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title: "Chatbot ou agente de IA no WhatsApp: seis testes"
description: "Muitos chatbots são vendidos como agentes de IA. Seis testes que você faz em dez minutos no seu próprio WhatsApp para saber qual dos dois você realmente tem."
url: https://studiochat.io/pt/blog/chatbot-o-agente-de-ia-seis-pruebas
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Há chatbots que são vendidos como agentes de IA e agentes que se apresentam como mais um chatbot. O nome não ajuda. O que ajuda é testar: seis testes com mensagens que qualquer pessoa pode digitar do celular, sem ver o código nem pedir uma demonstração guiada.

## [Qual é a diferença entre um chatbot e um agente de IA?](#qual-e-a-diferenca-entre-um-chatbot-e-um-agente-de-ia)

Um chatbot percorre um caminho montado de antemão. Um agente interpreta o que a pessoa diz, decide o que fazer e pode consultar ou alterar dados em outros sistemas. Um chatbot pode usar um modelo de linguagem para redigir melhor suas respostas e continuar sendo um chatbot, porque o percurso continua fixo.

## [Que testes fazer?](#que-testes-fazer)

**1\. Mudar de assunto no meio do caminho.** Comece uma consulta e, na terceira mensagem, pergunte outra coisa. Um agente responde a nova e retoma a anterior, se fizer sentido. Um chatbot por regras volta ao menu ou repete a pergunta.

**2\. Pedir duas coisas em uma mensagem.** "Quero mudar meu endereço e saber quando chega meu pedido." Um agente separa as duas. Um chatbot costuma responder uma e perder a outra.

**3\. Fazer uma pergunta que não está em nenhuma lista.** Algo razoável, mas incomum. Um agente tenta resolver ou diz com clareza o que não consegue fazer. Um chatbot responde com uma frase genérica.

**4\. Perguntar pelo status de algo seu.** Um pedido, um pagamento, um agendamento. Se responder com dados reais, está conectado a um sistema. Se só disser como consultar, não está.

**5\. Pedir para falar com uma pessoa.** Um bom agente encaminha sem discutir e com um resumo. Verifique se a pessoa que recebe a conversa já sabe o que aconteceu ou se você precisa repetir tudo.

**6\. Corrigi-lo.** Diga que ele errou e dê o dado correto. Um agente ajusta a resposta. Um chatbot repete a anterior.

## [O que significa o resultado?](#o-que-significa-o-resultado)

* **Quatro ou mais testes superados:** provavelmente é um agente com acesso a dados.
* **Dois ou três:** pode ser um chatbot com um modelo de linguagem por cima. Serve para consultas gerais.
* **Um ou nenhum:** é um chatbot por regras. Funciona bem se o universo de consultas for pequeno e estável.

Nenhum dos três resultados é ruim em si. O que importa é que o que você contrata coincida com o que você precisa.

## [Por que isso importa desde outubro?](#por-que-isso-importa-desde-outubro)

Porque a Meta cobra as mensagens de serviço, e um chatbot que dá voltas envia mais mensagens por consulta do que um que resolve. A quantidade de mensagens enviadas por consulta resolvida passou a ser um dado de custo, além de um dado de qualidade. Você pode anotá-lo enquanto faz os testes.

## [O que acontece por dentro de cada um?](#o-que-acontece-por-dentro-de-cada-um)

Um chatbot por regras compara o que o cliente escreve com uma lista de intenções ou palavras-chave e devolve a resposta associada. Não decide: procura a correspondência mais próxima. Um chatbot com modelo de linguagem redige melhor, mas o caminho continua sendo o que foi montado para ele.

Um agente funciona como um ciclo. Lê a mensagem, decide o que precisa saber, consulta uma ferramenta (um sistema, uma base de conhecimento, uma agenda), olha o resultado, decide o passo seguinte e só então responde ou age. Se a ferramenta devolve um erro, pode tentar de novo ou encaminhar. Essa capacidade de decidir com o que encontra é o que faz o comportamento parecer diferente nos testes acima.

