O termo "força de trabalho de IA" está sendo muito mencionado ultimamente. Passamos de chatbots básicos para a ideia de equipes digitais inteiras que podem lidar com trabalhos bastante complexos. No meio de todo esse burburinho, uma plataforma chamada Relevance AI surgiu, prometendo permitir que as empresas construam e gerenciem suas próprias equipes de IA sem precisar programar.
Mas é a ferramenta certa para cada tarefa? Este post é minha opinião honesta sobre o Relevance AI. Vamos explorar o que ele faz bem, onde realmente se destaca e algumas coisas importantes a considerar antes de mergulhar, especialmente se seu principal objetivo é melhorar seu suporte ao cliente.
O que é o Relevance AI?
Simplificando, o Relevance AI é uma plataforma de baixo código onde você pode construir seus próprios agentes de IA para automatizar diferentes tarefas empresariais. Eles apostam na ideia de uma "Força de Trabalho de IA", um grupo de agentes de IA especializados que podem trabalhar juntos em departamentos como vendas, marketing e operações.
A empresa começou em 2020 e é voltada para equipes de operações e outros especialistas que desejam criar automações por conta própria, sem ter que esperar por desenvolvedores. Após uma recente rodada de financiamento Série B, eles consolidaram sua posição como um jogador sério no espaço de automação, ajudando empresas a construir equipes digitais para assumir trabalhos repetitivos.
Como o Relevance AI funciona? Principais recursos explorados
O Relevance AI oferece um conjunto de Legos digitais para você construir suas próprias ferramentas com tecnologia de IA. Vamos ver como seus principais recursos funcionam juntos.
Construtor sem código para fluxos de trabalho personalizados
O maior ponto de venda do Relevance AI é seu construtor visual de arrastar e soltar. Você pode conectar diferentes modelos de IA, puxar dados de várias fontes e configurar ações para criar um fluxo de trabalho personalizado. Essa flexibilidade é sua maior força; você pode imaginar quase qualquer processo automatizado, desde enriquecer leads de vendas até gerar conteúdo.
Embora essa liberdade seja ótima para projetos internos únicos, isso significa que você deve reservar tempo para configuração e testes. Para algo tão comum e crítico quanto o suporte ao cliente, uma solução mais focada pode colocá-lo em funcionamento mais rapidamente. Por exemplo, ferramentas como eesel AI oferecem integrações com um clique com help desks como Zendesk e Freshdesk que podem estar ativas em poucos minutos, não em alguns meses.
Modelos pré-construídos para tarefas empresariais comuns
Para dar um pontapé inicial, o Relevance AI oferece uma biblioteca de mais de 100 modelos. Eles cobrem tarefas como pesquisa de prospects, redação de postagens de blog e análise de dados de mercado. Eles servem como um bom ponto de partida que você pode ajustar para atender ao que sua equipe realmente precisa.
Construindo uma "força de trabalho de IA" com sistemas multiagentes
Uma das ideias mais avançadas da plataforma é permitir que você lance múltiplos agentes que trabalham como uma equipe. Por exemplo, você poderia ter um agente que coleta notícias do setor na web, outro que redige uma postagem de blog sobre isso, e um terceiro que usa essa postagem de blog em um e-mail de prospecção de vendas. É um recurso bem legal para empresas que tentam automatizar um processo complexo que envolve vários departamentos.
Principais casos de uso para o Relevance AI
Olhando para seus recursos e como é comercializado, o Relevance AI é uma ótima opção para alguns trabalhos específicos.
Automatizando prospecção de vendas e marketing
É aqui que a plataforma realmente mostra sua força. Você pode usar seus modelos de AI BDR (Representante de Desenvolvimento de Negócios) e Agente de Pesquisa para construir um sistema que encontra potenciais leads, reúne informações sobre eles na web e depois automatiza e-mails de acompanhamento personalizados. É uma solução bem interessante para equipes de vendas que tentam fazer mais prospecção sem aumentar o número de funcionários.
Otimizando pesquisa e análise de dados
O Relevance AI também é bastante útil para vasculhar grandes volumes de informações. As equipes podem configurar agentes para ler documentos, analisar feedback de clientes ou resumir longos relatórios de mercado. Isso pode poupar sua equipe de horas de pesquisa tediosa e entrada de dados, liberando-os para pensar em estratégias.
