Um RFP de agentes de IA deve testar se o agente merece confiança em escala, não só o que ele sabe fazer. Inclua perguntas sobre como “resolvido” é definido e cobrado, acesso às transcrições completas e aos logs de ações, exportação para uma monitoria independente, testes de regressão, controles de aprovação, logs de auditoria, incidentes, aviso de mudança de modelo, termos de dados e apoio ao AI Act.
Em resumo
- Os modelos de RFP dos fornecedores são fortes em funcionalidades, canais e integrações, e fracos em como você vai verificar o trabalho do agente depois do go-live.
- O banco de perguntas abaixo tem 38 perguntas em 8 blocos, cada uma com o que é uma boa resposta e um sinal de alerta que deve baixar a nota ou encerrar a conversa.
- Trate a definição de “resolvido” para cobrança, o acesso às transcrições e aos logs e o direito de exportar as conversas para a sua própria monitoria como critérios eliminatórios, não como funcionalidades pontuadas.
- Um exemplo calculado mostra como 18% de falhas auditadas dentro das resoluções cobradas transformam uma resolução de US$ 1,00 em US$ 1,22 por resolução correta.
- Feche com uma demo roteirizada nas suas próprias conversas: oito tarefas, na mesma ordem para todos os finalistas, avaliadas na mesma escala das respostas escritas.
Este artigo é para equipes que estão comprando uma plataforma de agentes de IA para o atendimento ao cliente, seja a lista de finalistas composta por Sierra, Decagon, Intercom Fin, Salesforce Agentforce, agentes de IA da Zendesk, Ada ou uma solução interna. Ele não faz ranking de fornecedores. Ele traz as perguntas que os modelos dos próprios fornecedores deixam de fora. Se você está comprando software de monitoria de qualidade e não um agente de IA, use o nosso RFP de software de monitoria com 40 perguntas e planilha de pontuação; esta página segue o mesmo formato.
O que um RFP de agentes de IA deve incluir além das funcionalidades?
Além das funcionalidades, um RFP de agentes de IA deve incluir os termos que decidem se você consegue verificar e controlar o agente: como uma resolução cobrada é definida, que evidências você pode ver e exportar, como as mudanças são testadas e anunciadas, quais ações exigem aprovação, como os incidentes são tratados e para onde vão os seus dados. As funcionalidades decidem a demo; esses termos decidem o segundo ano.
A maioria dos modelos publicados, muitos escritos por fornecedores de agentes de IA, cobre bem canais, idiomas, integrações, fontes de conhecimento, transbordo, segurança e preço, e se aprofunda menos nas perguntas que os compradores levantam quando o agente já está no ar. A tabela compara um modelo típico (vários publicados em sites de fornecedores, lidos em 13 de novembro de 2026) com este banco de perguntas.
| Tema | Modelo típico de fornecedor | Este banco de perguntas |
|---|---|---|
| Canais, integrações, fontes de conhecimento | Coberto em profundidade | Fica para o seu bloco de funcionalidades |
| Como “resolvido” é definido | Perguntado com frequência | Perguntado, com o gatilho, a janela de tempo e a verificação |
| Contestar resoluções cobradas | Raramente, e sem processo | Uma janela de contestação, regras de evidência e créditos |
| Transcrições completas e logs de ações | Em parte (resumos, alguns logs) | Transcrições brutas, chamadas de ferramentas e o conhecimento usado, por conversa |
| Exportação para monitoria independente durante o contrato | Na maioria das vezes, só ao fim do contrato | Exportação contínua, em um formato documentado |
| Testes de regressão depois do go-live | Um teste antes da assinatura | Um conjunto de testes rodado de novo antes de cada mudança |
| Aviso de mudança de modelo | Às vezes, sem pontuação | Aviso por escrito, uma janela de teste e um plano de contingência |
| Processo de incidentes específico para IA | Raramente | Gravidade, prazo de aviso, controle de parada e um relatório escrito |
| Apoio ao responsável pela implantação no AI Act | Não encontrado | Papéis, aviso de IA, documentação e logs |
A lacuna não é por acaso: uma equipe de vendas responde a uma pergunta sobre funcionalidade em uma demo, mas contestação de cobrança ou aviso de mudança de modelo exigem uma resposta escrita do jurídico e de produto, que vira cláusula de contrato.
