Análise de Agente de IA

O que é Análise de Agentes de IA?

Análise de Agentes de IA  é a prática de medir, analisar e otimizar o desempenho dos agentes de IA para entender sua eficácia no mundo real e seu impacto nos resultados dos negócios.

À medida que as organizações rapidamente constroem e adotam agentes e fluxos de trabalho de agentes — de recursos com vibe a sistemas autônomos de atendimento ao cliente — a necessidade de análises especializadas tornou-se crítica. As análises de produtos tradicionais não foram projetadas para rastrear interações de IA conversacional, a eficácia de prompts ou os padrões comportamentais únicos das experiências impulsionadas por IA. Análise de Agentes de IA preenche essa lacuna ao fornecer visibilidade sobre como os usuários realmente interagem com os agentes, quais casos de uso agregam valor e onde o desempenho dos agentes falha.

Essa disciplina emergente conecta a velocidade de desenvolvimento da IA com a validação do usuário, garantindo que os agentes que você desenvolve ou compra gerem ROI mensurável, em vez de se tornarem experimentos caros que os usuários ignoram após o primeiro contato.

Como a Análise de Agentes de IA difere das análises tradicionais

As ferramentas tradicionais de análise de produtos rastreiam cliques, visualizações de página e uso de recursos, mas os agentes de IA introduzem padrões de interação fundamentalmente diferentes que exigem medição especializada:

Interações conversacionais vs. apontar e clicar : Ao contrário dos recursos tradicionais, os agentes envolvem os usuários por meio de prompts de linguagem natural e conversas de múltiplas interações. Você precisa rastrear o volume de prompts, as taxas de seleção de prompts sugeridos e a qualidade da conversa, não apenas os cliques nos botões.

Uso baseado em intenção: A análise de agentes deve capturar *o que os usuários estão tentando realizar* (casos de uso como "geração de código", "criação de conteúdo", "análise de dados"), em vez de apenas quais funcionalidades eles acessaram. Esse rastreamento de casos de uso revela se seu agente está resolvendo problemas reais ou sendo usado para fins não intencionais.

Medição do impacto a jusante : A questão crítica não é "eles usaram o agente?", mas "o agente melhorou o fluxo de trabalho deles?" AI Agent Analytics conecta as interações do agente aos comportamentos a jusante, rastreando se o uso do agente está correlacionado com maior retenção, conclusão de tarefas mais rápida ou taxas de conversão mais altas.

Conformidade e visibilidade de risco : Com os agentes, você precisa monitorar o que os usuários estão pedindo, se estão carregando dados sensíveis e se as respostas dos agentes criam exposição regulatória. A análise tradicional não possui a visibilidade em nível de prompt necessária para a governança de IA.

Padrões de retenção exclusivos da IA: Os usuários podem experimentar um agente uma vez e nunca mais retornar se ele não entregar valor. A análise de agentes rastreia as taxas de retenção especificamente para recursos de IA, revelando se o investimento em seu agente resulta em engajamento sustentado ou em curiosidade momentânea.

Pendo Agent Analytics foi desenvolvido especificamente para atender a esses requisitos únicos—conectando dados de IA conversacional às ferramentas de análise comportamental, replays de sessão e feedback do usuário nas quais as equipes de produto já confiam.

Por que você precisa de Análise de Agentes de IA em 2026?

2026 marca um ponto de inflexão para os agentes de IA no software empresarial. As organizações estão passando de recursos de IA experimentais para fluxos de trabalho baseados em agentes em escala de produção, com investimentos esperados para atingir mais de US$ 25 bilhões globalmente. No entanto, a maioria das empresas implanta agentes sem a infraestrutura de análise para validar se esses investimentos realmente geram valor.

À medida que os agentes de IA se tornam parte integrante das operações empresariais — desde chatbots de atendimento ao cliente até automação de fluxos de trabalho empresariais e recursos com codificação baseada em vibe gerados na velocidade de desenvolvimento — as organizações precisam de uma visibilidade abrangente de seu desempenho. A velocidade do desenvolvimento da IA superou as capacidades analíticas tradicionais, criando um ponto cego perigoso: as equipes lançam agentes mais rapidamente do que conseguem validar se os usuários realmente os consideram valiosos.

