O valor exato só pode ser determinado depois de serem conhecidos os recursos utilizados, mas deverá rondar 300€ / ano, mais IVA.
Sim, absolutamente. A nossa solução é baseada em Inteligência Artificial, o que significa que o sistema é dinâmico e adaptável. À medida que adiciona novos conteúdos, páginas ou documentos ao seu site ou à base de dados, a IA pode ser facilmente treinada para integrar essa nova informação. Isto garante que o seu chatbot se mantém sempre atualizado e que a qualidade das respostas acompanha o crescimento do seu negócio.
- O nosso chatbot suporta uma variedade de modelos de linguagem (LLM) que podemos escolher, consoante as nossas preferências. Em baixo está a lista dos principais LLM disponíveis atualmente:
- o4 Mini
- o3 Mini
- GPT-4.1
- GPT-4.1 Mini
- GPT-4.1 Nano
- GPT-4o
- GPT-4o Mini
- Claude Opus 4
- Claude Opus 3
- Claude Sonnet 4
- Claude Sonnet 3.7
- Claude Sonnet 3.5
- Claude Haiku 3.5
- Claude Haiku 3
- Gemini 2.5 Pro
- Gemini 2.5 Flash
- Gemini 2.0 Flash
Utilizamos um limiar de confiança (Confidence Threshold) pós-RAG. Após gerar a resposta, o Agente avalia a relevância das fontes recuperadas. Se o score estiver abaixo de um valor pré-definido, a resposta não é enviada. Em vez disso, o sistema regista o score baixo e marca o email para revisão humana, que tem a oportunidade de enriquecer a Base de Conhecimento para futuras interações.
O fine-tuning é feito a dois níveis:
- System Prompting: Em cada interação, o Agente é instruído com um prompt robusto que define o tom de voz, o nível de formalidade e a estrutura de resposta pretendida, garantindo consistência.
- Few-Shot Examples: Fornecemos ao Agente exemplos específicos de “boas respostas” da vossa empresa para que ele replique a sintaxe e o estilo da equipa humana.
No pipeline de automação (Zapier/Make), aplicamos um passo de pré-processamento que utiliza um Modelo de Linguagem (LLM) de classificação com instruções estritas para limpar o input. Isto inclui a remoção de assinaturas, rodapés de emails anteriores e a identificação do núcleo da pergunta antes de a enviar para o modelo RAG.
A nossa solução é baseada na arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation). Em vez de depender apenas dos pesos internos do LLM, o Agente, ao receber o prompt do email, executa uma pesquisa vetorial nos embeddings da vossa Base de Conhecimento, recupera o excerto mais relevante e ancora (ou grounds) a resposta nesse dado específico e validado.
O nosso fluxo de trabalho inclui um mecanismo de fallback (recurso). Se o Agente detetar que a pergunta é nova, complexa ou de alto risco, ele cria um ticket prioritário no seu sistema (ou envia um email de notificação à sua equipa) e envia um email de resposta inicial ao cliente a confirmar que o pedido foi recebido e encaminhado.
O ROI é medido em horas de trabalho poupadas. Se a sua equipa de suporte gasta 10 horas semanais a responder a FAQs por email, o Agente pode reduzir esse tempo para 2 horas. Isto liberta os seus colaboradores para se dedicarem a atividades que geram receita, como follow-up de leads e qualificação de vendas.
Depende da quantidade e organização da vossa base de conhecimento. Em média, a configuração da automação demora 1 a 2 dias. O treino inicial do Agente (RAG), com os vossos documentos, é concluído numa semana, e o agente entra em produção monitorizada.
A nossa solução é desenvolvida para ser não intrusiva. Utilizamos uma estrutura de automação flexível (low-code, como Zapier ou Make) que liga o seu serviço de email existente (Gmail, Outlook, etc.) à vossa Base de Conhecimento (o nosso Agent AI). Não precisa de mudar o seu software de email ou CRM atual.
É a nossa prioridade que isso não aconteça. Ao contrário de um chatbot genérico, o nosso Agente só usa a informação que a sua empresa nos fornece. Se ele não tiver 100% de certeza, não arrisca e envia o email para a sua equipa rever. A sua informação é a única fonte de verdade para o Agente.
Responde à maioria! Ele é perfeito para perguntas frequentes e tarefas repetitivas. Se for uma pergunta muito complexa, que precise de uma decisão humana ou de um toque pessoal (como um pedido de desconto), o Agente avisa a sua equipa. O nosso objetivo é que ele resolva 80% do trabalho, deixando-lhe tempo para os 20% mais importantes.
É como ter um assistente digital super inteligente que vive na sua caixa de entrada de email. Quando um cliente envia uma pergunta (por exemplo: “Qual é a vossa política de trocas?”), o Agente lê, encontra a resposta certa nos seus documentos (como se fossem os apontamentos da sua empresa) e responde imediatamente por si. Assim, não precisa de responder aos mesmos emails todos os dias.
