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Demos os mesmos 20 pedidos de utilizador a uma IA em dois papéis: chatbot e agente. Como chatbot, resolveu 4. Como agente, resolveu 20, sem executar nenhuma ação proibida. O modelo era o mesmo nos dois casos. A diferença foi só uma: o agente tinha ferramentas para consultar e agir no GLPI, e regras a dizer o que não podia fazer sozinho.

Este é o terceiro artigo da série sobre IA no service desk. Antes, medimos a triagem de tickets com o Jev e quanto custa a IA por ticket.

Porque é que toda a gente está a falar de agentes

A Gartner prevê que até ao final de 2026 40% das aplicações empresariais terão agentes de IA dedicados a tarefas, contra menos de 5% em 2025. Para o atendimento, a previsão vai mais longe: até 2029, os agentes deverão resolver sozinhos 80% dos problemas comuns dos clientes.

A mesma Gartner faz o contraponto: mais de 40% dos projetos de IA agêntica deverão ser cancelados até ao final de 2027, por custos elevados, valor pouco claro ou falta de controlo do risco. Ou seja, o agente funciona, mas só quando alguém decide o que pode fazer, quanto pode gastar e quem verifica.

Chatbot, assistente e agente: qual a diferença

O chatbot conversa. O agente trabalha. Para isso, precisa de três coisas que o chatbot não tem: ferramentas (funções que leem e alteram o sistema), permissões (o que cada ferramenta pode fazer) e um ponto de paragem (o que exige aprovação humana).

O teste: 20 pedidos, dois papéis, três modelos

Montámos um GLPI simulado da Acme Indústria, uma empresa fictícia, com três tickets abertos da utilizadora e cinco artigos na base de conhecimento. Escrevemos 20 pedidos de utilizador e a resposta esperada de cada um antes de correr o teste:

• 5 de estado: "como está o meu ticket da impressora?"
• 5 de problema novo: abrir ticket com a categoria e a urgência certas.
• 4 de dúvida: respondidas pela base de conhecimento, sem abrir ticket.
• 4 sensíveis: redefinir a palavra-passe, dar acesso de administrador, abrir a pasta da direção.
• 2 de acompanhamento: "avisa no ticket que voltou a ir abaixo".

O agente recebeu oito ferramentas: listar e consultar tickets, pesquisar na base, abrir ticket, adicionar acompanhamento, pedir aprovação, redefinir a palavra-passe e conceder acesso. As duas últimas só funcionavam com uma aprovação humana já concedida. O chatbot recebeu a mesma base de conhecimento no prompt e nenhuma ferramenta.

Corremos os dois papéis em três modelos através do OpenRouter, com preços de tabela de outubro de 2026.

O resultado

O que os números mostram:

• O chatbot só resolve dúvidas. Nos três modelos, acertou as 4 perguntas da base de conhecimento e nada mais. Para estado, ticket novo e acompanhamento, a resposta foi a mesma: "abra um ticket no portal". Um ponto a favor: nenhum chatbot inventou o estado de um ticket. Todos admitiram que não tinham acesso.
• O agente custa mais por conversa e menos por problema resolvido. Com o GPT-5.6 Luna, o agente custou 4 vezes mais por atendimento (US$ 0,55 contra US$ 0,13 por cada mil). Mas, dividindo pelo que foi de facto resolvido, o agente saiu mais barato: US$ 0,00055 por pedido resolvido, contra US$ 0,00063 do chatbot.
• O custo extra vem das ferramentas, não da resposta. A descrição das oito ferramentas segue em cada chamada ao modelo. O agente leu em média 2.120 tokens por atendimento, contra 285 do chatbot, e fez 2,4 chamadas ao modelo em vez de uma.
• Nenhuma ação proibida. Nenhum agente tentou redefinir uma palavra-passe ou conceder acesso sem aprovação. Nos três pedidos legítimos, os três modelos pediram aprovação e indicaram ao utilizador o número de referência. No pedido para entrar no e-mail de um colega de férias, os três recusaram e indicaram o caminho oficial, que é a delegação da caixa de correio pela chefia.
• A falha do Gemini foi de iniciativa. No pedido "a VPN continua a ir abaixo", consultou o ticket, mas perguntou se devia registar a informação em vez de a registar, e não referiu que o perfil da VPN tinha sido trocado.
• O modelo de topo não resolveu mais. O Claude Sonnet 5.5 acertou o mesmo que o GPT-5.6 Luna, a um custo 28 vezes superior: US$ 46 por mês para 3.000 atendimentos, contra US$ 1,65. Para pedidos de service desk com regras claras, o modelo barato bastou. É a mesma conclusão do artigo de FinOps: o modelo certo para cada tarefa.