Sem a Análise de Agentes de IA, você não tem uma maneira direta de entender se seus agentes estão cumprindo suas promessas de velocidade, economia de custos e ganhos potenciais de receita — ou se os usuários acabam frustrados após um uso e ignoram seus agentes de IA depois disso. 

Análise de Agentes de IA ajuda as empresas a:

• Meça o ROI da IA e acompanhe as taxas de conversão, a conclusão das tarefas e a satisfação do usuário para que você possa priorizar melhorias e justificar investimentos contínuos na IA.
• Identifique os pontos fracos onde os agentes não atendem às necessidades do usuário ou falham em cenários complexos.
• Otimize o desempenho por meio de relatórios contínuos sobre a precisão das respostas, velocidade e engajamento do usuário.
• Aumente a adoção com visibilidade sobre quais agentes estão sendo adotados, o que os usuários estão tentando alcançar, onde ocorrem abandonos e como o uso varia por função e fluxo de trabalho.
• Garanta a conformidade com padrões do setor e requisitos regulatórios para sistemas de IA com visibilidade completa de agentes internos e de terceiros.
• Escale de forma inteligente compreendendo quais recursos dos agentes oferecem maior valor para o negócio.

Quem deve usar a Análise de Agentes de IA?

AI Agent Analytics oferece valor mensurável em várias funções organizacionais, fornecendo a cada equipe insights personalizados para otimizar seus objetivos específicos e impulsionar os resultados comerciais.

Equipes de produto

Os gerentes de produto precisam de visibilidade abrangente sobre o desempenho dos agentes para construir melhores experiências para os clientes e maximizar a adoção. A Análise de Agentes de IA fornece as informações baseadas em dados necessárias para iterar de forma inteligente sobre as capacidades dos agentes.

Por exemplo, um gerente de produto pode usar o Agent Analytics para entender com que frequência os usuários retornam a um agente (retenção) e como isso impacta o comportamento posterior. Porque Pendo Agent Analytics está conectado a dados comportamentais, feedback do usuário, replays e ferramentas de comunicação, os gerentes de produto podem ver o que os usuários fazem antes e depois de interagir com um agente e incentivá-los por meio de guias ou e-mail para melhorar o engajamento e a adoção.

Equipes de TI

Como líder de TI, você precisa garantir que os agentes de IA operem de forma segura, em conformidade e ofereçam ROI. Os seus funcionários estão usando os agentes como deveriam? Os agentes estão abrindo riscos regulatórios e de conformidade? E, o mais importante, os seus investimentos em agentes de IA estão dando retorno?

Os departamentos de TI exigem capacidades robustas de monitoramento e governança para gerenciar as implantações de IA empresarial de forma eficaz. A Análise de Agentes de IA fornece os mecanismos de supervisão e controle necessários para uma implementação responsável de IA.

Por exemplo, um departamento de TI pode usar o Agent Analytics para entender os prompts mais comuns que os usuários enviam, se eles estão carregando informações confidenciais da empresa e se os agentes de IA estão funcionando como deveriam.

Equipes financeiras

Os líderes financeiros precisam de métricas concretas para avaliar o desempenho dos agentes de IA em relação aos objetivos comerciais e otimizar a alocação do orçamento entre diferentes iniciativas de agentes de IA. Você deve continuar investindo em agentes de IA ou deve mudar suas estratégias de investimento?

Com a análise de agentes, as equipes financeiras podem descobrir que seu chatbot de RH lida com 60% das consultas rotineiras dos funcionários, economizando US$ 200.000 anualmente em tempo de pessoal de RH. Esse tipo de descoberta facilita a justificativa para continuar — ou até mesmo expandir — os investimentos em IA.

Quais dados o Agent Analytics coleta?

Pendo Agent Analytics ajuda você a registrar e analisar todo o uso de agentes de IA, incluindo prompts enviados pelos usuários, para que você possa acompanhar como as ferramentas de IA conversacional estão sendo usadas em sua organização.

