Eu, PV, seu host, converso com pessoas incríveis..

O problema que o material coloca

O material abre a restrição assim: Eu, PV, seu host, converso com pessoas incríveis, maravilhosas, trazendo muitas visões do mercado. William, você é diretor de IA na Blip, correto? Como estagiário lá na USP, na Politécnica, eu estava trabalhando ali um projeto de processamento de linguagem natural em 2004 e segui aí nessa jornada trabalhando com open source, mexi muito com open source desde então.

Em 2022, quando ela adquiriu uma empresa que se chamava Stilling, que é uma empresa de internet artificial que foi fundada em 2014. A gente criou talvez o melhor motor de processamento de linguagem natural pra esse mundo de captação de redes sociais, de notícias pra fazer entendimento de como é que as marcas estão se comunicando com seus consumidores nesses canais em 2002 a Bip adquiriu a Stilling, aí eu juntei agora nesse mundo conversacional one to one e tem sido incrível, entrei na Stilling em 2002, em novembro veio a IA Generativa com. E apoiando nossos parceiros como a DigitalBot nessa jornada de construção desses agentes inteligentes para os nossos consumidores.

Meu primeiro contato com o empreendedorismo foi ali na pandemia, que eu fundei uma startup com alguns colegas que chamava Easy Barbers, que era como se fosse um Uber de barbeiros quando estava tudo fechado na pandemia. E hoje a gente já tem mais de 800 projetos entregues com essa parceria com a Blip. Ah, mas sua camiseta não, tem blusão bacana lá, é legal.

Para `empresa-agentes-anos-bleep-chatbots-pouco`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Como o fluxo aparece na prática

No miolo do episódio, o mecanismo fica explícito: Então, assim, se o usuário desse um oi, ele ia cair numa saudação, que ia pra um menu, que se ele quisesse tirar uma dúvida, provavelmente ia ter um outro menu com as perguntas, pra um outro menu pra às vezes chegar numa resposta que não era a que ele queria e no fundo ele ia acabar indo pra atendimento humano. E com esse boom de 2023, com a chegada do chat GPT, a gente começou a mudar um pouquinho o mercado para sair de chatbots que só roteavam e triavam o usuário para, de fato, chatbots que solucionavam os problemas. Às vezes, o usuário nem percebe que está conversando com uma máquina.

Você, como diretor de IANA na Bleep, e precisa olhar de uma forma bem cirúrgica a aplicação, o impacto positivo, até rentável pra empresa ali, que vai estar contratando um serviço. E quando a gente fala sobre agentes, a gente começa a sair do, não só elaborar, um retorno através das LLMs, mas um raciocínio ali que vai devolver algo mais robusto. Uma venda, por exemplo, se numa tecnologia anterior você conseguia atingir X, com essa nova tecnologia, você atinge 40% mais daquele X.

Atinge, por exemplo, um sistema tradicional de fluxos pode atingir 80% das atendimentos que acabam sendo transbordados, nos sistemas de agentes passa a ser 40, 20% sendo transbordado porque ele consegue resolver tudo antes. Não é mágico, então a gente não pode ser tão ingênuo assim, todo mundo aqui já conhece como essa tecnologia funciona, existe todo um processo de treinamento, de configuração que não é trivial, às vezes é um processo até evolutivo, a gente começa, vai E aí arrumando, arrumando até atingir essas porcentagens, mas é muito mais fácil atingir essas porcentagens mais altas ao longo do tempo do que era com o fluxo. Acho que vocês fizeram a cereja do bolo acontecer aqui antes mesmo, porque para quem está assistindo a gente, agora está começando a ter a noção do quanto pode ir além a uma estrutura muito bem realizada agora com o IA.

Para `empresa-agentes-anos-bleep-chatbots-pouco`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Decisões e trade-offs do episódio

As decisões práticas que aparecem no áudio: Que antigamente não, era um pouco limitado da cascata, do bloco. Vou até adiantando aqui, porque a turma da nossa comunidade gosta de case, gosta de algo mais palpável, e eu quero saber de vocês, cara, case que você viu de perto, uma aplicação muito bem feita, com antes e depois, plausível, e pra quem tá assistindo, entendendo a real, qual que é o impacto. A IA, a IA generativa com o GPT, gerou aquele entusiasmo em alguns clientes que chegavam a gente querendo colocar, não sabia nem qual o caso de uso, mas queria de todo jeito.

Então a gente pegou um primeiro cliente que é um parceiraço nosso que a gente atende desde 2021, que é a RioCard, que é uma empresa do Rio de Janeiro que é responsável por toda a bilhetagem de metrô, de ônibus ali do Rio. Eles tinham uma FAQ no bot que tinha mais de mil perguntas ali. Então eram muitos submenus, a gente utilizava IAGE Intenção para ajudar nesse shortcut, para achar a resposta, mas foi um cliente que a gente viu, pô, a gente pode pegar toda essa base de conhecimento, utilizar um RAG ali em um LLM, para a gente, por exemplo, ter um menu, mas que seja dúvidas, e já manda para esse LLM para a gente conseguir ajudar o usuário de forma mais rápida.