## [Como fazer os seis testes, com mensagens concretas](#como-fazer-os-seis-testes-com-mensagens-concretas)

Para que sejam comparáveis entre fornecedores, use as mesmas mensagens em todos. Alguns exemplos que servem como ponto de partida; troque-os por consultas do seu negócio:

**Teste 1, mudança de assunto.** Primeira mensagem: "Quero saber o preço do plano básico." Segunda: "Ah, e antes disso, vocês atendem aos sábados?" Terceira: "Voltando ao preço, inclui suporte?" Um bom resultado responde as três coisas e lembra de qual plano se falava.

**Teste 2, dois pedidos em uma mensagem.** "Preciso mudar o endereço de entrega e saber quando chega meu pedido." Um bom resultado separa os dois pedidos e os resolve, ou diz qual não consegue resolver e por quê.

**Teste 3, pergunta fora da lista.** Algo razoável que ninguém previu: "Se eu pagar em duas parcelas, posso trocar o produto depois?" Um bom resultado tenta responder com o que sabe ou diz com clareza que não consegue e encaminha. Um mau resultado responde com uma frase genérica que não tem nada a ver.

**Teste 4, status de algo seu.** "Onde está meu pedido?" com um número de pedido real. Um bom resultado devolve o status. Um mau resultado explica como consultá-lo.

**Teste 5, pedir uma pessoa.** "Quero falar com alguém." Um bom resultado encaminha sem discutir. Depois confira do outro lado: a pessoa que recebe a conversa vê um resumo ou precisa reler tudo?

**Teste 6, correção.** "Não, o endereço é outro: Av. Corrientes 1234." Um bom resultado atualiza e confirma. Um mau resultado repete o endereço anterior.

## [Como registrar o que aconteceu?](#como-registrar-o-que-aconteceu)

Uma planilha com três colunas basta: a mensagem que você enviou, o que ele respondeu e se estava correto. Acrescente uma quarta com quantas mensagens enviadas ele precisou para resolver cada teste, porque é o dado que depois vira custo. Com quinze minutos e dois fornecedores, você tem uma comparação que vale mais do que qualquer página de produto.

## [Quanto custa errar de ferramenta?](#quanto-custa-errar-de-ferramenta)

Errar para baixo (contratar um chatbot quando você precisava de um agente) se nota em a equipe continuar atendendo quase tudo, porque os encaminhamentos são altos e as consultas com dados não se resolvem. Errar para cima (contratar um agente para consultas de informação geral) se nota no custo: você paga por uma capacidade que não usa. Os dois erros se corrigem, mas o primeiro se descobre tarde: costuma aparecer depois de vários meses de contrato.

## [Que perguntas fazer ao fornecedor depois dos testes?](#que-perguntas-fazer-ao-fornecedor-depois-dos-testes)

* Que sistemas ele consegue consultar e alterar hoje, e quais exigem desenvolvimento?
* Quantas mensagens enviadas ele manda, em média, por conversa resolvida?
* O que acontece quando ele não sabe? Como é o encaminhamento do outro lado?
* Como as conversas são revisadas e quem as revisa?
* O que conta como conversa resolvida na cobrança?

Se o fornecedor responder essas cinco com exemplos reais, você já sabe mais do que com qualquer demonstração.

## [O que convém fazer conforme quantos testes ele passou?](#o-que-convem-fazer-conforme-quantos-testes-ele-passou)

Com quatro ou mais superados, o próximo passo é medir custos: quantas mensagens enviadas ele manda por conversa resolvida e o que a cobrança inclui. Com dois ou três, convém definir quais consultas ficam sem resolver e quanto cada uma custa em tempo da equipe, porque é isso que se pagaria para passar a um agente. Com um ou nenhum, convém se perguntar se o universo de consultas é pequeno e estável: se for, um chatbot por regras continua sendo uma opção válida e barata. E se não for, você já sabe que precisa de outra coisa.

## [O que muda quando se acrescenta a voz?](#o-que-muda-quando-se-acrescenta-a-voz)

Os seis testes valem igualmente para um agente de voz, com uma complicação: as respostas são dadas em tempo real e os erros de transcrição são mais frequentes do que os de escrita. Ditar um e-mail, um número de pedido ou um sobrenome é o caso mais difícil. Um agente de voz bem montado confirma o que entendeu ("É a, b, c arroba…?") ou abre um canal escrito em paralelo para que o cliente digite o dado. Para avaliar um, acrescente um sétimo teste: dite um dado complicado e veja como ele lida com isso.