A análise de agentes oferece a você painéis com dados de eventos e KPIs essenciais:

Principais casos de uso: O que os usuários vêm ao seu agente para realizar? Criação de conteúdo, desenvolvimento de código, aprendizado e educação geral, etc.

Exemplo de insight: Uma empresa de SaaS descobriu que seu agente de suporte ao cliente estava sendo utilizado 60% para "perguntas sobre cobrança" e apenas 20% para "solução de problemas do produto"—revelando uma oportunidade para melhorar a documentação de cobrança e reduzir a carga de suporte, ao mesmo tempo em que constatou que seu agente não estava lidando efetivamente com os problemas técnicos para os quais foi projetado.

Volume de prompts: Este agente está sendo utilizado? Em caso afirmativo, quanto?

 Exemplo de insight: Após o lançamento de um agente de desenvolvimento, uma equipe de engenharia notou que o volume de solicitações aumentou durante as semanas de planejamento de sprints, mas caiu 80% durante a execução dos sprints—indicando que o agente era útil para a ideação, mas não era confiável para a implementação real, sinalizando uma lacuna de capacidade a ser abordada.

Taxa de retenção: Quando alguém usa este agente, qual a probabilidade de que essa pessoa retorne?

Exemplo de insight: Uma equipe de produto rastreou uma taxa de retenção de 73% na primeira semana para seu assistente de IA, mas apenas 12% de retorno de uso após 30 dias — revelando que os usuários encontraram valor inicial, mas o agente não conseguiu se tornar uma parte duradoura de seu fluxo de trabalho, levando a uma investigação sobre quais casos de uso impulsionaram o engajamento sustentado.

Visitantes: Quantos usuários finais únicos estão acessando este agente? Isso está aumentando ou diminuindo, ao longo do tempo?

Exemplo de insight: Uma equipe de TI monitorando a adoção de um agente de IA interno pelos funcionários notou que a contagem de visitantes estabilizou em 40% dos usuários-alvo — a segmentação revelou que departamentos inteiros não sabiam que o agente existia, levando a campanhas de integração direcionadas que duplicaram a adoção em 30 dias.

Taxa de prompt sugerida: Os prompts de genAI recomendados são relevantes e estão sendo selecionados pelos usuários finais?

Exemplo de insight: Uma empresa de fintech descobriu que os usuários selecionavam sua solicitação pré-escrita "Calcular pagamento da hipoteca" à taxa de 8%, mas solicitações personalizadas perguntando "Mostre as tendências históricas das taxas" apareciam 10 vezes mais frequentemente — provando que suas solicitações sugeridas não atendiam à intenção do usuário e precisavam ser redesenhadas.

Contas: Quantas contas estão vindo para seus agentes de IA? Quais contas são elas?

Exemplo de insight: Uma empresa de SaaS B2B rastreou que contas empresariais (com ARR > $ 100K) usavam seu agente de IA 3 vezes mais do que os clientes de PMEs — indicando que o agente fornecia um valor desproporcional a segmentos de alto valor, justificando a priorização das capacidades do agente em conversas de vendas empresariais e integração.

Porque todas essas informações estão disponíveis para agentes e para casos de uso específicos, você pode ajustar cada aspecto do desempenho do seu agente. Quando combinados com as análises comportamentais da Pendo e as capacidades de reprodução de sessões, você pode assistir a sessões reais de usuários para entender *por que* certas métricas tendem a subir ou descer — transformando pontos de dados em estratégia de produto acionável.

Como otimizar o desempenho do agente de IA

Você cria fluxos de trabalho autônomos para aumentar a velocidade e os resultados. Mas, para justificar seus investimentos em agentes, você deve comparar a maneira antiga de concluir essa tarefa ou fluxo de trabalho ao mesmo tempo que a nova maneira. Se os agentes não estiverem realmente economizando o tempo dos usuários ou ajudando-os a aumentar a produtividade, eles precisam ser aprimorados (ou removidos por completo).

