Mesmo com a digitalização do atendimento, o telefone continua relevante em situações mais complexas. Segundo dados da Customer Service Operations Survey 2025, do Gartner, 61% dos clientes ainda preferem esse canal para resolver esse tipo de demanda.
Os agentes de IA por voz ampliam o que pode ser resolvido durante essas interações. Eles compreendem solicitações em linguagem natural, consultam informações da empresa e, quando conectados a outros sistemas, podem executar ações ao longo da chamada.
Em grandes operações, isso pode significar mais demandas resolvidas no próprio contato, transferências com mais contexto, maior capacidade para absorver volume e uso mais consistente do conhecimento corporativo.
Quanto maior a participação desses agentes no atendimento, mais relevantes se tornam as decisões sobre quais informações podem acessar, quais ações podem executar e quais controles precisam acompanhar essa atuação.
O que os agentes de IA por voz mudam na operação?
Um agente de IA por voz pode acompanhar diferentes etapas de uma demanda durante a própria chamada.
Quando conectado às bases e aos sistemas da empresa, ele consegue compreender a solicitação, buscar as informações necessárias e executar ações dentro das permissões definidas para aquela jornada.
Na prática, esse modelo pode trazer impactos como:
- Mais demandas resolvidas durante a chamada: o agente pode consultar dados, verificar solicitações, atualizar registros ou executar etapas de um processo;
- Maior capacidade para absorver volume: várias interações podem ser conduzidas simultaneamente, apoiando operações sujeitas a picos de chamadas, campanhas, incidentes ou sazonalidade;
- Transferências com mais contexto: quando uma pessoa precisa assumir o atendimento, o histórico da conversa, as informações coletadas e as etapas já realizadas podem acompanhar a chamada;
- Uso mais consistente do conhecimento corporativo: diferentes agentes podem consultar as mesmas políticas, regras, documentos e informações de produto durante as interações.
Esse último ponto também aumenta a importância da qualidade das fontes. Uma política desatualizada ou uma informação contraditória pode influenciar o comportamento de vários agentes e alcançar um grande volume de clientes.
Por isso, o impacto da IA por voz está diretamente ligado a três elementos: o que o agente sabe, quais sistemas consegue acessar e quais ações está autorizado a realizar.
O que uma empresa precisa estruturar para operar agentes de IA por voz?
Conforme os agentes assumem mais etapas do atendimento, diferentes partes da operação precisam trabalhar de forma coordenada. Abaixo, estão os principais pontos que precisam ser estruturados para sustentar agentes de IA por voz em produção.
Base de conhecimento
O primeiro ponto é definir quais informações estarão disponíveis para os agentes. A empresa pode reunir FAQs, políticas, documentos internos, manuais, regras de negócio e informações de produto nas fontes utilizadas pelos agentes.
Assim, durante a conversa, o RAG (Retrieval-Augmented Generation) ajuda a localizar conteúdos relevantes nessas bases e utilizá-los na construção das respostas.
Quando vários agentes utilizam esse conhecimento, também é preciso organizar quais informações atendem a cada jornada. Isso envolve definir quais fontes cada agente pode consultar, quem responde por sua atualização e como novas versões serão incorporadas.
Essa organização ajuda a manter o conhecimento utilizado pela IA alinhado às regras e aos processos vigentes da empresa.
Integração com sistemas
Com as informações adequadas disponíveis, é necessário conectar o agente aos sistemas que participam do atendimento. Essas integrações ampliam sua capacidade de atuação ao permitir consultas, atualizações e execução de etapas durante a chamada.
Um agente conectado ao CRM, por exemplo, pode consultar informações específicas de um cliente durante a chamada. Com acesso a APIs, plataformas de atendimento ou outros sistemas internos, também pode atualizar registros, abrir solicitações ou realizar ações previstas naquele fluxo de atendimento.
A empresa pode usar essas integrações para viabilizar ações como:
- Consultar dados do cliente;
- Verificar o andamento de uma solicitação;
- Atualizar informações cadastrais;
- Registrar uma nova solicitação ou chamado;
- Consultar o status de um pedido;
- Encaminhar a demanda para a área responsável.
Esse acesso precisa ser configurado de acordo com a criticidade de cada ação, especialmente quando o agente lida com dados sensíveis ou altera informações nos sistemas da empresa.
Desempenho e latência
O desempenho e a latência são outros pontos importantes para manter a fluidez da conversa por voz.
