Se está a ponderar usar IA para o apoio ao cliente, é quase certo que já ouviu falar da Decagon e da Sierra. São dois dos maiores e mais bem financiados nomes do mercado, ambos prometendo transformar a experiência do seu cliente com agentes autónomos e inteligentes.
Mas, quando se ultrapassa o ruído do marketing, descobre-se que seguem caminhos muito diferentes para o levar até lá. Escolher entre eles não é apenas uma questão de funcionalidades; é sobre quanto tempo vai gastar na configuração, o quão dependente ficará da sua equipa de engenharia e se conseguirá sequer prever a sua fatura mensal.
Este guia vai direto ao assunto no debate Decagon vs Sierra. Vamos ajudá-lo a perceber qual ferramenta realmente resolve os seus problemas, em vez de criar um novo conjunto deles.
O que é a Decagon?
A Decagon causou impacto com a sua plataforma de agentes de IA que permite às equipas de experiência do cliente construir os seus próprios fluxos de trabalho complexos usando linguagem natural. Foi concebida para grandes empresas que precisam de uma automação que vá além de responder a perguntas simples.
A sua grande ideia são os chamados Agent Operating Procedures (AOPs), ou Procedimentos Operacionais do Agente. O objetivo é permitir que as equipas de CX escrevam instruções para a IA (como processar um reembolso), enquanto os programadores definem regras baseadas em código nos bastidores para manter tudo nos eixos. No papel, isto soa ótimo, pois dá mais poder à equipa de suporte. Mas não é exatamente um sonho sem código. Os seus engenheiros ainda têm de construir todas as integrações e lógicas centrais antes que a sua equipa de CX possa escrever uma única palavra.
A Decagon apresenta algumas estatísticas impressionantes, com clientes como a Hertz a registar aparentemente taxas de deflexão superiores a 70%. Posiciona-se como uma solução robusta para empresas que querem deixar de pagar a consultores caros por cada pequeno ajuste.
O que é a Sierra?
A Sierra é outro grande nome nesta área, fundada por algumas figuras de alto perfil, incluindo o ex-co-CEO da Salesforce, Bret Taylor. É uma concorrente direta da Decagon e também visa grandes empresas com orçamentos generosos.
A plataforma da Sierra está dividida em duas partes: o Agent SDK e o Agent Studio. O SDK (Software Development Kit) é onde os seus programadores escrevem o código que define a lógica da IA, se conecta aos seus sistemas e constrói as suas "competências". O Agent Studio é o painel de controlo elegante e intuitivo onde a sua equipa de CX pode então ajustar o tom de voz da IA, afinar conversas e monitorizar o desempenho.
Esta divisão mantém as coisas organizadas, mas também significa que fica extremamente dependente da sua equipa de engenharia para qualquer coisa que não sejam pequenos ajustes. Com a sua avaliação massiva, a Sierra é claramente uma escolha premium e focada em programadores para empresas que desejam um agente de IA profundamente personalizado e que têm a equipa técnica para o construir e gerir.
O caminho para o lançamento
Todas as funcionalidades do mundo não significam muito se não conseguir pôr a ferramenta a funcionar. É aqui que as demonstrações de vendas brilhantes muitas vezes colidem com a realidade.
A abordagem prática da Decagon com AOPs
A promessa da Decagon de usar linguagem natural é definitivamente atrativa, mas é importante saber que os AOPs não são verdadeiramente "sem código". Antes que a sua equipa de CX possa fazer o seu trabalho, a sua equipa de engenharia tem muito trabalho de base a fazer. Eles precisam de conectar os seus sistemas, configurar APIs e escrever o código que serve como uma rede de segurança para a IA. Isso significa que ainda enfrenta uma implementação que pode facilmente levar semanas, se não meses, de planeamento e desenvolvimento.
A dependência da Sierra em programadores
O modelo da Sierra apoia-se ainda mais nos seus técnicos. O Agent Studio parece fácil de usar, mas o verdadeiro cérebro da IA está no SDK. Precisa que o agente faça algo novo, como obter informações de envio de uma transportadora diferente? A sua equipa de CX não consegue tratar disso. Um programador tem de voltar ao código, construir a nova competência, testá-la e implementá-la. Isto cria um estrangulamento clássico e atrasa-o, mantendo o controlo longe das pessoas que realmente falam com os seus clientes.