Lidando com tarefas básicas de suporte ao cliente
A plataforma possui alguns modelos para suporte, incluindo um agente que pode se conectar ao Intercom. Eles são principalmente construídos para responder a perguntas simples, do tipo FAQ, consultando respostas em uma base de conhecimento.
Mas um ótimo suporte ao cliente é mais do que apenas responder às perguntas fáceis. Ele precisa estar profundamente conectado ao seu help desk, aprender com milhares de conversas passadas de sua equipe e ter uma maneira segura de testar tudo antes que os clientes vejam. Tentar construir isso do zero em uma plataforma de propósito geral pode se tornar um grande projeto.
O que considerar antes de escolher o Relevance AI
Plataformas de IA "faça você mesmo" são incrivelmente flexíveis, mas essa flexibilidade vem com algumas desvantagens. Aqui estão algumas coisas a ter em mente, e como uma ferramenta especializada pode ser uma opção melhor.
O desafio da curva de aprendizado íngreme do Relevance AI
Como o Relevance AI pode fazer tanto, você está no controle. Isso também significa que você é responsável por construir, testar e ajustar todos os fluxos de trabalho. Comentários de usuários em sites como Salesforge.ai frequentemente mencionam que há uma curva de aprendizado para fazer as coisas funcionarem corretamente. Definitivamente não é uma ferramenta plug-and-play.
Em contraste, uma ferramenta como eesel AI é projetada para ser autoatendimento, para que as equipes de suporte possam começar em minutos. O objetivo é fornecer valor imediatamente através de integrações profundas e prontas com as ferramentas que você já usa, não entregar um kit de ferramentas e um longo projeto. Você pode conectar seu help desk e fontes de conhecimento em alguns cliques e começar a ver como funciona.
Conhecimento genérico do Relevance AI vs. expertise especializada
É difícil treinar um agente de IA generalista para lidar com perguntas complicadas de suporte ao cliente. Você tem que apontá-lo manualmente para todos os seus documentos de conhecimento e cruzar os dedos para que ele encontre a resposta certa. Mesmo assim, ele pode não captar o tom específico da sua empresa ou o contexto real por trás do problema de um cliente.
É aqui que uma abordagem como a do eesel AI é diferente. Ele se conecta instantaneamente a todo o conhecimento da sua empresa, incluindo o histórico de tickets passados da sua equipe. Ao analisar milhares de resoluções bem-sucedidas, ele aprende o tom de voz específico da sua marca e entende o contexto dos problemas dos clientes desde o início. Isso o ajuda a fornecer respostas personalizadas e conscientes do contexto que um agente de propósito geral teria dificuldade em oferecer.
A importância de testes e simulação
Permitir que um agente de IA fale diretamente com seus clientes é um grande passo. Se ele fornecer informações erradas ou soar como um robô, você pode danificar a confiança do cliente e, na verdade, criar mais trabalho para seus agentes humanos. Sem uma maneira sólida de testar, você está basicamente realizando um experimento com seus clientes ao vivo.
É por isso que o modo de simulação no eesel AI é tão útil. Ele permite que você teste com segurança sua IA em milhares de seus próprios tickets históricos antes que ela responda a um cliente real. Você pode ver exatamente como ela teria respondido, obter previsões precisas sobre quantos tickets ela poderia resolver e encontrar quaisquer lacunas em sua base de conhecimento. É uma maneira sem riscos de se sentir confortável e garantir que sua automação esteja pronta para funcionar.
Entendendo o modelo de precificação
Muitas plataformas de automação, incluindo alguns dos planos do Relevance AI, usam um sistema baseado em créditos. O plano Team custa $199/mês para 100.000 créditos, e o plano Business custa $599/mês para 300.000 créditos. Isso parece simples o suficiente, mas pode tornar seus custos difíceis de prever. Um mês movimentado com um pico de tickets de suporte pode levar a uma conta muito maior do que você esperava.
eesel AI usa um modelo mais previsível com uma taxa mensal fixa que inclui um número generoso de interações. Mais importante, não há taxas por resolução. Você nunca é cobrado mais por automatizar com sucesso mais problemas de clientes, então seus custos não vão subir de repente só porque a ferramenta está funcionando bem.
