Agentes de IA se multiplicam e aumentam a urgência de criar um contexto único sobre o cliente

Uma empresa média da Fortune 500 deve passar de menos de 15 agentes de inteligência artificial em 2025 para mais de 150 mil em 2028, segundo projeção do Gartner. O avanço é tão rápido que já ganhou nome entre analistas: “agent sprawl”, ou a proliferação desordenada de agentes dentro das organizações. Apenas 13% das empresas dizem ter hoje a governança adequada para lidar com eles.

Capazes de executar tarefas de forma autônoma, esses agentes começam a se espalhar por áreas como atendimento, produto e operações. E, à medida que ganham autonomia, surge um novo desafio: garantir que todos entendam o cliente a partir do mesmo contexto.

Hoje, isso nem sempre acontece. Cada agente pode consultar uma fonte diferente, e o entendimento sobre o cliente acaba reconstruído do zero a cada nova tarefa. Sem uma camada comum de contexto, o trabalho se repete — e diferentes agentes podem chegar a respostas ou decisões diferentes para o mesmo cliente.

A resposta da Birdie

É nesse cenário que atua a Birdie, startup fundada por brasileiros no Vale do Silício que transforma os diferentes sinais gerados pelos clientes em um contexto compartilhado, para que pessoas e agentes de IA decidam a partir do mesmo entendimento. A companhia reúne em uma mesma plataforma informações de conversas, pesquisas, reclamações, dados de uso e segmentação de clientes e outras interações com consumidores.

“Se dez agentes precisam entender o mesmo cliente antes de executar dez tarefas diferentes, quanto desse entendimento realmente precisa ser reconstruído dez vezes?”, questiona Alexandre Hadade, CEO e cofundador da companhia. “O problema não é só o custo de refazer. É o risco de dez respostas diferentes para o mesmo cliente.”

O uso desse tipo de ferramenta se torna ainda mais estratégico quando esses agentes de IA passam a participar de decisões. Se um cliente cancelar uma compra ou serviço, os times de produto, experiência do cliente e atendimento podem chegar a explicações diferentes para o mesmo caso, cada um a partir de um sistema que não conversa com os outros.

A Birdie chama isso de falta de governança de contexto. A resposta da startup para o problema é a criação de uma base de informações que possa ser usada por diferentes sistemas, com registro da origem dos dados e da forma como foram utilizados.

Da análise à decisão

O uso dessas informações já aparece em empresas que lidam com grandes volumes de interações com clientes.

Na companhia canadense de serviços financeiros KOHO, a plataforma da Birdie passou a analisar uma parcela maior das interações com consumidores. Segundo a startup, isso ajudou a reduzir em 80% a estrutura dedicada a avaliar o atendimento e treinar funcionários. A economia estimada é de cerca de US$ 350 mil por ano.

Na fintech brasileira Neon, a análise das interações identificou problemas que estavam evoluindo para reclamações regulatórias. A partir desses sinais, a empresa alterou procedimentos ainda no atendimento. Em dois trimestres, segundo a Birdie, o índice de reclamações regulatórias caiu 44%.

Os casos mostram como informações geradas no atendimento podem ser usadas fora dele. Uma reclamação pode indicar um problema de produto. Uma conversa pode apontar uma falha de processo. Uma mudança na satisfação pode sinalizar uma questão que ainda não aparece nos indicadores tradicionais.

Com mais agentes atuando nas empresas, essas informações passam a alimentar um número maior de sistemas. A discussão, portanto, não é apenas sobre quão inteligente é cada agente, mas sobre a qualidade do contexto que ele terá para decidir.

"Não acreditamos que as empresas devam parar de construir seus agentes. Pelo contrário: elas vão construir cada vez mais", afirma Hadade. "Mas a nossa visão é de que, quando criarem o próximo agente, ele não precise começar do zero para entender o cliente