Isso exige a análise de métricas de interação:

• Identifique interações bem-sucedidas e incentive outros usuários a adotar esses casos de uso.
• Detectar e resolver problemas comuns, como feedbacks negativos de usuários, antes que se transformem em tickets de suporte.
• Analise o comportamento dos usuários no aplicativo (como os recursos mais usados e os tipos de função) para oferecer respostas de IA mais personalizadas.
• Melhore o treinamento dos agentes de IA e os dados de entrada com base em análises de desempenho.
• Monitore continuamente as métricas de desempenho dos agentes, como taxas de escalada, resolução de primeiro contato e satisfação do usuário.

Munido(a) desses insights, você pode identificar o melhor caminho a seguir e agir rapidamente. Isso é verdade para a maioria dos agentes, seja você os construindo e vendendo ou comprando para sua força de trabalho.

Melhorando os agentes que você cria e vende

Para os agentes que você constrói e vende, você precisa continuar impulsionando a adoção e justificar os investimentos contínuos. Isso é especialmente crítico para equipes que praticam vibe coding—onde agentes de IA ou recursos gerados por IA são lançados em uma velocidade sem precedentes, criando riscos se a validação não acompanhar o ritmo.

A melhor maneira de validar e melhorar seus agentes é:

• Quantificação instantânea do uso: Acompanhe o número de prompts criados e por quais segmentos para entender as curvas de adoção e identificar usuários avançados vs. usuários dormentes.
• Identificando os principais casos de uso: Descubra o que os usuários realmente conseguem fazer com seu agente (em comparação com o que você projetou para ele) para entender as necessidades reais dos usuários e melhorar as mensagens. Para recursos com codificação de vibe, isso revela se seus prompts de linguagem natural para o LLM capturaram com precisão a intenção do usuário.
• Conectando interações de agentes com comportamentos subsequentes: Meça as taxas de conclusão de tarefas, o impacto da conversão e as mudanças de retenção após o uso dos agentes para confirmar se os agentes melhoram ou prejudicam os fluxos de trabalho dos usuários. Pendo Agent Analytics conecta de forma única dados de IA conversacional a análises comportamentais mais amplas, para que você possa ver se os usuários que interagem com seu agente têm mais probabilidade de converterem, reterem ou cancelarem.
• Acompanhamento do desempenho em iterações de desenvolvimento: Para equipes que usam desenvolvimento orientado por IA, a análise de agentes revela quais abordagens de engenharia de prompts levam a melhores resultados para os usuários, criando um ciclo de feedback que melhora tanto as capacidades do agente quanto a compreensão da equipe de desenvolvimento sobre como construir recursos de IA que os usuários realmente desejam.

Quando combinado com o Modo Agente do Pendo, as equipes de produto podem fazer perguntas em linguagem natural como "Quais segmentos de usuários obtêm o máximo valor do nosso agente?" e receber uma análise abrangente em segundos, acelerando o ciclo de iteração de semanas para horas.

Melhorando os agentes que você adquire e implanta

Para os agentes que você compra e implanta internamente, você pode garantir que está eliminando ineficiências e prevenindo riscos de conformidade ao:

• Entender o uso de agentes de IA e reduzir os riscos de uso indevido ou dos gastos ineficazes.
• Acelerando a adoção de IA ao saber quais casos de uso são mais bem-sucedidos, inclusive por tipo de função.
• Verificando se o uso de agentes está melhorando os fluxos de trabalho dos funcionários ao conectar interações a comportamentos posteriores.

Revisar regularmente as informações da Análise de Agentes apoia melhorias contínuas, garantindo que os agentes de IA ofereçam valor consistente e ROI mensurável.

Começando com a Análise de Agente de IA

A implementação da Análise de Agentes de IA não requer a substituição de sua pilha de tecnologia existente ou a espera por implementações empresariais demoradas. Veja como as principais equipes instrumentam seus agentes para uma visibilidade abrangente:

Passo 1: Identificar quais agentes precisam de rastreamento

Comece catalogando todos os agentes de IA em sua organização — tanto os agentes que você criou e implantou para os clientes, quanto os agentes de terceiros usados internamente por seus funcionários.