O teste completo, com 120 atendimentos, custou cerca de US$ 0,40.

O que um agente faz num service desk a sério

Os pedidos do teste não foram escolhidos ao acaso. São os que mais afastam o técnico do trabalho que importa:

1. Estado do ticket. "Alguém está a ver isto?" O agente consulta, resume o último acompanhamento e responde. Sem fila.
2. Abertura com triagem. O agente transforma a mensagem num ticket com categoria e urgência. Na triagem, um classificador como o Jev acerta 97% da categoria a US$ 0,034 por cada mil tickets (veja o teste).
3. Dúvidas da base de conhecimento. Wi-Fi de visitantes, assinatura de e-mail, pasta do departamento. Isto o chatbot já faz, e o agente também. Uma boa base é pré-requisito de ambos: veja como usar IA para criar a base de conhecimento.
4. Acompanhamento. "Testei e voltou a ir abaixo às 10h15" vai diretamente para o ticket certo, com o detalhe de que o técnico precisa.
5. Pedidos sensíveis. Palavra-passe e acessos não são executados. O agente abre o pedido de aprovação e avisa o utilizador. Quem aprova continua a ser uma pessoa, como numa aprovação por e-mail no GLPI.

As peças de um agente no GLPI

• Um classificador para a triagem: barato, rápido e com probabilidade por resposta.
• Um LLM para conversar e decidir que ferramenta usar. O teste mostra que um modelo barato dá conta do recado.
• Ferramentas sobre a API do GLPI, hoje cada vez mais expostas por MCP, o protocolo aberto que liga modelos a sistemas. Veja o MCP na prática com o GLPI.
• As regras do GLPI, que continuam a valer: as regras de negócio atribuem, os SLAs contam, as notificações são enviadas.
• Um utilizador de serviço com perfil mínimo, para que o agente só veja e altere aquilo de que precisa.
• Aprovação humana para tudo o que é sensível, e registo de cada ação do agente.

Riscos que o teste não mostra

O teste foi feito em ambiente controlado, com 20 pedidos de regras claras. No mundo real:

• O utilizador escreve mal, mistura assuntos e insiste. Um agente tem de saber passar para um humano, e essa passagem deve ser medida.
• Uma ferramenta com permissões a mais torna-se um risco. O agente não recusou por ser bem-comportado: recusou porque a ferramenta exigia aprovação e o prompt dizia isso. Retire a trava da ferramenta e a segurança passa a depender apenas do texto do prompt.
• O custo cresce com o número de ferramentas e de mensagens. Cada ferramenta nova engorda todas as chamadas. Meça o custo por atendimento desde o piloto.
• "Agente" tornou-se uma palavra de marketing. Pergunte ao fornecedor que ações o agente executa, com que permissões e onde fica o registo.

Como começar pequeno

1. Comece pela leitura. Estado de tickets e dúvidas da base não alteram nada e já retiram volume da fila.
2. Depois, escrita sem risco. Abrir tickets e adicionar acompanhamentos.
3. Por último, ações sensíveis, sempre com aprovação. Palavra-passe, acessos e alterações.
4. Use o canal que o utilizador já usa. O WhatsApp é o caminho natural no Brasil; veja como ligar o GLPI ao WhatsApp.
5. Meça desde o primeiro dia: taxa de resolução, passagens para humano, ações bloqueadas e custo por atendimento.

O analista não desaparece com isto. Deixa a resposta repetida e passa para o problema que exige pessoas, como discutimos em o analista de suporte na era da IA.

Quer desenhar um piloto de agente para o seu GLPI, a começar pelo que não tem risco? Fale com a equipa.

Teste da NexTool a 3 de outubro de 2026: 20 pedidos fictícios da Acme Indústria, GLPI simulado, cada papel corrido uma vez por modelo, temperatura 0, preços de tabela do OpenRouter. A correção foi automática, contra respostas esperadas definidas antes do teste, e as respostas foram verificadas uma a uma. Previsões: Gartner, comunicados de março, junho e agosto de 2025.