Antes de responder, o agente pode precisar interpretar a solicitação, buscar informações nas bases da empresa e consultar sistemas como CRM ou plataformas internas. Quanto mais consultas fazem parte da jornada, maior é a atenção necessária ao tempo de resposta.
Se esse processamento gera pausas longas, o cliente pode repetir a pergunta, interromper a fala do agente ou interpretar o silêncio como uma falha no atendimento.
Por isso, a empresa precisa acompanhar especialmente as jornadas que envolvem múltiplas consultas e integrações, garantindo que o aumento da capacidade do agente preserve a fluidez da conversa.
Segurança e proteção de dados
O acesso a sistemas corporativos pode colocar os agentes em contato com dados pessoais, informações financeiras, históricos de atendimento e conteúdos internos da organização.
Nesse cenário, o desenho da solução precisa considerar controles como gestão de acessos, mascaramento de dados, definição dos ambientes de processamento e proteção do fluxo de informações.
Para empresas que atuam em setores regulados, também é preciso considerar exigências específicas de segurança e proteção de dados. Essas exigências podem influenciar a arquitetura adotada, com uso de ambientes em nuvem, híbridos, multicloud ou on-premises, conforme as necessidades da operação.
Governança dos agentes
Com vários agentes em produção, a empresa precisa manter a visibilidade sobre o que está operando.
Isso inclui saber quais agentes estão ativos, quais fontes utilizam, quais sistemas acessam, quais ações podem executar e quais configurações estão publicadas.
As alterações feitas ao longo do tempo também precisam ser acompanhadas. Mudanças em prompts, bases de conhecimento, permissões ou parâmetros podem modificar o comportamento dos agentes durante as interações.
Por isso, recursos como histórico de alterações, controle de versões, identificação de autoria, testes e monitoramento ajudam a manter a operação sob controle.
Por fim, a governança cria uma base para evoluir os agentes com mais segurança, incorporando novos casos de uso e capacidades à medida que a empresa acompanha seu comportamento em produção.
Como definir a autonomia dos agentes de IA por voz?
O nível de autonomia pode variar de acordo com o tipo de atividade realizada pelo agente.
Em uma jornada de dúvidas frequentes, por exemplo, ele pode consultar informações e orientar o cliente. Já em processos que envolvem atualização de cadastros, acesso a dados sensíveis ou transações, a empresa precisa estabelecer permissões e critérios mais rigorosos.
Essa diferença está relacionada ao impacto que cada ação pode gerar para o cliente e para a própria operação. Quanto maior a criticidade, mais importante é definir quais atividades o agente pode executar sozinho e quais exigem validações adicionais.
Entre os fatores que podem orientar essa decisão estão:
- Criticidade da ação;
- Sensibilidade dos dados;
- Valor envolvido;
- Confiança na interpretação;
- Regras internas;
- Requisitos regulatórios.
Esses mesmos critérios ajudam a definir quando o atendimento humano deve assumir. A empresa pode definir a transferência quando o agente não consegue compreender a solicitação com segurança, identifica sinais de urgência ou encontra uma situação que exige julgamento.
Quando isso acontece, o contexto acumulado durante a conversa pode acompanhar a chamada. O atendente recebe as informações coletadas e consegue continuar a interação a partir do ponto já alcançado.
Além disso, os limites podem evoluir. Um agente inicialmente responsável por triagem pode receber novas funções conforme os resultados, as integrações e os controles da operação amadurecem.
Assim, a autonomia precisa refletir o papel de cada agente, o impacto de suas ações e os critérios definidos para intervenção humana.
Como medir o impacto dos agentes de IA por voz?
A escolha das métricas depende do objetivo de cada caso de uso.
Se a empresa busca reduzir o volume direcionado às equipes humanas, pode acompanhar quantas chamadas permanecem com o agente. Se o foco está na resolução, também precisa observar quantas solicitações são concluídas durante o próprio atendimento por IA.
Outros indicadores ajudam a completar essa análise:
- Taxa de resolução;
- Retenção de chamadas;
- Reincidência de contatos;
- Taxa e motivo das transferências para atendimento humano;
- Tempo médio de resposta;
- Falhas de compreensão;
- Satisfação do cliente;
- Produtividade da operação.
Esses números ganham mais valor quando analisados em conjunto.