Pontos cegos comuns incluem:

Agentes de atendimento ao cliente: Chatbots, copilotos de produto, assistentes de IA incorporados no seu aplicativo

Agentes internos: Ferramentas de desenvolvimento, assistentes de análise de dados, bots de suporte de RH/TI

Recursos codificados por vibe: Fluxos de trabalho e automação gerados por IA construídos por meio de prompts de linguagem natural

Ferramentas de IA de terceiros: ChatGPT, Claude, GitHub Copilot ou outros aplicativos de LLM que suas equipes usam

Passo 2: Defina métricas de sucesso para cada tipo de agente

Nem todos os agentes têm o mesmo objetivo, portanto, não os rastreie de forma idêntica. Defina KPIs claros com base na função do agente :

Agentes de suporte: Taxa de resolução no primeiro contato, taxa de escalada, satisfação do usuário

Agentes de produtividade: Economia de tempo, taxa de conclusão de tarefas, frequência de reutilização

Agentes de Receita: Impacto na conversão, influência na venda adicional, aceleração da transição de teste para pagamento

Agentes de desenvolvimento: Qualidade do código, velocidade de desenvolvimento, taxas de erro

Passo 3: Implementar instrumentação de análises

Escolha uma plataforma de análise que possa rastrear métricas específicas do agente e conectá-las ao comportamento mais amplo do usuário. Principais capacidades para priorizar:

Acompanhamento ao nível do prompt: Capture o que os usuários pedem aos seus agentes, não apenas que eles os usaram

Categorização de casos de uso: Classificar automaticamente os prompts em casos de uso (por exemplo, "geração de código", "criação de conteúdo")

Contexto comportamental : Conecte as interações dos agentes ao uso posterior do produto, retenção e resultados comerciais

Análises sugeridas de prompt: Acompanhe quais prompts pré-escritos os usuários selecionam versus entradas personalizadas

Pendo Agent Analytics fornece essa camada de instrumentação completa, com uma versão gratuita para equipes que estão apenas começando na análise de agentes.

Passo 4: Estabeleça desempenho de base

Antes da otimização, entenda seu estado atual:

• Execute análises por 2 a 4 semanas para estabelecer métricas de referência
• Identifique os casos de uso de maior volume e os padrões de retenção.
• Documente quais segmentos de usuários interagem mais/menos com os agentes
• Meça o impacto a jusante nas principais métricas de negócios.

Etapa 5: Crie ciclos de feedback para melhoria contínua

A análise de agentes não é uma implementação do tipo "configurar e esquecer". Crie processos sistemáticos para agir com base nas percepções:

Revisões semanais: Acompanhe as tendências de volume de prompts, novos casos de uso, mudanças de retenção.

Análises aprofundadas mensais: Analise quais agentes geram ROI e quais precisam de melhorias ou remoção.

Estratégia trimestral: Ajuste os investimentos em agentes com base em dados de desempenho – invista ainda mais no que funciona, corrija ou remova o que não funciona

Por que escolher o Pendo AI Agent Analytics?

Mais de 14.000 empresas já confiam na Pendo por seus dados quantitativos, feedback qualitativo e replays de sessões, com ferramentas de guias dentro do aplicativo e comunicações por e-mail. O Agent Analytics amplia essa plataforma comprovada com recursos específicos de IA.

Principais recursos que diferenciam Pendo:

• Insights contextualizados e em tempo real dos usuários: Pendo é a única plataforma que vincula o desempenho e os prompts dos agentes ao comportamento real dos usuários e aos resultados comerciais em todo o seu produto. Veja como o uso dos agentes impacta a retenção, a adoção e o engajamento—e não apenas as métricas isoladas dos agentes.
• Segurança e conformidade de nível empresarial: A confiança e a transparência são fundamentais para a forma como a Pendo constrói, implanta e escala a IA. Nenhum dado de clientes é compartilhado ou alimenta modelos específicos do Pendo. Nossa IA é SOC-2, