Level AI em 2026: o que faz, como funciona e para quem é

O que é o Level AI?

O Level AI vende IA para equipes de experiência do cliente que trabalham em contact centers. O título da página inicial hoje é "Full stack AI agents for the entire customer experience journey", e isso é uma mudança e tanto em relação ao discurso de "QA com IA" pelo qual a empresa era conhecida alguns anos atrás. O QA ainda é o centro de gravidade, mas hoje a empresa empacota qualidade e insights junto com assistência ao vivo e automação, tudo vendido como uma única plataforma.

Alguns fatos da empresa que vale ter na cabeça antes de uma conversa de vendas:

• Fundadores: Ashish Nagar (fundador e CEO) e Sumeet Khullar (cofundador e CTO).
• Financiamento: uma Série C de US$ 39,4 milhões em julho de 2024, liderada pela Adams Street Partners, levou o total captado a US$ 73,1 milhões.
• Escala: a página institucional afirma mais de 1 bilhão de interações com clientes analisadas por ano em mais de 100 empresas.
• Setores: serviços financeiros, saúde, varejo, seguros, tecnologia de consumo e SaaS corporativo, segundo a página inicial.

Dá para ver o perfil do comprador com bastante clareza no G2: entre os avaliadores que informam o porte da empresa, 123 são de médias empresas e 72 de grandes empresas, e apenas 23 são pequenas empresas. É mais ou menos o que eu esperaria, já que o Level AI vende para quem cuida do QA do call center de algumas centenas de agentes, não para uma equipe de suporte de cinco pessoas dividindo uma caixa de entrada.

Como o Level AI funciona

A maioria das ferramentas de atendimento ao cliente com IA aluga um modelo geral da OpenAI ou da Anthropic e constrói um produto em volta. O Level AI propõe o contrário. Segundo sua página da plataforma, a empresa é dona de toda a pilha, começando por uma "owned Nvidia GPU cloud" e subindo pelos próprios modelos até os apps em que sua equipe de fato clica.

De todas as camadas, a de modelos é a que mais importa. Em julho de 2026, o Level AI lançou o Level AI Latitude, sete modelos ajustados, cada um feito para uma tarefa do contact center:

Em eficiência, as principais afirmações do post de lançamento do Latitude são custo de atendimento "up to 49x" menor e latência "4x" menor. Nenhum dos dois números traz uma base de comparação, então leio como uma direção e não como um benchmark.

Então por que um comprador deveria se importar? A vantagem prática, em comparação com um conjunto de ferramentas de call center separadas, é que uma transcrição alimenta todos os apps. A mesma chamada que é pontuada no QA também alimenta o número de CSAT inferido e a árvore de temas de voz do cliente, e depois cai no plano de coaching. Essa camada compartilhada é o produto de verdade, e os apps são mais como visões sobre ela.

Os oito apps do Level AI

Há oito aplicações listadas na página da plataforma. A maioria das equipes compra o QA primeiro e se expande a partir daí, então vou passar por elas mais ou menos nessa ordem.

Garantia de qualidade e QA-GPT

O QA é o produto que deu nome ao Level AI. Na página de QA, a empresa diz que seu mecanismo QA-GPT usa um modelo "trained on your contact center data to evaluate over 90% of the standards and metrics that scorecards cover." Você pode trazer a scorecard de QA que já tem ou começar pela biblioteca de perguntas pré-treinadas.

Como líder de QA, estes são os detalhes que realmente me interessariam:

• Scorecards híbridas. Perguntas pontuadas por IA (verificou a identidade?) e por pessoas (houve empatia real?) entram numa única pontuação.
• Lógica condicional de N/A. Uma chamada de disputa de cobrança pode pular automaticamente a pergunta sobre a oferta de venda.
• Correções que retroalimentam. Quando um avaliador discorda da IA, a correção é usada para recalibrar pontuações futuras, o que afina seu ciclo de feedback de QA.
• Um sandbox. Você pode testar rubricas de AutoQA em conversas reais antes de colocá-las no ar.

O ganho óbvio aqui é o salto de cobertura. Pela contagem do próprio Level AI, o QA manual normalmente revisa "around 1% to 3%" das interações. Um avaliador do G2 em um grande varejista disse sem rodeios:

"Our QA has migrated from 2% manual volume to nearly 100% automated volume as a direct result of using Level AI. We also have iCSAT on 100% of contacts rather than traditional CSAT on just a fraction."