Por que a definição de “resolvido” deve estar no RFP?
A definição de “resolvido” deve estar no RFP porque costuma ser ao mesmo tempo a principal métrica de sucesso e a unidade de cobrança, e cada fornecedor a define de um jeito. Uma resolução contada quando o cliente simplesmente para de responder não é a mesma coisa que uma resolução verificada pela resposta, pela ação e pelo recontato. A diferença aparece na sua fatura.
Dois exemplos públicos mostram a amplitude. A Intercom conta uma resolução do Fin quando, depois da última resposta do Fin, o cliente confirma que ela ajudou ou “sai da conversa sem pedir mais ajuda”, e desconta a cobrança se o cliente voltar a essa conversa pedindo mais ajuda (central de ajuda da Intercom, em inglês). A Zendesk cobra por resoluções automatizadas e, no nível verificado, usa um modelo de linguagem de grande porte para revisar a conversa depois que ela termina, o que, por padrão, acontece 2 horas depois da primeira mensagem no messaging e 72 horas no e-mail (central de ajuda da Zendesk, em inglês).
Nenhuma das duas definições, como estão documentadas, verifica se a resposta estava correta segundo a sua política ou se o reembolso prometido foi processado. Esse trabalho é seu, e o seu RFP deve perguntar como o fornecedor ajuda você a fazê-lo. O nosso guia para auditar a taxa de resolução de agentes de IA traz o método de amostragem, e a taxa de resolução correta é a métrica a reportar ao lado do número do fornecedor.
Exemplo calculado: o que uma auditoria faz com o preço de uma resolução
Esta é uma ilustração com números inventados, não dados de nenhum fornecedor.
| Linha | Valor |
|---|---|
| Conversas atendidas pelo agente de IA em um mês | 40.000 |
| Resoluções cobradas informadas pelo fornecedor | 24.000 (60%) |
| Preço por resolução (ilustrativo) | US$ 1,00 |
| Fatura mensal | US$ 24.000 |
| Resoluções cobradas auditadas (amostra aleatória) | 400 |
| Reprovadas na auditoria (resposta errada, ação não feita, violação de política ou recontato em 7 dias) | 72 (18%) |
| Resoluções corretas estimadas | 24.000 × 0,82 = 19.680 |
| Custo por resolução correta | US$ 24.000 ÷ 19.680 = US$ 1,22 |
| Margem de erro sobre 18% com 400 auditadas (95%) | cerca de ±3,8 pontos |
| Crédito se as resoluções reprovadas forem reembolsadas | 24.000 × 0,18 × US$ 1,00 = US$ 4.320 por mês |
A margem de erro vem de 1,96 × √(0,18 × 0,82 ÷ 400) = 0,038. Ou seja, a taxa real de falhas provavelmente fica entre cerca de 14% e 22%, o que é preciso o bastante para negociar. Sem uma cláusula de contestação no contrato (perguntas H2 e H3 abaixo), os US$ 4.320 ficam na fatura todo mês.
O banco de perguntas do RFP de agentes de IA (38 perguntas para copiar)
Estas 38 perguntas cobrem as oito áreas em que as plataformas de agentes de IA mais diferem em qualidade e governança. Copie-as ao lado das suas perguntas de funcionalidade, mantenha a numeração e peça uma evidência com cada resposta: um print, um documento, uma cláusula de contrato ou uma demonstração ao vivo. Um “sim” sem evidência conta como sem resposta.
