidade e tempo até à obtenção de valor. Fiquei genuinamente surpreendido quando me inscrevi e construí um agente de IA funcional que aprendeu com os dados reais da nossa empresa, como antigos tickets do Zendesk e páginas internas do Confluence, em menos de 15 minutos.

O que gostei:

• É verdadeiramente self-service: Pode passar da inscrição para um agente de IA ao vivo sem falar com um vendedor ou assistir a uma demonstração obrigatória. Foi construído para que pessoas normais o possam usar.

• Unifica todo o seu conhecimento: Aprende instantaneamente com os seus tickets antigos, macros, artigos do centro de ajuda, Google Docs, histórico do Slack e mais de 100 outras fontes.

• Tem controlo total sobre o fluxo de trabalho: Um editor de prompts simples permite-lhe definir a personalidade da IA, o tom de voz e até configurar ações personalizadas (como procurar uma encomenda no Shopify ou criar um ticket no Jira).

• Pode testá-lo sem riscos: Pode executar a sua IA contra milhares dos seus tickets históricos para ver exatamente como se teria comportado. Isto dá-lhe uma ideia clara do seu ROI antes de alguma vez falar com um cliente real.

Uma captura de ecrã da funcionalidade de simulação da eesel AI, que proporciona um ambiente de teste seguro e é uma das poderosas alternativas ao Databricks.::Uma captura de ecrã da funcionalidade de simulação da eesel AI, que proporciona um ambiente de teste seguro.::Uma captura de ecrã da funcionalidade de simulação da eesel AI, que proporciona um ambiente de teste seguro e é uma das poderosas alternativas ao Databricks.

O que considerar: Não é uma plataforma de big data de propósito geral. Se precisa de executar consultas complexas de ciência de dados ou gerir um data lake massivo, esta não é a ferramenta para si. Está totalmente focada em IA conversacional e automação de fluxos de trabalho.

Preços: A eesel AI tem planos de subscrição transparentes sem taxas por resolução, para que os seus custos sejam sempre previsíveis.

• O plano Equipa custa $239/mês (faturado anualmente) e dá-lhe até 1.000 interações por mês, 3 bots e a capacidade de treinar com documentos e websites.

• O plano Empresarial custa $639/mês (faturado anualmente) e aumenta para 3.000 interações, bots ilimitados e adiciona treino com tickets passados e ações de IA avançadas.

• Está disponível um plano Personalizado para necessidades maiores com interações ilimitadas e integrações mais avançadas.

2. IA nativa do Helpdesk

Estas são as funcionalidades de IA integradas diretamente nas grandes plataformas de helpdesk como o Zendesk ou o Intercom. Dão-lhe chatbots integrados e ferramentas de assistência ao agente que residem diretamente no helpdesk que já utiliza.

Porque está na lista: Para equipas que estão perfeitamente satisfeitas no mundo do seu helpdesk e só precisam de algumas funcionalidades básicas de IA, este é muitas vezes o caminho de menor resistência.

O que gostei: A integração é obviamente perfeita e a interface já é familiar para os seus agentes, pelo que não há uma grande curva de aprendizagem.

O que considerar: Fica completamente preso à visão de IA desse único fornecedor. Estas ferramentas têm frequentemente dificuldade em aprender com o conhecimento que existe fora do próprio helpdesk (como as suas páginas internas do Confluence ou Google Docs dispersos), o que leva a respostas bastante genéricas. Também tem muito pouco controlo sobre o comportamento da IA, as suas ações ou quando deve escalar um ticket para um humano.

Preços: Estes são geralmente complementos caros ao seu plano de helpdesk existente, e muitos cobram por resolução, o que pode levar a faturas assustadoras e imprevisíveis.

• Zendesk AI: Está incluído nos seus planos Suite (a partir de $55/agente/mês), mas a IA base é bastante limitada. Funcionalidades mais avançadas têm um custo extra. Também têm uma opção de pagamento conforme o uso de $2 por resolução automatizada, o que aumenta rapidamente.

• Intercom Fin: Pode obter o Agente de IA Fin por $0,99 por resolução, com um mínimo mensal de 50 resoluções. Mesmo que já esteja a pagar por um plano Intercom, ainda tem de pagar os $0,99 para além do preço do seu lugar. Este modelo penaliza-o literalmente por ter sucesso.

3. Uma solução "faça você mesmo" (DIY)

Esta é a abordagem "faça você mesmo". Envolve juntar frameworks de código aberto como o LangChain, uma base de dados vetorial como o Pinecone e um modelo de linguagem de grande escala (LLM) através de uma API para construir um agente de IA de raiz.

Porque está na lista: Esta é a opção suprema para utilizadores avançados. Dá-lhe a máxima flexibilidade e é o que uma equipa altamente técnica com um grande orçamento poderia fazer se quisesse controlo total.

O que gostei: Tem controlo completo sobre cada peça da sua stack. Sem dependência de fornecedores.

O que considerar: O esforço de desenvolvimento e manutenção contínua é enorme. Isto não é apenas um projeto; é um trabalho a tempo inteiro para uma equipa dedicada de engenheiros de IA caros. Tem de construir tudo sozinho: a interface de utilizador, os painéis de relatórios, o ambiente de teste e todas as integrações.

Como uma pessoa no Reddit disse sabiamente ao falar deste tipo de configuração, 'é uma armadilha!'