Retail enterprise user, G2

O que as pessoas costumam deixar passar é onde a economia de tempo realmente aparece, e não é na pontuação; é na calibração e no coaching. A VistaPrint reduziu a variação de calibração de mais de 20% para 9%, segundo seu estudo de caso. Quem já esteve numa reunião de calibração em que três revisores deram 60, 75 e 90 para a mesma chamada sabe por que esse é o número a acompanhar. E se você olhar o quadro mais amplo de conduzir a garantia de qualidade do call center, essa é a lacuna que a maioria das equipes subestima.

Uma ressalva honesta que vale apontar: o Level AI não publica nenhum número de precisão para o QA-GPT. O próprio FAQ diz que a precisão "depends on how well the evaluation criteria and scoring logic are configured." Isso combina com o que os avaliadores dizem também (mais sobre isso abaixo).

Inteligência de conversas e voz do cliente

Pense nisto como a camada do "por que os clientes estão ligando?", que é basicamente a versão de contact center de acompanhar intenções e sentimentos num helpdesk. Todo dia o modelo Tenor classifica cada contato numa hierarquia de temas, e o Veridia infere uma pontuação de CSAT para cada conversa, com ou sem pesquisa. A ideia é a mesma da análise de sentimento com IA, só que aplicada a todas as chamadas e não a uma amostra de pesquisa.

O melhor exemplo é a Smartsheet. Entre fevereiro e julho, seu CSAT interno foi de 2,95 para 3,31, uma alta de 12%, segundo o estudo de caso da Smartsheet. A frase que ficou comigo é de Corinne Flanagan, Senior Manager of Enablement and Quality:

"That's been the power of Level for us. It's no longer just debating. These are facts. These are customers' words."

Corinne Flanagan, Smartsheet (case study)

A Purple, a empresa de colchões, usou esses mesmos dados para rastrear uma onda de reclamações de "too tall" até parceiros de entrega que deixavam as bases ajustáveis na posição mais alta, segundo o estudo de caso da Purple. Uma causa raiz dessas nunca vai aparecer numa pontuação de QA.

Agent assist

O Agent Assist é a peça em tempo real: orientação durante a chamada e consultas de conhecimento, além de anotações de chamada escritas automaticamente. Se o termo é novo para você, aqui está uma explicação simples sobre agent assist. O app reúne cinco recursos nomeados. Entre eles estão o Manager Assist (visão ao vivo do status e do sentimento de cada chamada) e o AgentGPT para busca de conhecimento, e também o Phi, um bot de conhecimento que o Level AI descreve como "ChatGPT, but trained on your knowledge base."

Segundo o FAQ da página, o widget se incorpora ao Salesforce, Zendesk e Five9. Ele cobre também alertas de conformidade e checklists dinâmicos para scripts obrigatórios, que é o motivo de equipes reguladas se importarem com ele. As anotações automáticas se sobrepõem ao que ferramentas independentes de resumo de conversas fazem. Para quem compara essa categoria, mantenho uma lista mais ampla de ferramentas de agent assist com IA.

Coaching

O app de coaching funciona num ciclo de gerenciar, descobrir, criar e compartilhar. Um auditor de QA marca uma conversa e a atribui a um gestor, depois um AI Worker redige um plano de coaching usando os resultados de QA, conversas passadas e tendências de desempenho.

Terry Porter, da Extra Space Storage, descreveu bem o antes: replicar um comportamento levava "one to two hours", e agora a equipe vai "from one example to ten". Segundo o estudo de caso, a preparação de coaching caiu de duas horas para cerca de 30 minutos, e a proporção de QA é de 110 a 120 agentes por analista.

O coaching também é onde as avaliações começam a ficar mistas. Um especialista de QA corporativo no G2 escreveu que o recurso de coaching "hasn't served us as a company very well" e apontou a adoção lenta como motivo. Uma boa pontuação, em outras palavras, não faz os gestores mudarem automaticamente a forma como fazem coaching.

Gravação de tela

A gravação de tela une o áudio da chamada ao que o agente fazia na tela. Pode capturar até quatro monitores e inicia e para por gatilhos de chamada ou chat via AWS, Twilio ou Salesforce. Em vídeo, afirma precisão de ocultação de "90%+" para números de cartão e SSNs. Se a ocultação é sua principal preocupação, veja como funciona a ocultação de PII em transcrições de suporte.

