Cada pergunta repetida é um cliente perdendo a paciência, e um agente perdendo tempo.
A StudioChat clona como o melhor agente de suporte já resolve tickets — tom, critério e tudo — e roda isso 24/7 no canal que o cliente já estiver usando.
Tickets de suporte não esperam o horário comercial.
As mesmas cinco perguntas, a qualquer hora, em qualquer canal — enquanto seus melhores agentes gastam tempo em tickets que um clone deles mesmos poderia resolver.
Acesso à conta e reset de senha
Verifica identidade e resolve problemas de acesso sem que um humano toque no ticket.
Status de pedidos e serviços
Consulta dados em tempo real dos seus sistemas para responder na hora.
Troubleshooting técnico
Guia os passos de diagnóstico e resolve o que consegue antes de escalar.
Perguntas de cobrança
Responde perguntas de cobrança e busca as faturas direto dos seus sistemas.
Recebimento de reclamações
Sinaliza sentimento negativo automaticamente e encaminha com a urgência certa.
WhatsApp, email e mais canais
Uma única voz e base de conhecimento independente do canal.
Picos de volume
Absorve um pico de suporte sem hora extra nem contratação sazonal.
Encaminhamento limpo para um humano
Passa o histórico completo da conversa e as ações tentadas na hora certa.
Texto, áudio e arquivos, na mesma conversa
Lê texto, transcreve áudios para responder, e recebe arquivos de qualquer tipo — capturas de tela, PDFs, comprovantes — sem pedir para o cliente resumir o que já enviou.
Não é mais um bot de FAQ. Seu melhor agente de suporte, clonado.
A maioria da IA de suporte é uma árvore de decisão roteirizada que quebra assim que uma pergunta não se encaixa no modelo. Nós partimos da pessoa do seu time que já resolve bem, e clonamos como ela realmente pensa.
Treinado com os tickets reais do time, não um modelo genérico.
Capturamos como o melhor agente realmente resolve um ticket — tom, critério e os movimentos fora do script — e somamos as melhores práticas que vemos em suporte, por indústria e por tipo de processo.
Um único assistente, todas as casuísticas.
Acesso, cobrança, troubleshooting e reclamações em um único assistente em vez de uma colcha de retalhos de bots por tema.
O suporte não espera o horário comercial, e nós também não.
24/7 em todos os canais, absorvendo picos de volume sem plano de contratação sazonal.
Segurança em cada camada, do modelo ao dado do cliente.
Segurança de LLM, segurança de agentes, controle do cliente e infraestrutura não são a mesma camada — cada uma protege algo diferente, e o agente deixa rastro de tudo o que faz no meio do caminho.
Uma camada de proteção em volta do modelo.
Um modelo de linguagem pode tomar uma decisão errada — apagar algo que não devia, inventar um dado que não existe (como um número de conta), ou deixar o gasto disparar sem controle. Os guardrails validam o que o agente vai responder antes de responder, de forma automática ou manual, cobrindo alucinações e prompt injection.
O mesmo guardrail que roda em produção, disponível para testar.
Podemos hospedar o guardrail que usamos hoje para que a equipe de segurança o teste diretamente, em vez de confiar em uma descrição.
O modelo nunca vê os dados de outro usuário.
A lógica que decide qual informação trazer para cada conversa está no código, não no modelo — não é um guardrail, é a arquitetura por padrão. Um agente determinístico não pode cruzar dados entre usuários nem acessar o que não pertence àquela conversa.
O cliente decide qual informação chega à StudioChat.
Cada integração passa por uma camada de middleware que o cliente configura — a StudioChat não consegue ver os dados que o cliente decide não compartilhar. O controle fica do lado do cliente, por design.
Os padrões esperados de uma plataforma cloud.
Criptografia em trânsito e em repouso, retenção configurável pelo cliente, autenticação de dois fatores para todos os usuários, e rastreabilidade completa de cada mudança nos assistentes — versionado e com registro de quem fez.
O agente explica o que faz, por quê, e de onde vem cada dado.
O medo mais comum é que o agente faça algo e ninguém saiba. Por isso cada resposta vem com seu raciocínio e suas citações — não existe caixa-preta agindo sem deixar rastro.
"Conseguimos reduzir o tempo de atendimento de cada ticket para apenas um minuto, sem perder o critério com que a equipe já resolvia."
O que um time de suporte realmente pergunta.
Que tipos de ticket ele realmente consegue resolver?
Ele consegue lidar com qualquer tipo de situação que o time já resolve por chat, não uma lista fixa — por exemplo: acesso à conta, reset de senha, status de pedidos e serviços, perguntas de cobrança, troubleshooting técnico e recebimento de reclamações. A cobertura real depende dos playbooks e do conhecimento com que ele é treinado, não de uma lista fechada.
Qual a diferença para um chatbot roteirizado?
Bots roteirizados seguem uma árvore de decisão e quebram assim que uma pergunta não se encaixa. A StudioChat clona como seu melhor agente realmente pensa e fala, usando seus tickets reais e sua base de conhecimento.
Ele substitui nosso helpdesk?
Não. A StudioChat se conecta ao helpdesk que você já usa — Intercom, Zendesk, Pylon, o que for — como um agente não humano, não como uma plataforma substituta.
Como é cobrado?
Baseado em resultado: você paga por ticket resolvido, não por assento, não por implementação.
Vocês têm um cliente de referência em suporte?
Sim — a Takenos, uma plataforma de banco digital da América Latina, resolve 70% do seu suporte de forma autônoma com um assistente da StudioChat cobrindo mais de 20 casuísticas nos apps mobile.