70% dos chamados de rotina, resolvidos sem um humano.
O Impressly é um sistema de suporte com IA agente que projetamos, construímos e operamos. Ele se conecta diretamente ao banco de dados e às APIs do cliente, então não apenas responde perguntas, ele toma ações e encerra chamados sozinho.
- chamados de rotina resolvidos de forma autônoma
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70%+
chamados de rotina resolvidos de forma autônoma
- tempo médio de primeira resposta
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Segundos
tempo médio de primeira resposta
- cobertura sem aumentar a equipe
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24/7
cobertura sem aumentar a equipe
Suporte que escalava com a equipe, não com o software
O suporte ao cliente crescia linearmente com o número de funcionários. Cada nova leva de clientes significava mais uma contratação, mais um ciclo de treinamento e uma fila mais longa nesse intervalo. A conta só piorava com o crescimento.
A solução óbvia, um chatbot, piorava as coisas. Bots rígidos baseados em regras só conseguiam associar palavras-chave a respostas prontas. Não enxergavam a conta do cliente, não tomavam ações e não sabiam quando estavam além da própria capacidade. Os usuários aprenderam a digitar "humano" como primeira mensagem.
O requisito real não era um bot que desvia chamados. Era um sistema que os resolve: um que consulta um pedido, emite um reembolso, atualiza uma assinatura e sabe exatamente quando um caso precisa de uma pessoa.
Um agente que age, não um bot que responde
Construímos o Impressly como um sistema agente, não um chatbot. No centro há um agente movido a LLM rodando sobre uma arquitetura de grafo direcionado: cada chamado que entra passa por classificação, recuperação de contexto, planejamento de ações e resolução, com checkpoints explícitos em cada etapa.
O agente se conecta diretamente ao banco de dados e às APIs do cliente com permissões escopadas e auditáveis. Quando um cliente pergunta "cadê meu pedido?", ele não cola um FAQ de rastreamento, ele consulta o pedido, verifica o status da transportadora e responde com o estado real daquela entrega. Quando é preciso agir, ele executa.
Toda capacidade fica atrás de guardrails. As ações são escopadas por tipo de chamado, operações financeiras e críticas de conta passam por gateways de aprovação humana, e qualquer caso abaixo do limiar de confiança do agente é escalado para a equipe com todo o contexto já reunido, então um humano recebe um caso resumido, não um chamado cru.
- Integração direta com APIs
- O agente lê e escreve em sistemas ativos, pedidos, assinaturas, dados de conta, em vez de adivinhar a partir de uma base de conhecimento.
- Orquestração em grafo direcionado
- Cada chamado segue um caminho explícito e inspecionável pelo raciocínio do agente. Sem respostas de caixa-preta.
- Gateways com humano no loop
- Operações sensíveis pausam para aprovação humana em um clique. A equipe decide onde a autonomia termina.
- Escalonamento por confiança
- O agente sabe o que não sabe. Casos de baixa confiança passam para humanos com o contexto já montado.
A fila parou de escalar com o negócio
Mais de 70% dos chamados de rotina agora são resolvidos automaticamente, de ponta a ponta, sem toque humano. O tempo de primeira resposta caiu de horas para segundos, 24 horas por dia, e a satisfação do cliente subiu.
O papel da equipe de suporte mudou de forma: em vez de zerar uma fila, ela cuida dos casos realmente difíceis, com cada escalonamento chegando pré-investigado. O tamanho da equipe deixou de ser função do número de clientes.
Perguntas frequentes
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Sim, quando tem acesso real para agir. O Impressly resolve mais de 70% dos chamados de rotina de forma autônoma porque se conecta diretamente ao banco de dados e às APIs do cliente. Ele consulta pedidos, emite reembolsos e atualiza contas, não apenas responde de um roteiro. Os demais casos são escalados para humanos com todo o contexto anexado.
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Um chatbot associa perguntas a respostas prontas. Um sistema agente raciocina sobre o caso, recupera dados de conta ao vivo, planeja uma sequência de ações e as executa via APIs. A diferença prática: um chatbot diz ao cliente como pedir um reembolso; o agente o emite.
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Guardrails em camadas. Toda ação é escopada por tipo de chamado, operações financeiras e críticas de conta exigem aprovação humana antes de executar, e o agente escala qualquer caso abaixo do seu limiar de confiança. As decisões rodam sobre uma arquitetura de grafo direcionado, então cada passo é inspecionável e auditável.
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Não. Nenhum dado confidencial de cliente é usado para treinar modelos públicos. As cargas rodam em infraestrutura isolada e criptografada, construída em conformidade com a LGPD e o GDPR.
Quer que sua fila de suporte pare de escalar com a equipe?
Construímos sistemas de suporte agente em torno do seu stack: suas APIs, suas regras, seus caminhos de escalonamento. Marque uma conversa e vamos mapear qual categoria de chamado um agente poderia assumir primeiro.