Um detalhe fácil de perder no marketing é que a pontuação automática de QA a partir de dados de tela ainda está no roadmap e não foi lançada. Por enquanto, diz a página, as gravações de tela dão contexto visual para revisões de QA manuais.

AI Workers

Os AI Workers são agentes que ficam sobre seus dados de interação e fazem o trabalho de analista: relatórios de pesquisa e planos de coaching, resumos de feedback de produto e análises de desempenho da equipe. O Level AI lista 11 deles e diz que mais de 85 empresas os usam em produção, com mais de 25.000 execuções de workers.

Foi assim que a Smartsheet montou um relatório de voz do cliente para sua equipe de acessibilidade "in a couple of hours" sem vasculhar transcrições, segundo a página de AI Workers. O ponto a notar é que esses workers analisam e recomendam dentro do Level AI. Nada na página descreve que eles escrevam de volta no seu helpdesk ou resolvam tickets, e esse é o trabalho de um agente de IA para helpdesk.

Agentes virtuais

Os agentes virtuais são a peça mais nova, e a que coloca o Level AI na mesma conversa que a Sierra. O agente virtual atende voz e chat em mais de 50 idiomas, com orçamento de latência declarado abaixo de dois segundos. O Level AI afirma contenção "3x" melhor e "80%" menos tempo de retreinamento, embora a página não associe esses números a nenhum cliente nomeado. Contenção é uma métrica escorregadia por natureza, então vale saber como medir a contenção antes de comparar fornecedores.

Duas escolhas de design chamam minha atenção. A primeira é um construtor híbrido que mistura IA agêntica com fluxos determinísticos, de modo que etapas como "autenticar antes de aceitar um pagamento" não possam ser puladas. A central de ajuda do Level AI explica a lógica: LLMs seguem bem instruções, mas ainda podem pular etapas. A segunda é que o agente virtual é pontuado pelas mesmas rubricas de QA da sua equipe humana. É uma vantagem real se você já confia no QA do Level AI, e é exatamente o tipo de coisa que eu testaria a fundo em qualquer avaliação de agente de voz com IA.

Dá para ver para onde caminha pelas notas de versão de 2026. Há chamadas ativas, um recurso de Context Handoff (24 de setembro) que passa o contexto do agente virtual ao Agent Assist na transferência, e o pacote de lançamentos do Q2 acrescentou ainda uma transferência de Five9 Voice.

Integrações e segurança do Level AI

O Level AI se conecta aos sistemas que os contact centers já usam, do Dialpad ao Zendesk. São 51 itens na página de integrações, e a página diz que a lista não é exaustiva.

A configuração da integração com o Zendesk é de autoatendimento para administradores. Você escolhe os canais e filtra por tag ou marca, depois importa uma amostra de até 1.000 conversas recentes, uma etapa que leva de 15 a 30 minutos. Lembre-se de que isso é só a conexão de dados e não a implantação completa, e é a implantação completa que gera a média de três meses do G2.

A segurança é um dos pontos fortes. A página de segurança lista SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA com BAA, PCI DSS, HITRUST CSF e GDPR. Nomes, números de cartão e SSNs são ocultados antes de qualquer processamento por IA, e provedores de IA de terceiros são proibidos por contrato de treinar com dados de clientes. A única lacuna que notei é que as regiões de residência de dados não são informadas, então compradores da UE devem perguntar diretamente.

Quanto custa o Level AI?

O Level AI não divulga seus preços. Não há página de preços, e a página de preços do G2 diz que o fornecedor não listou nenhum plano, então o processo é agendar uma demonstração e depois receber uma cotação.

O que posso compartilhar são os dados dos avaliadores do G2:

A única pista de preço que vem do próprio Level AI está no seu guia de preços de voice AI, onde diz que a empresa precifica por resultados e não por minutos. O guia cita faixas de mercado (de US$ 0,10 a US$ 0,25 por minuto para voice AI típica), mas são números da categoria e não uma tabela de preços do Level AI.

Na hora de orçar, eu trataria o Level AI como outras plataformas corporativas de contact center, como a Cresta, ou seja, um contrato anual multiproduto precificado por agente ou por volume de interações e negociado com vendas. Pergunte logo no início quais apps estão no contrato base e quais são adicionais, principalmente gravação de tela e agentes virtuais. Até um modelo aproximado de ROI do call center ajuda a negociar a cotação.

