Por Redação

Os resultados recentemente divulgados pela healthtech dr.consulta chamaram atenção ao mostrar que agentes de Inteligência Artificial passaram a gerar mais de R$ 1,2 milhão por mês, elevaram em 60% as vendas pelo WhatsApp e reduziram em cerca de 75% os custos operacionais do atendimento. Mais do que um caso de automação, o episódio evidencia uma mudança tecnológica: sistemas baseados em IA deixaram de apenas responder perguntas para executar processos completos de forma autônoma. Essa mesma lógica pode ser aplicada às operações de Facilities Management.

Embora o caso tenha origem no setor de saúde, o conceito interessa diretamente às centrais de Facilities Management responsáveis por milhares de solicitações envolvendo climatização, manutenção, limpeza, iluminação, elevadores, mobiliário, controle de acesso, segurança e infraestrutura predial. Em muitas organizações, o fluxo ainda depende da interpretação manual de cada chamado antes que uma equipe seja acionada.

Quando um chatbot deixa de ser apenas um chatbot
A principal diferença entre um chatbot tradicional e um agente inteligente está na capacidade de executar ações. Enquanto sistemas convencionais respondem perguntas a partir de regras ou bases de conhecimento, agentes de IA conseguem compreender contexto, solicitar informações adicionais, consultar diferentes sistemas corporativos, tomar decisões dentro de parâmetros definidos e concluir tarefas completas sob supervisão.

Esse modelo vem sendo chamado pelo mercado de Agentic AI. De acordo com o relatório Market Trends: Enterprise AI Agent Adoption, da Verdantix, a evolução ocorre justamente na passagem de assistentes voltados à interação para agentes capazes de perceber contexto, raciocinar sobre objetivos e atuar em diferentes aplicações corporativas de forma integrada, sempre apoiados por mecanismos de governança. Essa mudança representa um dos principais movimentos da inteligência artificial empresarial nesta década. 

Na prática, isso significa que um agente pode receber uma solicitação sobre um equipamento com falha, identificar automaticamente qual ativo está envolvido, consultar seu histórico de manutenção, verificar contratos vigentes, localizar o fornecedor responsável, abrir uma ordem de serviço, acompanhar o SLA e manter o usuário informado durante todo o processo.

Da interpretação da ocorrência à execução do fluxo
Em uma ocorrência envolvendo ar-condicionado, por exemplo, um agente inteligente pode perguntar automaticamente em qual ambiente ocorreu a falha, verificar se existem equipamentos semelhantes apresentando comportamento equivalente, consultar sensores conectados ao BMS, identificar se o ativo ainda está coberto por garantia, selecionar o fornecedor previsto em contrato e abrir a ordem de serviço já contendo todas as informações necessárias.

Em solicitações relacionadas à limpeza, mobiliário ou controle de acesso, o princípio é semelhante. O agente reduz etapas intermediárias ao interpretar linguagem natural, consultar bases corporativas e acionar fluxos previamente configurados.

Além da abertura dos chamados, o acompanhamento também tende a mudar. Em vez de depender de consultas manuais ao Service Desk, usuários podem receber atualizações automáticas sobre deslocamento da equipe, previsão de atendimento, conclusão da atividade e encerramento da ordem de serviço.

Integração passa a ser requisito estratégico
O potencial dessa tecnologia depende diretamente da integração entre diferentes sistemas. Agentes inteligentes precisam acessar informações provenientes de plataformas CAFM, IWMS, CMMS, ERP, BMS, sistemas de controle de acesso, sensores IoT e bancos de dados de ativos para tomar decisões coerentes.

Essa tendência também aparece nas análises da Verdantix sobre o mercado de CMMS. A consultoria observa que fornecedores vêm incorporando inteligência artificial, integração com IoT, manutenção preditiva e interfaces móveis para transformar plataformas tradicionalmente voltadas ao registro de manutenção em mecanismos de apoio à decisão operacional. 

Os ganhos vão além da redução de custos
Embora economia operacional seja frequentemente o indicador mais divulgado, projetos de IA para Service Desk costumam ser avaliados por um conjunto mais amplo de métricas. Entre elas estão o tempo médio para classificação da ocorrência, tempo até o despacho da equipe, percentual de chamados corretamente categorizados, cumprimento de SLA, índice de resolução no primeiro atendimento, produtividade das equipes e satisfação dos usuários.

Ao automatizar tarefas repetitivas, profissionais deixam de concentrar esforço em atividades administrativas e passam a atuar em exceções, análise técnica, supervisão dos fluxos automatizados e melhoria contínua dos processos.

Governança continua indispensável
Apesar do avanço da tecnologia, especialistas alertam que agentes inteligentes exigem supervisão humana, regras claras de governança e controle sobre acesso às informações. Classificações incorretas, decisões inadequadas, utilização de dados pessoais em desacordo com a LGPD ou acionamentos indevidos de fornecedores podem comprometer tanto a operação quanto a confiabilidade do sistema.

Por essa razão, iniciativas de AI Service Management costumam ser implementadas gradualmente, começando por fluxos altamente estruturados e recorrentes, nos quais critérios de decisão podem ser claramente definidos e auditados.

O caso da dr.consulta mostra que agentes inteligentes já conseguem executar processos completos em ambientes de atendimento ao cliente. Para Facilities Management, o interesse está menos no canal utilizado e mais na lógica operacional por trás da tecnologia. À medida que plataformas de gestão incorporam capacidades de IA, a abertura de chamados tende a deixar de ser um processo predominantemente administrativo para se tornar uma operação orientada por contexto, integração de dados e execução automatizada de fluxos.

Como construímos este material
Esta matéria foi elaborada com base no caso divulgado pela Exame sobre os agentes de IA da dr.consulta, além de documentos públicos e pesquisas da Verdantix, ITIL, IBM, Microsoft, ServiceNow e referências relacionadas à evolução de plataformas de Facilities Management, gestão de ativos e automação inteligente. Caso identifique alguma inconsistência ou queira sugerir novas pautas, entre em contato pelo e-mail [email protected].