A TSIA reconhece a Inbenta pela inovação na otimização de valor por meio da IA
A TSIA reconhece o Inbenta Encore por reduzir em 40% o custo por interação com IA.
DALLAS, TEXAS – 1º de outubro de 2026 – A Inbenta, uma plataforma empresarial de IA para experiência do cliente (CX), anunciou hoje que foi indicada como finalista do Prêmio STAR 2026 na categoria “Otimização de Valor em IA” pela Technology & Services Industry Association (TSIA), uma das maiores honrarias concedidas pela TSIA. O reconhecimento tem como foco a plataforma Encore da Inbenta. A Inbenta será homenageada ao lado dos vencedores do Prêmio STAR deste ano no evento Technology & Services World (TSW) 2026 da TSIA, que ocorrerá de 19 a 21 de outubro no ARIA Resort & Casino, em Las Vegas.
Destaques
· IA conversacional com preço por interação, e não por token
· Custo por interação visivelmente 40% menor do que nas arquiteturas que priorizam a geração aumentada por recuperação (RAG), devido a um projeto exclusivo que prioriza o conhecimento
· Agora, o tempo de implantação é de apenas algumas horas para estruturar uma base de conhecimento que, no passado, levava dois meses para ser feita manualmente por quatro funcionários
"Atualmente, grande parte do mercado de IA para centrais de atendimento está exigindo que os líderes de experiência do cliente (CX) escolham entre gastar mais ou fazer menos. Essa é uma escolha que ninguém deveria ter que fazer. Criamos o Encore com base em uma ideia simples: o token mais barato é aquele que você nunca precisa gastar. Cada novo cliente, canal ou idioma deve tornar o sistema mais inteligente, não mais caro. Ser nomeada finalista do Prêmio TSIA STAR significa muito para nossa equipe, pois a TSIA é a organização que define os padrões de referência neste setor. Eles estão percebendo o que nossos clientes já percebem. O valor real da IA vem de como você a desenvolve, não de pechinchar o preço de um token.” – Melissa Solis, CEO da Inbenta
Os líderes de CX precisam de um valor da IA que possam comprovar
“Quando o ROI não pode ser explicado, os orçamentos são questionados e as equipes sofrem cortes”, escreveu a TSIA no relatório “The State of Customer Success 2026”. Na opinião da Inbenta: o hábito mais oneroso na IA de centrais de atendimento é pagar por um modelo para elaborar respostas que a empresa já conhece.
A Encore faz o trabalho caro de uma vez só
O Encore utiliza a Engenharia do Conhecimento, tecnologia proprietária da Inbenta, para transformar o conteúdo corporativo em “intenções” de perguntas e respostas aprovadas por especialistas, que são armazenadas como respostas verificadas, e não geradas dinamicamente. Ele se conecta ao conteúdo existente em 30 a 60 minutos, é independente de modelo e tem seu preço definido por interação, e não por token.
Os clientes estão ampliando os serviços sem aumentar o quadro de funcionários
"Mais do que dobramos o número de pessoas que conseguimos atender. O que mais me impressionou foi o fato de isso não ter custado nada." – Josh Willis, fundador e diretor da Mission Regan
"O chatbot da Inbenta agora lida, em média, com 91% das consultas por chat de forma autônoma, sendo que menos de 10% precisam ser encaminhadas a um atendente humano." – Vanessa Day, Gerente de Conteúdo Digital, Alterra Mountain Company
Confira o Encore na TSW 2026
Saiba mais sobre o Inbenta Encore ou visite o estande nº 314 na Technology & Services World 2026 da TSIA, de 19 a 21 de outubro, em Las Vegas.
Sobre a Inbenta
Há mais de 20 anos, mais de 1.000 organizações, incluindo BBVA, Deutsche Bank, Samsung e FamilySearch, confiam na Inbenta para fornecer IA empresarial que realmente funciona. Precisão e auditabilidade são requisitos imprescindíveis para organizações que levam a sério a experiência do cliente. A Inbenta oferece ambos por meio do Encore, uma plataforma emblemática de orquestração de IA que atende a diversos setores, incluindo serviços financeiros, saúde, viagens e comércio eletrônico. Os clientes obtêm uma implantação 75% mais rápida, custos indiretos 50% menores e uma resolução no primeiro contato 35% melhor, com o apoio de um design independente de modelos que elimina a dependência de um único fornecedor.
Contato para a imprensa
Carly Telpner | carly.telpner@inbenta.com
Perguntas frequentes
O que é otimização de valor por IA?
A otimização de valor por IA é a prática de usar a IA para reduzir o custo por atendimento, ao mesmo tempo em que se protege ou aumenta a receita gerada por cada relacionamento com o cliente. A categoria de mesmo nome do Prêmio STAR da TSIA reconhece equipes que equilibram o custo por atendimento com receitas de retenção e expansão de alta margem. Em um contact center, isso significa acompanhar o custo por interação, saber quais interações a IA lida bem e verificar se os clientes atendidos pela IA renovam seus contratos e compram mais. A questão passa de “quanto de IA podemos implantar?” para “qual investimento em IA se paga?”.
Como posso reduzir o custo por interação à medida que expandimos o uso da IA no atendimento ao cliente?
Para reduzir o custo por interação à medida que a IA se expande, corte dois custos: os tokens que cada conversa consome e o tempo do agente gasto quando a IA falha e a interação precisa ser encaminhada para um nível superior. Comece com perguntas frequentes e de alto volume e responda-as com base em conteúdo aprovado, para que você não precise pagar um modelo de linguagem de grande porte (LLM) para escrever cada resposta. Limite o contexto enviado ao modelo, de modo que cada resposta utilize apenas as informações necessárias. Analise as conversas encaminhadas e preencha as lacunas de conteúdo por trás delas. Acompanhe o custo por interação entre a IA e os agentes, pois um encaminhamento custa tanto os tokens quanto o tempo do agente.
Quanto deve custar a IA por interação com o cliente?
A IA deve custar bem menos do que um contato atendido por um agente humano, quando se levam em conta todas as conversas, inclusive aquelas que a IA não consegue resolver. Não existe um único parâmetro de referência que se aplique a todas as centrais de atendimento, pois fatores como o tamanho da fila de espera, o canal e a taxa de escalonamento podem alterar esse número. Para calculá-lo, some o que a IA gasta em cada conversa ao custo do agente nas conversas que são escalonadas e, em seguida, divida pelo total de contatos para obter o custo real por interação. Compare o resultado com o custo total por contato atendido por um agente, incluindo salário, benefícios, treinamento e ferramentas. Os projetos-piloto tendem a lidar com perguntas simples, enquanto a operação em produção traz questões mais complexas que são escaladas com mais frequência; portanto, espere que o número mude após o lançamento. Analise-o mensalmente por canal e caso de uso, para que você possa identificar quais são rentáveis e quais precisam de ajustes.
Como reduzir os custos com IA sem prejudicar a experiência do cliente?
Reduza o custo de cada resolução, não o serviço que os clientes recebem. Economias que prejudicam a experiência do cliente (CX) tendem a vir do racionamento: limitar o número de conversas, ocultar o caminho para falar com um agente a fim de aumentar a retenção de consultas ou mudar para um modelo mais barato que dá mais respostas erradas. Economias que protegem a experiência do cliente vêm da mudança na forma como as respostas são produzidas. Respostas baseadas em conteúdo aprovado custam menos para serem fornecidas e permanecem consistentes, pois o modelo não está improvisando. Encaminhar a conversa completa para o atendente no momento da transferência reduz o tempo de atendimento e evita que os clientes tenham que recomeçar do zero. Avalie a satisfação do cliente e os contatos repetidos em até sete dias juntamente com o custo, para que um mês mais barato não esconda uma experiência pior.