A realidade para as equipas de suporte: Precisa de resultados agora
Sejamos honestos: ambas as plataformas exigem um enorme investimento inicial de tempo de engenharia, longas reuniões de planeamento e a adesão de metade da empresa. Para a maioria das equipas de suporte que já estão sobrecarregadas e precisam de reduzir o volume de tickets para ontem, um projeto que leva meses a ser lançado simplesmente não é uma opção.
Para além de Decagon vs Sierra: Lance em minutos, não em meses
E se pudesse obter o mesmo poder sem o doloroso processo de configuração? Para equipas que valorizam a velocidade e a independência, existe outra forma. Ferramentas como a eesel AI são construídas para serem totalmente self-service. Pode inscrever-se, conectar as suas fontes de conhecimento e ter um agente de IA a funcionar sem falar com um único vendedor.
Com uma integração de helpdesk de um clique, pode ligar instantaneamente ferramentas como o Zendesk ou o Intercom. A eesel AI adapta-se ao seu fluxo de trabalho atual em vez de o forçar a um projeto massivo de "arrancar e substituir". É uma ferramenta prática que começa a mostrar o seu valor no primeiro dia, não no próximo trimestre.
Personalização e controlo
Assim que a sua IA estiver ativa, precisa de poder ajustar o seu comportamento à medida que o seu negócio evolui. Quanto controlo real a Decagon e a Sierra realmente entregam às suas equipas da linha da frente?
O problema da mentalidade 'um-bot-para-governar-todos'
Uma armadilha comum com as ferramentas de IA, como apontado no tópico do Reddit, é a "mentalidade de agente único". É aqui que os bots são construídos como um sistema gigante, de tudo ou nada. Tanto a Decagon como a Sierra podem cair nesta armadilha. Os seus agentes são projetados para lidar com tudo de uma vez, o que torna difícil testar novas ideias ou implementar a automação por fases. E se quiser apenas automatizar os resets de passwords para começar? Com estas plataformas, essa tarefa simples pode transformar-se num projeto enorme e excessivamente complexo.
Alterar a lógica e a personalidade da IA
Vamos supor que os seus clientes acham o tom da IA um pouco estranho, ou que um novo problema começa a inundar a sua fila de espera. Com os AOPs da Decagon ou o SDK da Sierra, fazer essas alterações muitas vezes significa voltar à estaca zero com outro projeto técnico. Isso não é exatamente ágil e impede que a sua equipa de CX atualize rapidamente a IA com base no que os clientes estão realmente a dizer.
Controlo real: Começar pequeno e testar com segurança
Uma plataforma de IA moderna deve permitir que implemente as coisas gradualmente. É aqui que a eesel AI realmente se destaca. Oferece automação seletiva, para que possa escolher exatamente que tipos de tickets a IA deve tratar. Pode começar com as tarefas fáceis e repetitivas e fazer com que ela passe com segurança tudo o resto para os seus agentes humanos.
Melhor ainda, a eesel AI tem um modo de simulação que lhe permite testar a sua configuração em milhares dos seus próprios tickets passados. Pode ver exatamente como teria respondido, obter previsões sólidas sobre o seu desempenho e sentir-se 100% confiante antes de ela falar com um cliente real. E um editor de prompts simples permite-lhe definir o tom, a personalidade da IA e até criar ações personalizadas sem tocar numa única linha de código.
O resultado final: Uma análise aos preços
Ok, vamos falar sobre o que pode ser o fator mais importante para a sua equipa: o custo. Quanto é que estas plataformas lhe vão custar, e será que a fatura é sequer previsível?
O manual de preços empresariais
Provavelmente não é um choque que nem a Decagon nem a Sierra listem os seus preços online. É o manual clássico das empresas, e diz-lhe algumas coisas logo à partida:
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Prepare-se para um longo processo de vendas e um orçamento personalizado.
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O preço será elevado, provavelmente com grandes taxas de configuração e contratos plurianuais.
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Está fora do alcance da maioria das pequenas e médias empresas.
A Decagon tem alegadamente dois modelos de preços: por conversa ou por resolução. A opção por resolução parece boa à primeira vista, mas tem uma grande desvantagem. Pode levar a faturas imprevisíveis e, de certa forma, penaliza-o por ter sucesso. Quanto mais tickets a sua IA resolver, mais paga.
