Atendimento por voz com continuidade para a equipe.

O problema

Muitas ligações chegavam diretamente aos atendentes. Filas e repetição de informações aumentavam o esforço do beneficiário e da operação.

O que foi colocado em prática

A Júlia foi integrada à URA para identificar o beneficiário e atender fluxos delimitados, como consulta de status de guia/autorização e segunda via de boletos. O atendimento é direcionado conforme a demanda.

Do pedido por voz a dois fluxos delimitados

O relato descreve uma operação em que muitas ligações chegavam diretamente ao atendimento humano. Filas e repetição de contexto aumentavam o esforço de beneficiários e atendentes. A solução introduziu uma agente integrada à URA para reconhecer e direcionar a demanda.

Antes das transações, a fonte descreve validação da identidade do beneficiário. Para as tarefas cobertas, a Júlia utiliza as APIs de boletos e de consulta de status de guia. Consultar o status de uma autorização é o escopo publicado; decidir uma autorização assistencial não é atribuído à agente.

O status informado ao beneficiário é o que o sistema-fonte devolve pela API. A agente não gera nem infere um status que não conseguiu ler: quando a consulta falha ou o pedido está fora do escopo, a ligação é transferida com a identificação e as informações coletadas. Decidir uma autorização assistencial continua fora do escopo.

A pessoa recebe o ponto em que a conversa parou

Quando há transferência, o atendente recebe a identificação e as informações coletadas. O caso descreve direcionamento para a fila apropriada, buscando reduzir transferências entre setores e retrabalho. A fila de destino e as informações que chegam ao atendente fazem parte do desenho da operação.

A fonte cita URA e telefonia, validação de identidade, síntese de voz ElevenLabs, Google Gemini e infraestrutura Oracle Cloud. Também descreve gravação, categorização das chamadas e painéis de acompanhamento. Esse conjunto conecta a conversa por voz aos sistemas necessários para os dois fluxos.

Acompanhamento e resultados do recorte

O caso reporta redução do tempo de atendimento nos fluxos automatizados, resolução de parte das ligações e melhor direcionamento para as filas. O acompanhamento separa o tempo de cada atendimento da parcela de ligações resolvidas pela agente, permitindo olhar para agilidade e alcance da solução.

A entrada em produção ocorreu em fases, intercaladas com ajustes e aprendizado conjunto. A categorização das chamadas e os painéis ajudam a encontrar demandas recorrentes e oportunidades de melhoria. Reembolso e verificação contratual aparecem como próximos passos, sujeitos a novos fluxos e integrações.

O resultado reportado e seu alcance

O TMA passou de 8 minutos para 2 minutos nos fluxos automatizados. No primeiro mês de operação, 12% das chamadas foram resolvidas integralmente pela IA. A fonte também relata menor retrabalho no direcionamento das ligações.

Os indicadores pertencem a esta operação e aos fluxos automatizados descritos, não ao total de ligações da Unicall nem às demais operações da Starya. O caso não demonstra controle de ações de agentes construídos fora dessa solução.

O aprendizado

Quando a situação precisa de uma pessoa, os dados e o histórico seguem com o encaminhamento. A experiência é desenhada como uma operação compartilhada entre IA e equipe.

O que esse caso ajuda a perguntar?

• Quais solicitações têm começo e fim suficientemente claros para um primeiro recorte?
• Como o atendente recebe a identificação e a pendência?
• Que registro distingue consulta concluída de tentativa sem confirmação?