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Lyft, Vodafone e LATAM Airlines revelam como operam agentes de IA em produção

Cases reais de agentes de atendimento ao cliente em produção mostram que o desafio não é mais construir, é operar com testes contínuos e iteração baseada em dados.

Lyft, Vodafone e LATAM Airlines revelam como operam agentes de IA em produção

Agentes de CX saíram do laboratório

Agentes de IA para atendimento ao cliente estão entre os casos de uso com ROI mais mensurável em 2026. Respostas mais rápidas aumentam a conversão, menos escalações reduzem o custo por contato e resoluções mais eficazes retêm clientes. Mas, como mostra um novo artigo do time do LangChain, o verdadeiro desafio não é mais construir esses agentes — é operá-los em produção.

O artigo documenta como três empresas estão fazendo isso na prática:

  • Lyft: construiu uma plataforma self-service que permite a equipes não técnicas de operações e produto configurar e lançar agentes de suporte
  • Fastweb + Vodafone: criaram o Super TOBi e o Super Agent, que atendem tanto conversas com clientes quanto equipes internas de call center
  • LATAM Airlines: desenvolveu o Concierge, um agente de assistência de viagem, e o Compass, que transforma conversas não estruturadas em sinais estruturados para melhoria contínua

O padrão emergente: agente como sistema de produção

As equipes mais avançadas tratam agentes como sistemas de produção — com testes contínuos, deploy monitorado e iteração baseada em dados reais. Não é mais uma prova de conceito que roda no notebook de um cientista de dados. Esse padrão, apoiado por ferramentas como LangSmith, Deep Agents e LangGraph, estabelece um ciclo de desenvolvimento que vai da ideação à observabilidade em produção.

Casos adicionais da Cisco e da Podium reforçam a tendência: agentes de CX estão se tornando uma camada de infraestrutura, não apenas um produto pontual.

Para empresas brasileiras, o recado é claro: adotar agentes de atendimento não é mais um diferencial competitivo — é a nova linha de base. A diferença entre quem lidera e quem fica para trás está na qualidade da operação e na capacidade de aprender com cada interação.


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