Como a Birdie.ai acelerou análise de feedbacks e melhorou respostas com IA

O desafio era transformar feedbacks dispersos em inteligência acionável. Empresas brasileiras de varejo, bancos, telecom, saúde e serviços recebem milhares ou milhões de manifestações de clientes, mas muitas vezes não conseguem conectar esses sinais a decisões de produto, atendimento e retenção.

Sem uma plataforma de inteligência, times acabam fazendo curadoria manual, criando planilhas e relatórios retrospectivos. Isso reduz a velocidade de resposta e dificulta enxergar oportunidades que aparecem em diferentes canais ao mesmo tempo.

A Birdie.ai processa feedback recebido ao longo de jornadas de clientes e oferece uma visão consolidada de oportunidades de melhoria. A plataforma precisa lidar com texto em escala, múltiplas integrações, enriquecimento de dados, indexação e interfaces para usuários de negócio.

Antes dos ganhos relatados, o processamento diário de milhões de entradas podia levar horas. Além disso, respostas no aplicativo e análises de feedback dependiam de pipelines eficientes e modelos capazes de classificar, resumir e recuperar informações com precisão.

A empresa migrou e consolidou sua arquitetura no Google Cloud, utilizando BigQuery, Cloud Run, Pub/Sub, GKE, Vertex AI e Gemini 1.5 Flash. A solução passou a estruturar feedbacks, classificar textos, extrair dados relevantes e permitir interações generativas com conjuntos de feedback.

Na camada de aplicativo, a IA ajuda usuários a resumir coleções de feedback filtrado, descobrir oportunidades e conversar com os dados. Isso transforma a plataforma em uma ferramenta para priorização de CX e produto, não apenas em um repositório de comentários.

O stack inclui BigQuery para armazenamento e análise, Cloud Run para execução escalável, Pub/Sub para comunicação entre serviços, GKE para orquestração e Vertex AI com Gemini 1.5 Flash para IA generativa. A empresa também usa modelos open source hospedados e gerenciados em cloud.

A arquitetura apoia tanto pipelines internos quanto funcionalidades do aplicativo. Isso permite que o front-end entregue insights simples para o usuário, enquanto a plataforma executa integrações, enriquecimento e indexação em segundo plano.

Feedbacks entram na plataforma a partir de diferentes fontes. Os dados são ingeridos, enriquecidos, classificados e armazenados. Em seguida, a IA gera resumos, identifica padrões e permite que o usuário faça perguntas sobre temas, reclamações, oportunidades e causas recorrentes.

Com RAG, as respostas do aplicativo são baseadas nos dados recuperados da própria base, melhorando relevância e reduzindo respostas genéricas. Com Gemini, a Birdie.ai reportou aumento de precisão e redução de custo por unidade processada.

O processo começa com ingestão multicanal de feedback. Depois, microserviços processam, enriquecem e indexam os dados. BigQuery sustenta análise em escala, enquanto Cloud Run permite escalar de zero a centenas de máquinas em segundos, reduzindo custo por texto processado.

No aplicativo, o usuário final recebe uma experiência mais simples: filtros, resumos, oportunidades e conversa com dados. O valor executivo está em encurtar o caminho entre reclamação do cliente e decisão de melhoria.

• Processamento diário de milhões de feedbacks reduzido de 4 horas para 15 minutos.
• Custo 3,5x menor por texto processado.
• Respostas do aplicativo melhoradas em 83% com RAG.
• Modelos 9% mais precisos com Gemini 1.5 Flash.
• Acurácia total de 96% reportada.
• 15% de redução no custo por unidade processada em comparação com recursos anteriores.

Para diretorias, o case demonstra que IA em CX pode gerar eficiência técnica e, ao mesmo tempo, melhorar a qualidade da decisão sobre experiência do cliente.

O aprendizado principal é que feedback de cliente não deve ficar preso em relatórios manuais. Com IA, é possível criar uma camada contínua de descoberta de oportunidades, conectando comentários dispersos a temas, prioridades e ações.

Para empresas brasileiras, a recomendação é começar por um problema bem definido: reduzir churn, melhorar atendimento, priorizar backlog de produto ou identificar causas de reclamação. A IA deve ser medida por velocidade de processamento, precisão dos temas e impacto nas decisões tomadas.