Entendimento de voz quanto resposta em voz também, de acordo com o público-alvo do cliente fazia muito sentido e a gente ganhou nesse ano o prêmio de melhor bode de atendimento do Brasil Eita, muito bem! A maioria dos cases que apareciam era de RAG, era de FAC e nós queríamos ir um pouco além, né? Então, a gente construiu um produto em que a gente conseguia buscar, nas APIs do e-commerce do cliente, os produtos, sugerir produtos, não só na parte de pré-venda, como também a parte de pós-venda, ajudando no status de pedido, ajudando numa troca e devolução, que era muito frequente e sobrecarregava muito o time de atendimento do cliente.

Para `empresa-agentes-anos-bleep-chatbots-pouco`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Armadilhas que o transcript revela

Onde o fluxo costuma quebrar, segundo a fonte: Eles subiram só a parte de pré-venda na época, para ajudar na venda, e basicamente a gente fez um fluxo híbrido, mantendo uma árvore de decisão, em que quando o usuário selecionava a parte de comprar, a gente julgava para o agente. Então, é bem expressivo, gerou um aumento de conversão e também uma redução de custo operacional, porque quando a gente olha a Black de 23, que a gente também atendia eles, eles tinham 60 atendentes que foram para 11 para essa Black. Então, a gente está falando de um aumento de conversão e também uma redução de custo operacional.

E uma informação importante antes de passar para o Yu é que é bem interessante a gente ver que 30% dessas vendas, que eu estou falando desses números, foram fora de horário de atendimento humano. Ainda a gente não ia chamar de agentes naquela época. Dos diretores lá dessa da Estelantes, ele perguntou uma das coisas que mais chega aqui pra mim é o seguinte tem uma lâmpada aí no painel que parece ser a lâmpada do Oladinho tem uma luzinha que parece ser a lâmpada do Oladinho o que que é isso?

Ele perguntou pra colocar o sistema em prova não é que o negócio respondeu, a gente não programou aquilo, ele respondeu pelo conhecimento de mundo, mais o conhecimento manual que ele tinha, então pra ter ideia do poder que tinha essa tecnologia e esse caso depois virou É um lançamento de um veículo deles, né? Esse case mostra, no começo mostrou para a gente qual o potencial disso. Então, tem várias frentes, tem frente que a Blip atende, tem frente que a gente atende também, e uma delas foi o lançamento da parte de serviços conectados, né, da Rampage, daquele carro que a Rampage lançou, que, por exemplo, se você tiver alguma dúvida da parte do veículo ali, ah, como é que liga o Bluetooth, né, alguma coisa, hoje você compra uma RAM, você abaixa ali a parte do.

Para `empresa-agentes-anos-bleep-chatbots-pouco`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Como levar isso para o seu contexto

Traduzindo o trecho para um time que não viu o vídeo: Então, a gente falou que é muito legal, porque a gente facilitou a informação ali na palma da mão do usuário. Eu quero entender com vocês quais são os maiores erros na hora de uma empresa de varejo, por exemplo, enfim, quando quer implementar, acaba não ajustando a expectativa com a realidade ali ou acaba, sei lá, fazendo um erro. Então já aconteceu a gente conectar com o e-commerce, por exemplo, que as informações estavam muito ruins.

E um ponto que eu costumo falar é que esses projetos de IA são um organismo vivo, assim, né? Quando você coloca esses modelos de linguagem para trabalhar hoje para a empresa, você tem que restringir. Esse não sei falar sobre isso é simplesmente porque não está nessa base.

Ou você restringe e tem que tomar esse cuidado. Eu diria que o mesmo cuidado que você tem para criar um website, a curadoria que você tem para criar seu website, criar seu Instagram da empresa, você tem que ter a curadoria desses agentes interartificiais. Esse agente não vai responder sobre esse produto se não tivesse sido configurado para isso.

Para `empresa-agentes-anos-bleep-chatbots-pouco`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Sinais de que a aplicação funcionou

Para fechar o ciclo com evidência do próprio material: Porque quando você coloca uma base de conhecimento sólida ali dentro, você já consegue trazer informações sobre os negócios, talvez ajudar numa triagem até chegar na pessoa que vai estar atendendo. Isso começa, às vezes, com uma coisa bem simples, uma triagem de atendimento, uma coisa bem simples, e até toda a jornada. Então, é a mesma receita, começa pequeno e vai expandindo.