Bloco A: definição de resolução e cobrança (5 perguntas)
| # | Pergunta | Como é uma boa resposta | Sinal de alerta |
|---|---|---|---|
| A1 | O que exatamente gera uma resolução cobrada, por canal? | Uma regra escrita por canal: o gatilho, a janela de tempo e o que fica de fora | “A nossa IA decide”, sem regra escrita |
| A2 | Como uma resolução é verificada antes de ser cobrada? | Uma verificação descrita (confirmação do cliente, revisão por LLM, janela de recontato) que você pode ver por conversa | O silêncio do cliente contado como sucesso, sem janela |
| A3 | O que acontece quando o cliente volta pelo mesmo problema? | A resolução é estornada ou não é cobrada dentro de uma janela definida, por exemplo 7 dias | Recontato cobrado como uma nova resolução |
| A4 | Conseguimos ver, por conversa cobrada, por que ela contou como resolvida? | Um campo ou registro de log por conversa, exportável | Só um total mensal na fatura |
| A5 | Vocês reportam as resoluções separadas da retenção e da deflexão? | Definições separadas e números separados | Uma única “taxa de automação” que mistura tudo |
Bloco B: transcrições, logs de ações e exportação (5 perguntas)
| # | Pergunta | Como é uma boa resposta | Sinal de alerta |
|---|---|---|---|
| B1 | Temos acesso à transcrição completa de cada conversa do agente de IA, incluindo as etapas internas? | Cada mensagem, mais os artigos de conhecimento e as instruções usados em cada resposta | Só resumos, ou uma amostra |
| B2 | Vocês registram cada ação e chamada de ferramenta do agente, com entradas e resultados? | Um log por conversa: qual sistema, qual chamada, quais parâmetros, sucesso ou falha | “As ações ficam registradas no sistema de destino”, sem nada do seu lado |
| B3 | Podemos exportar todas as conversas e logs continuamente durante o contrato, para a nossa própria monitoria? | Uma API ou exportação agendada em formato documentado, sem custo extra, para a ferramenta que você escolher | Exportação só na rescisão, ou só para a ferramenta de análise do próprio fornecedor |
| B4 | Por quanto tempo vocês guardam transcrições e logs, e podemos definir o prazo? | Um prazo de retenção padrão e um configurável, por tipo de dado | Nenhum prazo informado, ou exclusão que você não controla |
| B5 | Um avaliador independente consegue ver a mesma evidência que os seus dashboards usam? | A mesma conversa, etapas e campos de desfecho, exportáveis | Uma nota ou etiqueta sem acesso à conversa por trás |
A pergunta B3 é a que a maioria dos modelos pula e a que mais importa se você quer avaliar as conversas do agente de IA com o seu próprio formulário de monitoria, como descrevemos no nosso guia de avaliação de agentes de IA.
Bloco C: testes e regressão (5 perguntas)
| # | Pergunta | Como é uma boa resposta | Sinal de alerta |
|---|---|---|---|
| C1 | Vocês rodam o agente em um conjunto das nossas conversas históricas antes da assinatura e compartilham cada resultado? | Um teste com várias centenas das suas conversas reais, com cada resposta visível | Uma demo só com dados de exemplo do próprio fornecedor |
| C2 | Podemos criar e salvar os nossos próprios casos de teste, incluindo as respostas e as ações esperadas? | Uma biblioteca de testes que pertence a você e que você pode exportar | Testes que só a equipe do fornecedor consegue criar |
| C3 | Podemos rodar de novo o conjunto completo de testes antes de cada mudança de prompts, conhecimento, políticas ou modelo? | Rodadas de regressão com um clique ou agendadas, com comparação com a rodada anterior | Testes feitos uma única vez no onboarding |
| C4 | Podemos simular clientes difíceis: perguntas fora do tema, clientes irritados, tentativas de obter um reembolso fora da política? | Conversas simuladas a partir de roteiros ou personas, com resultados que você pode revisar | “O modelo lida com isso”, sem forma de verificar |
| C5 | Podemos barrar uma versão quando os testes falham? | Um bloqueio de publicação com um limite de aprovação que você define | As mudanças entram no ar assim que são salvas |
O nosso guia de testes de agentes de IA explica como montar um conjunto de testes de referência a partir de conversas reais e o que um bloqueio de publicação deve verificar.