O que clientes e avaliadores do Level AI dizem

No G2, o Level AI tem 4,6 de 5 em 220 avaliações, com 78% de cinco estrelas e nenhuma avaliação de uma ou duas estrelas. (O selo no próprio site mostra 4,7 com mais de 200, o que me parece um retrato mais antigo.)

Os estudos de caso publicados trazem números concretos:

Os elogios nas avaliações são bem consistentes, principalmente sobre a interface e a cobertura total, e as pessoas também gostam dos insights de tendência. As reclamações também são consistentes e se concentram na precisão da IA. Nas contagens de tags do próprio G2, "Inaccuracy" (17) e "Slow Performance" (14) aparecem como os principais pontos negativos. Um avaliador de média empresa colocou o problema da scorecard diretamente:

"AI QA scores at times are not accurate, and they need to be more tailored towards our company's score sheets."

Tarrick W., mid-market, G2

Outro avaliador corporativo levantou um alerta sobre a qualidade das versões:

"Level AI has frequent updates and improvements, we frequently discover them because of bugs they cause, and have to get our account rep involved for the support ticket engineer to understand that it is not just a user issue."

Retail enterprise user, G2

Nenhum dos dois é um impeditivo por si só. Ambos apontam para a mesma coisa, porém: o Level AI recompensa equipes que dedicam tempo a ajustar rubricas e que têm alguém responsável pela plataforma.

Para quem é o Level AI e quem deve descartá-lo

É assim que eu classificaria, pelas duas perguntas que importam: por qual canal chega o seu volume e se você precisa medir pessoas ou tirar trabalho das costas delas.

O Level AI é uma aposta forte se:

• Você opera um contact center com mais de 100 agentes e muito volume de telefone.
• Sua equipe de QA amostra poucos por cento das chamadas e você precisa de cobertura total e calibração, com o coaching no mesmo lugar.
• Você está num setor regulado e precisa de gravação de tela e ocultação, além de um BAA.
• Você quer um agente de IA para call center pontuado pela mesma rubrica das suas pessoas.
• Você já usa Five9, Genesys, NICE, Talkdesk ou Amazon Connect.

Eu procuraria outra opção se:

• Seu volume é principalmente e-mail e tickets de chat num helpdesk, e o gargalo é respondê-los, não avaliá-los.
• Você precisa estar no ar em dias, não em um trimestre, e os preços do seu helpdesk já consomem a maior parte do orçamento.
• Você quer um preço publicado ou um teste em autoatendimento. A maioria das alternativas à Cresta nessa faixa também não oferece.
• Você é uma equipe pequena. Ferramentas nativas como o Zendesk QA cobrem o básico, e um panorama mais amplo de ferramentas de QA de suporte é um ponto de partida melhor.

A mudança de perspectiva que deixo para você é esta. Uma plataforma de QA mostra, de forma bonita, como sua equipe lidou com a semana passada, mas não automatiza o trabalho em si. Um líder de CX de uma marca de suplementos, com cerca de 7.000 tickets do Gorgias por mês, disse algo numa ligação com o eesel que não me sai da cabeça:

"The customer doesn't want to wait for me to do my monthly report"

Se é aí que você está, medir é o segundo problema e esvaziar a fila é o primeiro. Para quando chegar lá, também há um panorama de QA de suporte. Quando a fila estiver sob controle, você pode ler mais sobre QA de suporte com IA ou ver como a Cresta aborda o mesmo problema de contact center.

Experimente o eesel na sua fila de tickets

Se o seu suporte roda no Zendesk, Freshdesk ou Gorgias, um colega de IA de helpdesk do eesel entra na fila que você já tem e faz o trabalho de verdade: redigir ou enviar respostas, classificar tickets, depois rotear e repassar o que não deve tocar. Ele aprende com sua central de ajuda e macros, e também com seus tickets passados. Antes de entrar no ar, sua skill de simulação testa as respostas com centenas dos seus tickets passados. Já vi bots que parecem confiantes darem respostas erradas, e essa é a etapa que pega isso.

Para ser honesto sobre onde ele para: o eesel não atende chamadas telefônicas, então não substitui a pilha de voz do Level AI. Para filas de tickets e chats, porém, você pode estar no ar na mesma tarde. Os preços começam com um plano gratuito de 100 créditos, e os planos pagos começam em US$ 299 por mês para 500 tickets ou chats, com assentos ilimitados. Experimente o eesel.