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) 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 strengths, 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.

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. 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: Uma boa opção para equipas que vivem e respiram dentro do seu helpdesk (como o Zendesk) e não precisam que a IA saiba muito sobre o mundo exterior. 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.

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. <quote text="Como uma pessoa no Reddit disse sabiamente ao falar deste tipo de configuração, 'é uma armadilha!'" sourceIcon="" sourceName="Reddit" sourceLink="https://reddit.com\">

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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