Bloco D: controles de política e de aprovação (5 perguntas)
| # | Pergunta | Como é uma boa resposta | Sinal de alerta |
|---|---|---|---|
| D1 | Quais ações o agente pode executar sozinho, e podemos exigir aprovação por tipo de ação? | Uma lista de ações com uma configuração por ação: permitida, exige aprovação, bloqueada | Todas as ações ligadas ou todas desligadas |
| D2 | Como os limites são aplicados, por exemplo um teto de reembolso? | Limites verificados pelo sistema antes de a ação rodar, não só descritos no prompt | Limites escritos apenas como instruções para o modelo |
| D3 | Quem pode mudar prompts, políticas e conhecimento, e cada mudança é aprovada e versionada? | Papéis, uma etapa de aprovação, histórico de versões e reversão | Qualquer administrador edita no ar, sem histórico |
| D4 | Podemos limitar o agente a temas, clientes ou canais específicos? | Escopo por intenção, segmento e canal | Uma única chave geral |
| D5 | Podemos parar o agente rapidamente, para um tema ou por completo, e encaminhar para pessoas? | Um controle de parada documentado por tema e geral, com uma rota alternativa | Parar exige abrir um chamado com o fornecedor |
Bloco E: transbordo e escalonamento (4 perguntas)
| # | Pergunta | Como é uma boa resposta | Sinal de alerta |
|---|---|---|---|
| E1 | Quais gatilhos enviam uma conversa para uma pessoa, e podemos mudá-los? | Gatilhos configuráveis: pedido de atendente humano, frustração, temas de risco, falhas repetidas | Um conjunto fixo que você não consegue ver |
| E2 | O cliente sempre consegue chegar a uma pessoa, e em quanto tempo? | Um caminho e um prazo definidos por canal | O agente segura o cliente quando ele pede um atendente |
| E3 | O que o atendente humano recebe no transbordo? | A transcrição completa, as ações executadas e o motivo do transbordo | Um resumo de uma linha |
| E4 | Como vocês reportam os transbordos que chegaram tarde demais? | Um relatório das conversas com várias tentativas fracassadas antes do transbordo | Transbordo contado só como uma falha da IA |
Um agente que segura um cliente que pediu para falar com uma pessoa transforma uma resposta ruim em uma reclamação. Veja o nosso formulário de monitoria do transbordo para humano para saber o que avaliar.
Bloco F: gestão de mudanças e incidentes (5 perguntas)
| # | Pergunta | Como é uma boa resposta | Sinal de alerta |
|---|---|---|---|
| F1 | Vocês vão nos avisar antes de mudar o modelo de base ou a versão dele, e com quanta antecedência? | Aviso por escrito com um número definido de dias de antecedência, com notas de versão | “Melhoramos o modelo continuamente” |
| F2 | Podemos testar uma mudança de modelo no nosso conjunto de testes antes que ela chegue aos nossos clientes? | Um ambiente de pré-visualização ou de homologação para o novo modelo | As mudanças chegam primeiro à produção |
| F3 | Podemos ficar no modelo anterior por um período se os nossos testes falharem? | Uma opção de reversão ou de fixar a versão por um prazo definido | Nenhuma opção de adiar |
| F4 | Qual é o processo de incidentes de vocês para respostas nocivas ou erradas em escala? | Níveis de gravidade, prazos de aviso, um contato nomeado e um relatório escrito depois de cada incidente | Só um SLA de disponibilidade |
| F5 | Como vocês detectam o desvio de qualidade quando nada mudou na nossa configuração? | Monitoramento da qualidade das respostas, com alertas que você pode configurar | Quem descobre o desvio são os seus clientes |
O desvio sem mudança de configuração é uma preocupação real de quem compra: em uma discussão da comunidade da Intercom (novembro de 2025), um cliente relatou que o Fin passou a dar respostas erradas embora “todo o conteúdo tivesse continuado o mesmo” (comunidade da Intercom, em inglês). F1 e F5 existem para esse momento; o nosso guia de monitoramento de agentes de IA cobre os alertas a configurar.
Bloco G: dados, privacidade e regulação (5 perguntas)
| # | Pergunta | Como é uma boa resposta | Sinal de alerta |
|---|---|---|---|
| G1 | Onde os nossos dados são armazenados e tratados, inclusive pelo fornecedor do modelo? | Regiões nomeadas, e a escolha da região quando você precisar | “Na nuvem” |
| G2 | Quem são os seus suboperadores, incluindo os fornecedores de modelo, e como vocês nos avisam de mudanças? | Uma lista publicada e aviso prévio com direito de objeção | Uma lista disponível “mediante solicitação”, sem aviso |
| G3 | Vocês ou os seus fornecedores de modelo usam as nossas conversas para treinar ou melhorar modelos? | Um não claro e por escrito, ou um opt-in, no contrato | Um opt-out escondido nos termos |
| G4 | No AI Act da UE, qual papel vocês assumem, e como nos apoiam como responsáveis pela implantação? | Um papel declarado, o aviso de que o cliente está falando com uma IA, documentação e logs que você pode guardar | “O AI Act não se aplica a nós” |
| G5 | Podemos auditar vocês, ou receber relatórios de auditoria independentes? | Relatórios atuais sob NDA e uma cláusula de auditoria | Nenhum relatório, ou relatórios de outro produto |
Algumas destas perguntas se apoiam na lei. Pelo GDPR, um operador não pode contratar outro operador sem a sua autorização por escrito e, em uma autorização geral, deve informar você das mudanças pretendidas para que você possa se opor; ele também deve permitir auditorias (artigo 28 do GDPR). Quando o fornecedor do modelo é um suboperador do fornecedor, a troca de fornecedor de modelo deve chegar até você por esse aviso. Uma nova versão de modelo do mesmo fornecedor normalmente não chega, e é por isso que F1 pergunta por ela separadamente.