Eu, PV, seu host, converso com pessoas incríveis, maravilhosas, trazendo muitas visões do mercado. William, você é diretor de IA na Blip, correto? Como estagiário lá na USP, na Politécnica, eu estava trabalhando ali um projeto de processamento de linguagem natural em 2004 e segui aí nessa jornada trabalhando com open source, mexi muito com open source desde então.

Em 2022, quando ela adquiriu uma empresa que se chamava Stilling, que é uma empresa de internet artificial que foi fundada em 2014. A gente criou talvez o melhor motor de processamento de linguagem natural pra esse mundo de captação de redes sociais, de notícias pra fazer entendimento de como é que as marcas estão se comunicando com seus consumidores nesses canais em 2002 a Bip adquiriu a Stilling, aí eu juntei agora nesse mundo conversacional one to one e tem sido incrível, entrei na Stilling em 2002, em novembro veio a IA Generativa com. E apoiando nossos parceiros como a DigitalBot nessa jornada de construção desses agentes inteligentes para os nossos consumidores.

Para `empresa-agentes-anos-bleep-chatbots-pouco`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Recortes adicionais da fonte

Estes trechos reforçam o raciocínio sem resumir genérico:

Eu, PV, seu host, converso com pessoas incríveis, maravilhosas, trazendo muitas visões do mercado. William, você é diretor de IA na Blip, correto? Como estagiário lá na USP, na Politécnica, eu estava trabalhando ali um projeto de processamento de linguagem natural em 2004 e segui aí nessa jornada trabalhando com open source, mexi muito com open source desde então.

Em 2022, quando ela adquiriu uma empresa que se chamava Stilling, que é uma empresa de internet artificial que foi fundada em 2014. A gente criou talvez o melhor motor de processamento de linguagem natural pra esse mundo de captação de redes sociais, de notícias pra fazer entendimento de como é que as marcas estão se comunicando com seus consumidores nesses canais em 2002 a Bip adquiriu a Stilling, aí eu juntei agora nesse mundo conversacional one to one e tem sido incrível, entrei na Stilling em 2002, em novembro veio a IA Generativa com. E apoiando nossos parceiros como a DigitalBot nessa jornada de construção desses agentes inteligentes para os nossos consumidores.

Meu primeiro contato com o empreendedorismo foi ali na pandemia, que eu fundei uma startup com alguns colegas que chamava Easy Barbers, que era como se fosse um Uber de barbeiros quando estava tudo fechado na pandemia. E hoje a gente já tem mais de 800 projetos entregues com essa parceria com a Blip. Ah, mas sua camiseta não, tem blusão bacana lá, é legal.

Então, assim, se o usuário desse um oi, ele ia cair numa saudação, que ia pra um menu, que se ele quisesse tirar uma dúvida, provavelmente ia ter um outro menu com as perguntas, pra um outro menu pra às vezes chegar numa resposta que não era a que ele queria e no fundo ele ia acabar indo pra atendimento humano. E com esse boom de 2023, com a chegada do chat GPT, a gente começou a mudar um pouquinho o mercado para sair de chatbots que só roteavam e triavam o usuário para, de fato, chatbots que solucionavam os problemas. Às vezes, o usuário nem percebe que está conversando com uma máquina.

Você, como diretor de IANA na Bleep, e precisa olhar de uma forma bem cirúrgica a aplicação, o impacto positivo, até rentável pra empresa ali, que vai estar contratando um serviço. E quando a gente fala sobre agentes, a gente começa a sair do, não só elaborar, um retorno através das LLMs, mas um raciocínio ali que vai devolver algo mais robusto. Uma venda, por exemplo, se numa tecnologia anterior você conseguia atingir X, com essa nova tecnologia, você atinge 40% mais daquele X.

Atinge, por exemplo, um sistema tradicional de fluxos pode atingir 80% das atendimentos que acabam sendo transbordados, nos sistemas de agentes passa a ser 40, 20% sendo transbordado porque ele consegue resolver tudo antes. Não é mágico, então a gente não pode ser tão ingênuo assim, todo mundo aqui já conhece como essa tecnologia funciona, existe todo um processo de treinamento, de configuração que não é trivial, às vezes é um processo até evolutivo, a gente começa, vai E aí arrumando, arrumando até atingir essas porcentagens, mas é muito mais fácil atingir essas porcentagens mais altas ao longo do tempo do que era com o fluxo. Acho que vocês fizeram a cereja do bolo acontecer aqui antes mesmo, porque para quem está assistindo a gente, agora está começando a ter a noção do quanto pode ir além a uma estrutura muito bem realizada agora com o IA.

Internalize com links reais do ecossistema CrazyStack: /blog, /curso-cursor-avancado-configuracoes-pro, /curso-claude-code-9-dicas-profissionais, /programa-crazystack e /checklist-independencia-cursor.