Bem-vindos à era dos agentes — não humanos, mas agentes digitais mais inteligentes, escaláveis ​​e sempre ativos. Enquanto todos estão ocupados falando sobre o que a IA pode fazer, nós, da Switas, já estamos construindo com ela.

Como um provedor verificado no Deepin AI Agent Marketplace, temos criado agentes de IA práticos e reais que apoiam ativamente Equipes de crescimento, CRO (otimização da taxa de conversão) e produtosEste artigo explora os casos de uso que estamos implementando hoje e como os agentes de IA estão evoluindo de jargões para ferramentas de negócios.

O que é um agente de IA (e por que você deve se importar)?

Vamos simplificar:
An agente de IA é um sistema autônomo que executa tarefas em seu nome com base em metas definidas por você, usando ferramentas, lógica e até mesmo raciocínio em várias etapas.

Eles não são apenas chatbots mais inteligentes. Eles vão além de responder — eles planejam, agem, observam os resultados e iteram. Pense neles como estagiários que não dormem, não perdem detalhes e aprendem na prática.

Caso de uso nº 1: O hacker de crescimento autônomo

Problema: O orçamento está sangrando em campanhas de baixo desempenho. As equipes não conseguem lidar com isso rápido o suficiente.
Agente em Ação:

  • Monitora campanhas publicitárias no Google, Meta e TikTok.
  • Detecta anomalias como CPC exorbitante ou CTR baixo.
  • Recomenda (ou executa) mudanças de orçamento, pausas ou trocas criativas.
  • Extrai dados de desempenho em painéis e entrega um relatório matinal.

Resultado: As campanhas permanecem enxutas, otimizadas e de alto desempenho sem precisar esperar pela reunião semanal de relatórios.

Caso de uso nº 2: O UX Conversion Sentinel

Problema: Você fez uma pequena mudança. As conversões caíram. Ninguém percebeu até o final do mês.
Agente em Ação:

  • Conecta-se ao Clarity, Hotjar ou GA4 para monitorar o fluxo de usuários diariamente.
  • Padrões de atrito de sinalizadores: cliques de raiva, abandono de formulários, picos de rejeição.
  • Fornece hipóteses rápidas como: “A nova cor do CTA diminuiu a conversão em 12% no celular”.
  • Envia alertas do Slack ou cria tarefas na sua ferramenta de gerenciamento de projetos.

Resultado: Monitoramento de conversões em tempo real. Correções proativas de UX antes que a receita seja afetada.

Caso de uso nº 3: O sintetizador de feedback do produto

Problema: Você tem uma enxurrada de feedbacks e solicitações de recursos. O que você deve desenvolver em seguida?
Agente em Ação:

  • Os scans oferecem suporte a chats, avaliações de aplicativos, quadros Canny e comentários do NPS.
  • Feedback de clusters usando pesquisa semântica (LLM + embeddings).
  • Classifica por urgência, frequência e impacto potencial.
  • Gera uma atualização priorizada do roteiro do produto.

Resultado: Gerentes de Produto param de adivinhar. Os recursos são baseados em insights reais da voz do cliente, não em opiniões.

Por que isso funciona (e onde não funciona... ainda)

Os agentes de IA são melhores em:

  • Análise repetitiva (o que mudou?)
  • Reconhecimento de padrões (o que está funcionando?)
  • Execução de baixo nível (tomar medidas ou enviar alertas)

Mas eles não são:

  • Tomadores de decisão totalmente autônomos (ainda)
  • Livre de riscos de alucinação
  • Um substituto para a intuição humana

É por isso que em Switas, combinamos nossos agentes com proteções estruturadas e verificação humana no circuito, para que você obtenha velocidade e precisão.

O que vem a seguir: a pilha alimentada por agente

Estamos construindo uma estrutura modular de agentes de IA, na qual cada equipe, em uma startup ou empresa em expansão, pode ter agentes conectados à sua pilha, adaptados aos seus KPIs e ferramentas.

As um provedor Deepin verificado, estamos entusiasmados em levar esse ecossistema adiante, desenvolvendo em conjunto agentes que ajudam as empresas a:

  • Teste mais, adivinhe menos (Crescimento)
  • Monitore mais, entre em pânico menos (CRO)
  • Construa de forma mais inteligente, não mais barulhenta (Produto)