O problema das faturas imprevisíveis
Para qualquer gestor de suporte a tentar cumprir um orçamento, as taxas baseadas no uso são uma dor de cabeça. Um pico aleatório nas perguntas dos clientes pode fazer disparar a sua fatura, tornando quase impossível planear as suas finanças. Quase acaba por desejar que a sua automação não seja demasiado eficaz.
Porque é que os preços transparentes e previsíveis ganham
É aqui que uma opção clara e direta como a eesel AI faz toda a diferença.
A eesel AI oferece planos simples e claros, baseados nas funcionalidades e no volume de que necessita.
| Plano | Custo Efetivo/mês (Anual) | Interações de IA/mês | Funcionalidades Principais |
|---|---|---|---|
| Team | 239 $ | Até 1.000 | Treino com documentos, integração com Slack, Copiloto de IA |
| Business | 639 $ | Até 3.000 | Treino com tickets passados, MS Teams, Ações de IA, Simulação |
| Custom | Contactar Vendas | Ilimitado | Orquestração avançada, integrações personalizadas, segurança avançada |
A parte mais importante? A eesel AI não tem taxas por resolução. Obtém uma fatura previsível e pode até começar com um plano mensal flexível que pode cancelar a qualquer momento. Isto elimina o risco financeiro da equação para equipas que querem começar a usar IA.
Decagon vs Sierra: O poder não é a única coisa que importa
Decagon e Sierra são, sem dúvida, plataformas poderosas apoiadas por muito dinheiro. Estão a expandir os limites do que é possível com a IA empresarial. Se for uma empresa massiva com um grande orçamento e uma equipa de engenharia pronta para um projeto a longo prazo, vale a pena dar uma olhada.
Mas para a maioria das equipas de suporte, o poder bruto não é tudo. Elas precisam de uma ferramenta que seja rápida, flexível, fácil de controlar e que não venha com uma fatura surpresa no final do mês. Para essas equipas, há um caminho muito melhor a seguir.
Este vídeo explora como uma nova startup de IA está a competir com grandes players como a Sierra e a Decagon na indústria da IA.
Obtenha poder empresarial com a simplicidade do self-service
A IA moderna não tem de ser uma dor de cabeça de seis meses que esgota os seus recursos de engenharia. Pode obter uma automação incrível e tornar a sua equipa mais eficiente com uma ferramenta que é realmente construída para as pessoas que a usam todos os dias.
Pronto para ver quão rápido pode lançar um agente de IA inteligente que aprende com o seu conhecimento existente? Comece a usar a eesel AI gratuitamente e entre em funcionamento em minutos.
Perguntas frequentes
Tanto a Decagon como a Sierra exigem um trabalho de engenharia inicial significativo para integrações e lógica, o que muitas vezes leva a prazos de implementação de semanas ou até meses. Isto pode ser um grande obstáculo para equipas que precisam de alívio imediato.
Embora os AOPs da Decagon visem capacitar as equipas de CX com linguagem natural, os engenheiros ainda precisam de construir as integrações centrais. A Sierra depende fortemente do seu SDK, tornando os programadores essenciais para quaisquer alterações significativas além de ajustes básicos.
A Decagon e a Sierra são projetadas principalmente para grandes empresas com orçamentos substanciais e recursos de engenharia dedicados. O seu alto custo, processos de vendas personalizados e implementações complexas geralmente as colocam fora do alcance da maioria das PMEs.
Nenhuma das plataformas apresenta preços transparentes online, o que indica custos elevados de nível empresarial e orçamentos personalizados. A Decagon alegadamente usa modelos por conversa ou por resolução, sendo que este último pode levar a faturas imprevisíveis.
Tanto a Decagon como a Sierra exigem um envolvimento substancial da sua equipa de engenharia, particularmente para a configuração inicial e a criação de novas capacidades ou integrações. Isso pode criar estrangulamentos e diminuir a capacidade de resposta às necessidades em evolução dos clientes.
O blog sugere que tanto a Decagon como a Sierra podem cair numa "mentalidade de agente único", tornando difícil implementar a automação gradualmente ou testar pequenas alterações. Geralmente, são concebidas como soluções abrangentes e completas.
Sim, plataformas como a eesel AI oferecem uma abordagem self-service, permitindo que lance um agente de IA funcional em minutos, conectando fontes de conhecimento existentes e integrações de helpdesk. Isso proporciona poder de nível empresarial sem a configuração complexa.