Reddit

Preços: Embora algumas das frameworks principais sejam de código aberto, este caminho está longe de ser gratuito. Terá faturas avultadas para chamadas à API do LLM, alojamento na nuvem, utilização da base de dados vetorial e, claro, os salários da equipa de engenharia necessária para o construir e manter. Até a própria plataforma do LangChain, a LangSmith, tem um plano de equipa a partir de $39 por lugar/mês mais taxas de utilização, o que mostra que mesmo as ferramentas "gratuitas" têm custos de plataforma.

4. Cloudera

O Cloudera é uma plataforma de dados empresarial que, tal como o Databricks, surgiu do ecossistema Hadoop. É conhecido pela sua forte segurança, governança e pela sua capacidade de funcionar on-premise, o que é muito importante para algumas empresas.

Porque está na lista: É uma das alternativas mais diretas ao Databricks do mundo do big data. Também serve como um ótimo lembrete de que, se o seu principal objetivo é um agente de IA, uma plataforma de dados completa é muitas vezes um exagero massivo.

O que gostei: É uma escolha sólida para indústrias altamente regulamentadas, como finanças ou saúde, que têm requisitos rigorosos de controlo de dados e precisam de manter tudo on-premise.

O que considerar: É incrivelmente complexo e caro de configurar e gerir. Toda a plataforma foi concebida para o processamento de dados em lote em grande escala, não para a interação em tempo real e conversacional que um agente de suporte moderno necessita.

Preços: O preço do Cloudera é concebido para grandes empresas e envolve um longo ciclo de vendas. Os seus serviços na nuvem são precificados com uma "Unidade de Computação Cloudera (CCU)" que torna a previsão de custos complicada. Por exemplo, o seu serviço de IA está listado a $0,20/CCU por hora, mas isso nem sequer inclui os custos da infraestrutura de nuvem subjacente. As soluções on-premise são "Contacte as Vendas", o que se sabe que significa um contrato grande e de longo prazo.

5. IA de data warehouse na nuvem

Esta abordagem significa usar as funcionalidades de aprendizagem automática que estão a ser integradas nos principais data warehouses na nuvem. Estas ferramentas permitem-lhe usar comandos SQL que já conhece para construir e implementar modelos de ML diretamente nos dados que tem armazenados no seu warehouse.

Porque está na lista: Para empresas que já estão profundamente inseridas no ecossistema de um único fornecedor de nuvem (como a AWS ou a GCP) e têm todos os seus dados num só lugar, isto pode parecer uma vitória fácil.

O que gostei: Integra-se perfeitamente com os seus dados e serviços na nuvem existentes, o que pode simplificar partes do pipeline de dados.

O que considerar: Estas ferramentas são construídas para dados estruturados e tabulares, pense em linhas e colunas bem organizadas. É incrivelmente difícil treinar modelos com o conhecimento rico, desorganizado e não estruturado encontrado em artigos de ajuda, tickets de suporte passados ou wikis internos. Esta é uma enorme limitação que muitas vezes leva a respostas de IA genéricas e inúteis que não conseguem resolver problemas reais dos clientes.

Preços: É o clássico modelo de nuvem de pagamento conforme o uso. Embora isso pareça flexível, os custos podem ser um pesadelo para acompanhar e prever. É faturado separadamente pelo armazenamento de dados, computação de consultas, treino de modelos e chamadas à API, tornando o orçamento uma dor de cabeça.

Este vídeo analisa algumas alternativas ao Databricks que se podem adaptar a diferentes necessidades e preferências.

Como escolher a alternativa certa ao Databricks para si

Sente-se um pouco perdido? Não se preocupe. Escolher o caminho certo torna-se muito mais fácil quando se faz algumas perguntas simples.

• Que problema está realmente a resolver? Está a tentar resolver um quebra-cabeças de análise de big data ou a corrigir um fluxo de trabalho operacional? Se quer automatizar as respostas a tickets, uma ferramenta construída para automação é quase sempre uma escolha melhor do que uma plataforma de dados.

• Seja honesto sobre as competências da sua equipa. Tem uma equipa de engenheiros de dados e cientistas de ML pronta para gerir uma plataforma complexa? Ou precisa de uma solução no-code e self-service que o seu gestor de suporte ou de TI possa controlar?

• Onde residem as suas respostas? Faça uma lista de todos os locais onde a informação necessária para resolver os problemas dos clientes está escondida. A melhor ferramenta será aquela que se consegue conectar a todos eles, não apenas a uma única base de dados organizada.

• Exija um teste no mundo real. Não se deixe enganar por uma demonstração polida que usa dados perfeitos. A melhor forma de avaliar um agente de IA é testá-lo com os seus próprios dados históricos e desorganizados. Procure ferramentas que ofereçam um modo de simulação ou um teste gratuito que lhe permita conectar as suas fontes de conhecimento reais.

O veredito sobre as alternativas ao Databricks: precisa mesmo de uma plataforma de big data?

Embora plataformas como o Databricks e o Cloudera sejam feitos de engenharia incríveis para a ciência de dados em escala, são muitas vezes a ferramenta errada para construir agentes de IA para equipas de negócio. Usá-las para automação de suporte é como contratar um físico teórico para consertar uma torneira a pingar. Ele pode eventualmente descobrir como fazê-lo, mas será lento, caro e muito mais complicado do que o necessário.

A tendência na IA está a mudar para plataformas mais acessíveis e self-service que resolvem um problema de negócio específico e o fazem excecionalmente bem. Para automatizar o suporte e desbloquear o conhecimento interno, o foco deve estar na velocidade, facilidade de utilização e na conexão com as ferramentas que a sua equipa já utiliza todos os dias.

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