PARA TIMES DE SUPORTE
O melhor agente de suporte, clonado com seu tom e seu critério, resolvendo 24/7 em cada canal.
ACME Telecom
Lu · assistente · online
Em produção para
“A Joaquina resolve sozinha 70% das conversas, mas o mais valioso é o acompanhamento que recebemos como clientes e a atenção personalizada — eles sabem se adaptar às necessidades do time.”
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.
Os chamados que já chegam respondíveis: não consigo entrar na minha conta, cadê meu pedido, por que me cobraram isso. Respondidos com dados ao vivo, sem ninguém tocar neles.
Verifica identidade e resolve problemas de acesso sem que um humano toque no ticket.
Consulta dados em tempo real dos seus sistemas para responder na hora.
Responde perguntas de cobrança e busca as faturas direto dos seus sistemas.
Troubleshooting técnico: Guia os passos de diagnóstico e resolve o que consegue antes de escalar.
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.
Recebimento de reclamações: Sinaliza sentimento negativo automaticamente e encaminha com a urgência certa.
Encaminhamento limpo para um humano: Passa o histórico completo da conversa e as ações tentadas na hora certa.
Uma única voz e base de conhecimento independente do canal.
Absorve um pico de suporte sem hora extra nem contratação sazonal.
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.
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.
Acesso, cobrança, troubleshooting e reclamações em um único assistente em vez de uma colcha de retalhos de bots por tema.
24/7 em todos os canais, absorvendo picos de volume sem plano de contratação sazonal.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Baseado em resultado: você paga por ticket resolvido, não por assento, não por implementação.
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.