O AI Act exige que os fornecedores garantam que as pessoas saibam que estão interagindo com um sistema de IA, a partir de 2 de agosto de 2026 (perguntas frequentes da Comissão Europeia sobre o artigo 50). As obrigações de literacia em IA para fornecedores e responsáveis pela implantação se aplicam desde 2 de fevereiro de 2025 (Comissão Europeia). Se um uso for considerado de alto risco, os responsáveis pela implantação também devem monitorar o sistema e guardar os logs por pelo menos seis meses (Regulamento (UE) 2024/1689, artigo 26). A maioria dos agentes de suporte não é de alto risco, mas quem decide isso é o seu jurídico, não o fornecedor. O nosso artigo sobre o AI Act no atendimento ao cliente explica as classes de risco.
Bloco H: termos comerciais e contestações (4 perguntas)
| # | Pergunta | Como é uma boa resposta | Sinal de alerta |
|---|---|---|---|
| H1 | Quanto pagamos por uma conversa que não foi resolvida, foi transferida ou foi abandonada? | Uma tabela de preços por tipo de desfecho | Cobranças por desfechos que não estão na tabela |
| H2 | Como contestamos uma resolução cobrada, e dentro de qual prazo? | Um processo de contestação com prazo, as evidências aceitas (por exemplo, a sua auditoria) e um cronograma | Contestações “tratadas caso a caso” |
| H3 | Vocês concedem crédito pelas resoluções que a nossa auditoria mostra que estavam erradas? | Créditos, ou um ajuste de preço, quando a taxa de falhas auditada passa de um limite combinado | Cobrança baseada só na contagem do próprio fornecedor |
| H4 | O que acontece com os compromissos de preço e volume quando a qualidade das resoluções cai abaixo de um nível combinado? | Uma solução: créditos, direito de pausar ou direito de sair | Compromissos mínimos sem nenhuma condição de qualidade |
Termos de contrato que permitem contestar e creditar resoluções fazem a auditoria do exemplo calculado se pagar.
Como pontuar as respostas do RFP de agentes de IA?
Pontue as respostas do RFP de agentes de IA em duas etapas. Primeiro, aplique os critérios eliminatórios: o fornecedor que reprova em um deles está fora, qualquer que seja a nota das funcionalidades. Depois, pontue cada resposta restante de 0 a 3 com base em definições escritas, pondere os blocos e desempate totais próximos com a demo roteirizada, não com uma planilha mais longa.
Use a mesma escala de 0 a 3 do nosso RFP de software de monitoria: 0 para sem resposta, 1 para limitações importantes ou “está no roadmap”, 2 para atende ao requisito com evidência parcial, 3 para atende com evidência mostrada. Um “sim” sem evidência vale 0.
| Critério eliminatório | Perguntas | Por que é eliminatório |
|---|---|---|
| Uma definição escrita de resolução cobrada | A1, A2 | Sem ela, você não consegue conferir uma fatura |
| Transcrições completas e logs de ações por conversa | B1, B2 | Sem evidência, não há monitoria nem análise de incidentes |
| Exportação contínua para a sua própria monitoria | B3 | Os seus números de qualidade dependeriam só dos números do fornecedor |
| Um controle de parada e um caminho sempre disponível até uma pessoa | D5, E2 | Dano ao cliente enquanto você espera a resposta de um chamado |
| Termos de dados por escrito: residência, suboperadores, treinamento | G1 a G3 | O jurídico vai barrar o contrato mais tarde de qualquer jeito |
Uma ponderação inicial para equipes que já têm a lista de finalistas por funcionalidade; combine-a com atendimento, TI, jurídico e compras antes de as respostas chegarem, e não a mude depois.