Uma alta taxa de retenção, por exemplo, precisa vir acompanhada da resolução das solicitações. Da mesma forma, uma redução das transferências para atendentes humanos precisa ser analisada junto à qualidade do atendimento e aos critérios definidos para que essa transferência aconteça.
Também é importante acompanhar o que acontece quando o agente recebe novas funções, como acesso a mais sistemas ou autorização para executar novas ações durante a chamada. Essas mudanças podem aumentar o número de solicitações resolvidas pela IA, mas também exigem atenção aos erros, ao tempo de resposta e à segurança das ações realizadas.
Por isso, a mensuração precisa mostrar quanto o agente consegue resolver, com que qualidade e quais efeitos essa atuação gera para a operação.
Como a Nava aplica agentes de IA por voz em operações?
A Nava One é nossa plataforma de IA Conversacional para operações de voz. A solução conecta agentes especializados ao conhecimento e aos sistemas da empresa para conduzir interações em linguagem natural e resolver diferentes etapas do atendimento durante a própria chamada.
Na prática, a Nava One permite:
- Configurar agentes especializados para diferentes jornadas e necessidades da operação;
- Consultar informações e executar ações nos sistemas da empresa, de acordo com os acessos e permissões definidos para cada agente;
- Definir níveis de autonomia e critérios de transferência para o atendimento humano;
- Preservar o contexto da conversa durante a transferência, encaminhando o histórico e as informações já coletadas;
- Configurar, testar e acompanhar os agentes em um console administrativo, com rastreabilidade das alterações realizadas.
Durante a chamada, a Nava One processa a fala do cliente, consulta as informações necessárias e devolve a resposta em voz, com latência abaixo de 1,1 segundo. Isso ajuda a preservar o ritmo da conversa mesmo quando o agente precisa acessar conhecimento ou outros sistemas antes de responder.
A plataforma também pode se adaptar a diferentes modelos de infraestrutura, incluindo ambientes híbridos, multicloud e on-premises. Para operações que lidam com informações sensíveis, recursos de mascaramento ajudam a proteger os dados durante o processamento.
Com essa estrutura, a Nava One permite ampliar a atuação dos agentes de voz mantendo controle sobre conhecimento, autonomia, integração e segurança.
Conheça a Nava One e veja como ampliar a capacidade de resolução da sua operação de atendimento.
Perguntas frequentes sobre agentes de IA por voz
O que é um agente de IA por voz?
Um agente de IA por voz é um sistema capaz de compreender o que uma pessoa diz, interpretar contexto e intenção, consultar informações e gerar respostas durante uma interação por voz. Quando conectado aos sistemas da empresa, também pode executar ações dentro das permissões definidas para aquela jornada.
Qual é a diferença entre agente de IA por voz e URA?
A URA conduz o cliente por menus e fluxos previamente definidos. O agente de IA por voz interpreta solicitações em linguagem natural e conduz a interação com base no contexto, nas informações disponíveis e nas regras configuradas pela empresa.
O que um agente de IA por voz pode fazer durante uma chamada?
As possibilidades dependem das integrações e permissões disponíveis. O agente pode responder dúvidas, consultar informações, coletar dados, atualizar registros, executar etapas de processos e transferir a interação para um atendente humano.
Como definir o nível de autonomia de um agente de IA por voz?
A empresa pode considerar o impacto da ação, os dados envolvidos, o nível de confiança na interpretação, as regras do processo e os requisitos regulatórios. Esses critérios ajudam a definir quais atividades o agente pode executar e quais situações exigem intervenção humana.
Quando um agente deve transferir a chamada para uma pessoa?
A transferência pode ser acionada por critérios como baixa confiança na interpretação, falhas sucessivas de compreensão, sinais de urgência, tipo de solicitação ou necessidade de julgamento humano. O histórico e as informações coletadas pelo agente podem acompanhar essa transferência.
O que é necessário para escalar agentes de IA por voz?
Uma operação em escala exige bases de conhecimento confiáveis, integração com sistemas, desempenho adequado, segurança e governança sobre agentes, acessos e configurações. Esses elementos ajudam a ampliar os casos de uso mantendo controle sobre a operação.
Como medir os resultados de agentes de IA por voz?
Indicadores como resolução, retenção de chamadas, transbordo, reincidência de contatos, tempo de resposta, satisfação e produtividade ajudam a avaliar os resultados. A análise conjunta dessas métricas mostra quanto o agente consegue resolver e quais efeitos sua atuação gera para a operação e para a experiência do cliente.