## [Como isso aparece em uma operação real?](#como-isso-aparece-em-uma-operacao-real)

Uma empresa que recebe consultas de clientes pelo WhatsApp e leads por anúncios costuma ter as duas necessidades: um chatbot ou agente que responda perguntas frequentes e outro que qualifique leads e consulte pedidos. Algumas empresas começam com um chatbot por regras para as perguntas mais frequentes e, à medida que descobrem quantas consultas ficam sem resolver, passam a um agente para o que exige dados e ações. É um caminho razoável. O que convém evitar é contratar um agente sem ter medido antes quais consultas chegam, porque aí não há como saber se valeu a pena.

## [O que acontece quando o cliente manda um áudio ou uma imagem?](#o-que-acontece-quando-o-cliente-manda-um-audio-ou-uma-imagem)

É uma situação cotidiana no WhatsApp e um bom teste extra. Um chatbot por regras costuma ignorar o áudio ou pedir que se escreva. Um agente mais completo transcreve o áudio, interpreta a imagem quando é relevante (uma foto de um produto danificado, um comprovante) e responde de acordo. Se a sua operação recebe muitos áudios, acrescente este teste antes de decidir: mande um áudio de dez segundos com uma consulta clara e veja o que ele faz. Com a cobrança por mensagem, um áudio mal interpretado custa duas vezes: a resposta errada e a correção.

## [Como explicar esses testes a quem decide a compra?](#como-explicar-esses-testes-a-quem-decide-a-compra)

Com uma frase: "Não olhamos o que o fornecedor diz que faz, olhamos o que ele faz com as suas mensagens." Os seis testes levam menos de uma hora, não exigem conhecimento técnico e produzem uma planilha que pode ser compartilhada com qualquer pessoa da equipe. Quem decide a compra não precisa entender como funciona um modelo de linguagem: precisa ver, com as próprias consultas, a diferença entre o que ele resolve e o que não resolve. E se o fornecedor se recusar a deixar você fazer os testes com as suas mensagens, essa também é uma resposta.

## [O que fazer com o que você encontrou?](#o-que-fazer-com-o-que-voce-encontrou)

Se você procura um agente e o que tem é um chatbot, não é preciso mudar tudo. Anote quais consultas ficam sem resolver e quanto custam em tempo da equipe. Esse é o argumento para decidir se vale dar o passo e com qual processo começar.

Ferramenta do post

### Os seis testes, com pontuação

Teste no seu WhatsApp ou no de um fornecedor e marque o que aconteceu.

Mudei de assunto no meio do caminho e ele respondeu bem às duas coisas _(+1)_Pedi duas coisas em uma única mensagem e ele resolveu as duas _(+1)_Fiz uma pergunta fora da lista e ele lidou com ela com bom senso _(+1)_Perguntei pelo status real de algo (pedido, pagamento, agendamento) e ele respondeu com dados _(+1)_Pedi uma pessoa e ele encaminhou com resumo _(+1)_Corrigi e ele ajustou a resposta _(+1)_

**0 de 6**

#### Chatbot por regras

Funciona se o universo de consultas for pequeno e estável. Para consultas variadas ou com dados do cliente, vai ficar aquém.

Este objeto também tem [página própria](/os-seis-testes), caso queira mandar só ela.

Perguntas frequentes

### Um chatbot com IA é a mesma coisa que um agente?

Não necessariamente. Um chatbot pode usar um modelo de linguagem para redigir e seguir um percurso fixo. Um agente decide o passo seguinte e pode consultar e alterar dados.

### Como sei se um agente está conectado aos meus sistemas?

Pergunte a ele o status de algo seu, como um pedido ou um pagamento. Se ele responder com dados reais, está conectado.

### Um chatbot por regras serve?

Serve, se o universo de consultas for pequeno e estável. Deixa de servir quando as consultas variam ou precisam de dados do cliente.

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Iván Itzcovich

Iván Itzcovich · Co-fundador, StudioChat

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