| Bloco | Peso |
|---|---|
| A. Definição de resolução e cobrança | 15 |
| B. Transcrições, logs e exportação | 15 |
| C. Testes e regressão | 20 |
| D. Controles de política e de aprovação | 15 |
| E. Transbordo e escalonamento | 10 |
| F. Gestão de mudanças e incidentes | 15 |
| G. Dados, privacidade e regulação | 5 (depois do critério eliminatório) |
| H. Termos comerciais e contestações | 5 |
| Total | 100 |
A nota ponderada é a soma do peso de cada bloco vezes a sua nota média, dividida por 3, de modo que um fornecedor que tira 3 em tudo fica com 100. Peça a duas pessoas que pontuem separadamente e discuta cada pergunta em que elas divergirem em mais de um ponto. Os nossos controles de governança de agentes de IA ajudam a decidir quais dos blocos D e F a sua organização mais precisa.
O que uma demo roteirizada de agente de IA deve incluir?
Uma demo roteirizada de agente de IA deve mostrar cada finalista rodando as suas próprias conversas nas mesmas tarefas, na mesma ordem e no mesmo tempo. Envie o roteiro com uma semana de antecedência, peça que o seu conjunto de testes seja carregado e pontue cada tarefa na escala de 0 a 3. Você está testando os controles do produto, não quem apresenta.
Reserve 90 minutos por fornecedor. Leve de 30 a 50 conversas reais da sua fila, com os dados pessoais removidos, incluindo algumas que a sua equipe tratou mal.
| Etapa | Tarefa do fornecedor | O que você verifica | Perguntas ligadas |
|---|---|---|---|
| 1 (10 min) | Responder ao vivo 10 das suas conversas, escolhidas por você no dia | Resposta certa, tom certo, fontes mostradas | C1 |
| 2 (10 min) | Abrir uma resolução cobrada e mostrar por que ela contou | O gatilho, a janela e a verificação daquela conversa | A1, A2, A4 |
| 3 (10 min) | Mostrar a transcrição completa e o log de ações de uma conversa que gerou um reembolso ou alterou um pedido | Cada chamada de ferramenta, os parâmetros e o resultado | B1, B2 |
| 4 (10 min) | Exportar as conversas da semana passada no formato que você receberia | Campos, formato, completude | B3 |
| 5 (15 min) | Mudar uma política (por exemplo, baixar o teto de reembolso), rodar de novo o conjunto de testes, comparar os resultados | Versionamento, aprovação, relatório de regressão, bloqueio de publicação | C3, C5, D2, D3 |
| 6 (10 min) | Rodar três cenários hostis: um pedido fora do tema, um reembolso fora da política, um cliente pedindo um atendente humano | Recusas, limites mantidos, transbordo com contexto | C4, E1, E3 |
| 7 (10 min) | Parar o agente para um tema e mostrar para onde as conversas vão | Tempo até a parada, a rota alternativa | D5, E2 |
| 8 (15 min) | Percorrer a última mudança de modelo: o aviso, a janela de teste, a opção de reversão | Notas de versão, homologação, fixação de versão | F1 a F3 |
Depois da demo, faça três perguntas a duas referências com volume e mix de canais parecidos: o que deu errado nos três primeiros meses, como o fornecedor lidou com isso e como uma mudança de modelo foi anunciada. A resposta à última diz se F1 é uma política ou uma promessa.
Como isso se encaixa na monitoria depois que o agente está no ar?
As respostas do RFP viram o seu modelo operacional quando o agente entra no ar: a exportação da B3 alimenta as suas revisões de qualidade, o conjunto de testes da C2 vira o seu conjunto de regressão e o processo de contestação da H2 roda com os resultados da sua auditoria. Um fornecedor que pontua bem em B, C e H torna a monitoria independente barata.
