Validar a viabilidade técnica e de negócio da classificação automática de tickets
Introdução
Uma empresa de serviços financeiros que conecta pagamentos entre empresas da América Latina e o mercado global buscava reduzir o tempo de sua equipe de operações dedicada à triagem manual de chamados no Salesforce. Em parceria com a Objective, a empresa validou, em uma prova de conceito, se um agente de IA poderia classificar tickets em tempo real com confiabilidade suficiente para liberar recursos humanos para atividades de maior valor.
Reduzir o tempo da equipe de operações dedicado a triagens repetitivas
Aumentar a velocidade de resposta ao cliente sem perder controle sobre o processo
Big Numbers
A prova de conceito foi conduzida entre junho e setembro de 2025, sobre uma base real de chamados da operação do cliente.
+6.700 mil
Tickets classificados de forma inteligente durante a POC
76%
de assertividade média nas classificações realizadas pela IA
90–95%
de assertividade nas classificações mais diretas sob responsabilidade da IA (spam, contato duplicado, contato fora do escopo de atendimento)
Economia
equivalente a 1,5 recurso de operação
Breakeven
em 7,5 meses de atuação da IA
SLA de resposta reduzido
de 1–12 dias para resposta imediatanos casos classificados pela IA
ROI projetado
de 17% em 1 ano de execução do agente de IA
ROI projetado
de 63% em 5 anos de execução do agente de IA
Contexto e desafio da empresa
A empresa recebe um volume relevante de chamados de clientes via Salesforce, e a primeira etapa do processo de atendimento é sempre a classificação de cada ticket. Uma parte considerável dessas classificações não exigia nenhuma ação real da equipe, eram tickets de spam, reclamações de usuários finais fora do escopo de atendimento da empresa, ou chamados duplicados sobre um assunto já em análise. Ainda assim, cada um desses tickets consumia tempo da equipe de operações antes de ser descartado ou encaminhado, criando um gargalo que crescia junto com o volume de operações da empresa.
Classificar manualmente milhares de tickets antes de identificar quais exigiam ação humana
Direcionar tempo de equipe especializada para triagens que não geravam valor de negócio
Sustentar velocidade de resposta ao cliente à medida que o volume de chamados aumentava
Solução
A Objective estruturou um agente de IA integrado diretamente às APIs do Salesforce do cliente, capaz de analisar o histórico de chamados e classificar em tempo real os tickets que não demandavam interação humana (spam, contato de usuário final fora de escopo e chamados duplicados) permitindo o encerramento automático desses casos. A solução também avançou em classificações mais complexas (por exemplo, sinalizar chamados que poderiam ser resolvidos por outra área ou que exigiam acesso a outro sistema), sem chegar à etapa de resolução automática desses casos mais avançados.
Integrar o agente de IA diretamente ao ambiente de produção do Salesforce do cliente
Utilizar a base histórica de chamados como fundamento de dados para as decisões de classificação
Priorizar entendimento profundo do negócio da operação antes da construção do fluxo de classificação
Validar a solução com dados reais de produção, sem exigir ambiente paralelo de testes
Resultados
Durante a fase de prova de conceito, a empresa validou que a classificação automatizada de tickets reduz de forma consistente o tempo da equipe de operações dedicado a triagens repetitivas, com alto nível de assertividade mesmo sem refinamento adicional do modelo. Os resultados confirmaram a hipótese de negócio que motivou o projeto: dados estruturados aplicados a um agente de IA sustentam decisão em escala sem exigir aumento proporcional de equipe.
Comprovar viabilidade técnica de classificação automática com alta assertividade
Reduzir tempo de equipe dedicado a triagens sem valor estratégico
Diminuir o tempo de resposta ao cliente nos casos classificados pela IA
Direcionar recurso humano da operação para atividades que exigem julgamento especializado
