Nesta aula
Agentes erram onde a regra falta.
Esta aula mostra onde agentes já ajudam pequenos negócios e onde eles dão errado, com casos que você pode conferir.
- Dizer o que um agente faz bem em cada área
- Reconhecer os erros que mais se repetem
- Escolher o primeiro processo com quatro perguntas
Onde agentes já ajudam
Atendimento. Uma clínica recebe dezenas de mensagens por dia, metade só pergunta horário e endereço. Um agente responde a qualquer hora e anota quem quer marcar, para a recepção confirmar. (Ilustração, não caso medido.)
Vendas. O agente qualifica: entende o que a pessoa precisa e agenda a conversa. Desconto e prazo ficam com gente.
Operação. O agente lê uma planilha ou agenda, aplica uma regra e avisa. Quase não age sobre nada, e por isso é um bom primeiro projeto.
Financeiro. Ele lembra vencimentos e confere quem pagou. Negociar dívida e pagar exigem aprovação humana.
Quando a empresa responde pelo chatbot
Em 2024, um passageiro perguntou ao chatbot da Air Canada sobre a tarifa de luto. O chatbot disse que ele podia pedir o desconto depois da viagem. A política real dizia o contrário. A empresa se defendeu dizendo que o chatbot era responsável pelos próprios atos. O tribunal do Canadá rejeitou a tese e mandou a empresa pagar a diferença da tarifa e os custos do passageiro.
No Brasil é parecido: o artigo 30 do Código de Defesa do Consumidor obriga o fornecedor pela informação precisa que ele deu, por qualquer meio.
A volta da Klarna
Em 2024, a Klarna anunciou que a IA fazia o trabalho de atendentes em tempo integral. Em 2025, o presidente da empresa disse à Bloomberg que a qualidade ficou menor e que voltaria a contratar pessoas. A lição é de desenho: o agente cuida do que é frequente e tem regra, e o caminho humano fica sempre visível.
Quatro erros que se repetem
- Inventar política. Remédio: base revisada e a regra "se não souber, diga que vai confirmar".
- Tratar exceção como rotina. Remédio: lista escrita de gatilhos para chamar uma pessoa.
- Fazer demais. Remédio: só leitura por padrão; escrita com aprovação.
- Ninguém olhar. Remédio: uma pessoa com nome lê uma amostra toda semana.
As quatro perguntas
Para escolher o primeiro processo, responda:
- Acontece com frequência? Toda semana, de preferência todo dia.
- Dá para escrever as regras? Quem faz hoje consegue explicar como decide?
- O erro é barato? Basta pedir desculpas, ou há dinheiro em jogo?
- Dá para conferir no fim? Uma linha gravada, um horário na agenda.
Cenário
Hipotético: numa agência de quatro pessoas, o dono responde orçamentos até três dias depois. Um agente faz as perguntas básicas e agenda a conversa. A primeira resposta sai no mesmo dia, e o preço continua com o dono.
Coisa de profissional
O resultado é o estado final, não o texto. A Anthropic dá este exemplo: um agente de reservas pode dizer "seu voo foi reservado", mas o que conta é se a reserva existe no banco de dados. Por isso, quem testa agentes de verdade não lê a conversa para dar nota. Confere o que mudou no sistema. Também repete a mesma tarefa várias vezes, porque o resultado varia de uma execução para outra. Um agente que acerta uma vez numa demonstração pode errar na terceira, com outro cliente.
Cuidado
Nada que mexa em dinheiro na primeira versão. Guarde também um registro do que o agente leu, decidiu e enviou, com data e hora.
Prática · 10 min
- Escreva três processos do seu negócio que acontecem toda semana.
- Responda as quatro perguntas em uma linha para cada um.
- Escolha o que passou nas quatro e escreva o estado final que prova que deu certo.
Resumo
- Atendimento, vendas, operação e financeiro já usam agentes, com gente nas decisões de dinheiro.
- A empresa responde pelo que o chatbot diz.
- Klarna mostra a ida e a volta: sempre deixe um caminho humano.
- Quatro erros se repetem, e todos têm remédio de desenho.
- Escolha o processo com as quatro perguntas.
Fontes
Lidas em 30 de outubro de 2026.
- Anthropic. Demystifying evals for AI agents: o exemplo da reserva de voo.
- Civil Resolution Tribunal, Canadá. Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149.
- Entrepreneur. Klarna CEO Reverses Course By Hiring More Humans, Not AI: maio de 2025.
- Brasil. Código de Defesa do Consumidor (Lei 8.078/1990): artigo 30.
Quiz da aula
Três situações para aplicar o que viu.
Isaque Victor cursos gratuitos