A alternativa eesel AI: Uma abordagem especializada para suporte
Embora o Relevance AI seja uma plataforma sólida para construir todos os tipos de agentes de IA personalizados, a automação de suporte ao cliente é uma fera única. Ela realmente se beneficia de uma ferramenta que foi construída especificamente para esse trabalho. Você não usaria uma chave ajustável para consertar um relógio delicado, e o mesmo raciocínio se aplica aqui.
Aqui está uma rápida comparação das duas abordagens:
| Recurso | Relevance AI | eesel AI |
|---|---|---|
| Tempo de Configuração | Dias a semanas; requer construção e testes manuais. | Minutos; integração com help desk com um clique. |
| Dados de Treinamento | Principalmente conexões manuais com documentos & APIs. | Aprende instantaneamente com tickets passados, centro de ajuda, & documentos. |
| Testes Pré-lançamento | Limitado a verificações manuais pontuais. | Simulação poderosa em milhares de tickets históricos. |
| Caso de Uso Principal | Automação de processos empresariais gerais (Vendas, Operações). | Atendimento ao Cliente, ITSM, e Suporte Interno. |
| Modelo de Precificação | Planos baseados em créditos que podem ser imprevisíveis. | Taxa mensal fixa, sem cobranças por resolução. |
| Integrações | Ampla, mas requer configuração para suporte. | Profundamente integrado com Zendesk, Freshdesk, Intercom, etc. |
O Relevance AI é a ferramenta certa para você?
Então, onde isso nos deixa? O Relevance AI é uma plataforma poderosa e flexível para empresas que desejam construir equipes de IA personalizadas para trabalhos internos como vendas, marketing e pesquisa. Se você tem um processo único e complexo em mente e tem tempo para construí-lo e testá-lo, é uma escolha muito forte.
No entanto, para equipes cujo foco principal é automatizar e melhorar o suporte ao cliente, uma plataforma especializada é um caminho mais rápido, seguro e eficaz. Você obtém uma ferramenta que foi construída para a tarefa, entende as sutilezas do suporte e começa a entregar valor desde o primeiro dia.
Se você quiser ver como um agente de IA projetado especificamente para atendimento ao cliente pode ajudar seus fluxos de trabalho de suporte, você pode experimentar o eesel AI gratuitamente ou agendar uma demonstração hoje.
Perguntas frequentes
Não necessariamente, pois é uma plataforma de baixo código projetada para equipes de operações e outros especialistas em negócios. No entanto, você deve esperar uma curva de aprendizado para construir, testar e ajustar fluxos de trabalho de forma eficaz, já que é mais uma caixa de ferramentas poderosa do que uma solução simples de plug-and-play.
O Relevance AI brilha mais quando você está automatizando processos internos personalizados, como enriquecimento de leads de vendas, alcance de marketing ou análise de dados complexos. Sua flexibilidade é ideal para construir fluxos de trabalho únicos que não se encaixam em uma aplicação padrão pronta para uso.
Embora você possa usá-lo para construir agentes de suporte básicos, é uma plataforma de propósito geral e não especializada em atendimento ao cliente. Uma ferramenta dedicada de automação de suporte é muitas vezes uma escolha melhor, pois oferece integrações profundas com o help desk e a capacidade de aprender com tickets passados imediatamente.
Isso depende da complexidade da sua tarefa, mas você deve planejar um processo de configuração que leve dias ou semanas, não minutos. O tempo é gasto não apenas construindo o fluxo de trabalho, mas também testando e refinando-o minuciosamente para garantir que funcione corretamente e de forma confiável.
Sim, seus custos podem ser imprevisíveis com um modelo baseado em créditos. Como você paga com base nas ações que seus agentes de IA realizam, um mês movimentado com um volume maior de tarefas resultará em uma conta significativamente maior do que um mês mais tranquilo.
Refere-se à ideia de construir múltiplos agentes de IA especializados que podem trabalhar juntos para lidar com um processo complexo e de múltiplas etapas. Por exemplo, você poderia ter um agente que pesquisa um tópico, um segundo que redige conteúdo com base nessa pesquisa, e um terceiro que o distribui por e-mail, todos colaborando como uma única equipe digital.
