A IA no atendimento ao cliente deixou de ser promessa e virou linha de balanço. No QuintoAndar, uma das maiores proptechs da América Latina, agentes de inteligência artificial já qualificam leads, conduzem ligações de prospecção e analisam 100% das chamadas de qualidade. O resultado apareceu em número: uma economia estimada em R$480 mil por ano só na análise de ligações. Este case mostra como isso saiu do slide e chegou à operação, com um programa da Tera que transformou IA em competência de toda a empresa, e não só do time de tecnologia.

Neste artigo você vai ver como a IA no atendimento ao cliente foi aplicada no QuintoAndar, do diagnóstico ao Demo Day, quais agentes foram construídos, os resultados concretos em economia e conversão, e como levar essa mesma lógica para a sua operação. O foco é o que funciona na prática, com os dados do próprio case e o caminho para replicar.

O desafio: transformar IA em competência de toda a empresa

O QuintoAndar não queria mais um piloto isolado de IA. O objetivo era claro: transformar a inteligência artificial em uma competência transversal, acessível para operações, produto e vendas, sem perder profundidade técnica. Em outras palavras, tirar a IA do território exclusivo do time técnico e colocá-la nas mãos de quem lida com o cliente todos os dias.

Esse é um desafio comum. Muitas empresas compram acesso a ferramentas, mas poucas conseguem espalhar a capacidade de construir com elas. É aqui que entra o letramento em IA, a base para que qualquer área saiba aplicar a tecnologia com critério.

O que a Tera fez no QuintoAndar

A resposta foi um programa de construção em três frentes complementares, desenhado para gerar adoção real e produtos funcionais.

Diagnóstico de maturidade em IA

O ponto de partida foi um diagnóstico de maturidade em IA de toda a organização, avaliando criatividade, estratégia, liderança e cultura de IA. O diagnóstico gerou um relatório consolidado com recomendações de priorização, mostrando onde a empresa estava e onde valia a pena agir primeiro.

Programa prático de 7 semanas com Demo Day

O coração da jornada foi um programa prático de 7 semanas com 32 participantes-chave. Eles aprenderam a construir chatbots, automações no n8n, agentes inteligentes e protótipos no Firebase, com a jornada terminando em um Demo Day com 10 projetos reais apresentados ao vivo. Eram produtos construídos sobre desafios do próprio negócio, longe de qualquer exercício de laboratório.

Workshops e talks para toda a empresa

Para levar a adoção à escala, o programa incluiu workshops e palestras abertas para toda a empresa, cobrindo casos práticos, fundamentos e uso ético da IA. Assim, além do núcleo que construiu, o restante da organização entendeu o que estava sendo criado e por quê.

Resultados: IA no atendimento ao cliente que virou ROI

Os números do case mostram o valor da IA no atendimento ao cliente quando ela sai do conceito. Segundo a página do case QuintoAndar da Tera:

• R$480 mil por ano de economia estimada na análise de qualidade de ligações.

• 10 produtos de IA construídos, com 3 selecionados para seguir rumo à produção.

• 32 profissionais formados para aplicar IA no dia a dia.

• 30 vezes mais barato o custo por lead com o agente de prospecção, em teste.

• 200 mil ligações por mês com potencial de automação na análise de qualidade.

Olívia, Sofia e Mona Lisa: os agentes construídos

O que impressiona é a variedade de agentes de IA que saíram do programa, cada um resolvendo uma dor real do atendimento e das vendas:

• Olívia: um agente de voz que atua como SDR de prospecção ativa, conduzindo ligações de qualificação.

• Sofia: uma assistente de IA para qualificação de proprietários no funil.

• Mona Lisa: análise automática de qualidade de ligações, com cobertura de 100% das chamadas.

• Briefing pré-visita: um agente que gera contexto para as visitas, integrado via n8n.

Esses agentes seguem a mesma lógica dos agentes de IA nas empresas: executam tarefas de ponta a ponta, com supervisão humana nos pontos que exigem julgamento.

Como levar IA para o atendimento da sua empresa

O case do QuintoAndar mostra um caminho replicável. Comece por um diagnóstico honesto de maturidade, escolha processos de atendimento com volume e dor claros, forme um núcleo que constrói de verdade e meça o resultado desde o início. Ferramentas ajudam, e conhecer as ferramentas de IA para o trabalho acelera o começo, mas o que sustenta a mudança é a capacidade instalada no time. Tecnologia sem gente preparada para construir vira mais um piloto esquecido.

Tera para Empresas: leve IA ao seu atendimento

Se você quer transformar a IA no atendimento ao cliente em resultado, como o QuintoAndar fez, a frente B2B da Tera foi desenhada para isso. O Tera para Empresas conduz sua operação do diagnóstico ao agente em produção, com programas que constroem sobre o stack de IA já aprovado pela sua área de tecnologia. Solicite um diagnóstico para o seu time.

A Tera é a plataforma de quem constrói com IA, uma escola brasileira que já formou mais de 50 mil estudantes em tecnologia e inteligência artificial. Nossa crença é simples: não basta usar IA, é preciso construir com ela. O mercado promove quem entrega, e é isso que ensinamos na prática em áreas que vão de IA, Produto e Design a Dados, Marketing, Negócios e Liderança, do Membership para quem está começando à Pós-Graduação em IA Aplicada para Negócios, oferecida com a Faculdade Sirius e reconhecida pelo MEC. A Tera é reconhecida por instituições como World Economic Forum, Google for Startups, Endeavor Brasil e HolonIQ.

Perguntas frequentes

Como a IA é usada no atendimento ao cliente?

A IA no atendimento ao cliente é usada para qualificar leads, conduzir ligações de prospecção com agentes de voz, responder dúvidas recorrentes e analisar a qualidade de chamadas em escala. No case do QuintoAndar, por exemplo, agentes fizeram desde prospecção ativa por voz até a análise de 100% das ligações de qualidade, gerando economia e mais conversão, sempre com supervisão humana.

A IA no atendimento substitui atendentes humanos?

Não. A IA no atendimento automatiza tarefas repetitivas e a triagem, liberando os atendentes para os casos que exigem empatia, contexto e negociação. O modelo mais eficaz combina agentes de IA para escala e velocidade com pessoas para as interações sensíveis. A decisão e a relação com o cliente continuam sendo responsabilidade humana.