Na prática, muitas equipes avaliam uma amostra ou todas as conversas do agente de IA com o mesmo formulário de monitoria que usam para os atendentes humanos, acrescentam verificações de fatos inventados e de política e reportam uma taxa de resolução corrigida ao lado da do fornecedor. Se você quer essa avaliação automatizada, a Kaizo avalia 100% das conversas do agente de IA com o seu próprio formulário de monitoria, dentro do helpdesk onde elas já estão, e liga cada nota à evidência na conversa. Veja QA de agentes de IA para entender como funciona.
Quando este RFP é mais do que você precisa?
Este banco de perguntas é mais do que você precisa quando o agente de IA só vai responder a um conjunto restrito de perguntas informativas, não executa ações nos seus sistemas e atende algumas centenas de conversas por mês. Nesse caso, os critérios eliminatórios e os blocos A, B e E bastam. Acrescente o resto quando o agente começar a emitir reembolsos, alterar pedidos ou tratar temas regulados.
Ele também é a ferramenta errada para um primeiro olhar sobre o mercado: faça antes um pedido de informações (RFI) curto ou algumas conversas exploratórias, e depois envie este RFP a três a cinco finalistas.
Como começar o seu RFP de agentes de IA esta semana
Separe de 30 a 50 conversas reais para a demo e para o teste antes da assinatura, escreva os seus critérios eliminatórios, copie as 38 perguntas ao lado das suas perguntas de funcionalidade, fixe os pesos em uma reunião e envie o RFP com um prazo de duas semanas.
- Escolha as 30 a 50 conversas, incluindo os seus cinco casos mais difíceis.
- Escreva os seus critérios eliminatórios a partir da tabela acima e tire os que você não precisa.
- Pergunte ao jurídico quais perguntas sobre AI Act e GDPR do bloco G ele quer respondidas por escrito.
- Peça ao financeiro para modelar a sua fatura mensal com a definição de resolução de cada fornecedor, usando o volume do mês passado.
- Marque as demos roteirizadas para a semana seguinte à chegada das respostas.
Se você quer ver como funcionaria avaliar cada conversa do agente de IA com o seu próprio formulário de monitoria, ao lado da plataforma que escolher, agende uma demo e traga a sua lista de finalistas.
Perguntas frequentes
O que é um RFP de agentes de IA?
Um RFP de agentes de IA é uma solicitação de proposta enviada a fornecedores de agentes de IA para atendimento ao cliente, para que as respostas possam ser comparadas nas mesmas perguntas. Ele descreve o seu volume, os seus canais e os seus sistemas, lista os seus requisitos e critérios eliminatórios e pede a cada fornecedor que responda com evidências. Um RFP completo cobre as funcionalidades e os termos de qualidade, governança, dados e cobrança que decidem se o agente consegue operar em escala.
Quantos fornecedores devem receber um RFP de agentes de IA?
De três a cinco fornecedores costuma bastar. Menos dá pouco para comparar, e mais gera um trabalho de pontuação e de demos que raramente muda o resultado. Reduza a lista antes com conversas exploratórias e descarte qualquer fornecedor que reprove em um critério eliminatório nessa conversa, por exemplo um que não consegue exportar as conversas durante o contrato.
É melhor pagar por resolução ou por conversa?
Pagar por resolução alinha o preço do fornecedor aos resultados, mas só se “resolvido” estiver definido por escrito, for verificado e puder ser contestado. Pagar por conversa é mais simples de prever e de auditar. Seja qual for a unidade escolhida, modele o volume do mês passado com a definição de cada fornecedor e peça créditos quando a sua auditoria encontrar resoluções cobradas que estavam erradas.
Quanto tempo deve durar um piloto de agente de IA antes da assinatura?
Um piloto deve durar o bastante para ver os recontatos e algumas mudanças de política, o que costuma significar de quatro a oito semanas em um conjunto definido de temas. Combine os critérios de sucesso, o método de auditoria e as condições de saída antes de começar, e rode o seu conjunto de testes antes e depois de cada mudança que o fornecedor fizer durante o piloto.
Quem deve participar da avaliação de um fornecedor de agentes de IA?
Operações de suporte é dona dos requisitos e da demo. O QA é dono do conjunto de testes e da avaliação das conversas, a TI é dona das integrações e das ações, o jurídico e a privacidade são donos do bloco G e do contrato, e o financeiro é dono do modelo de cobrança. Nomeie um único dono da decisão antes de o RFP sair, para que os pesos fiquem fixados com antecedência.
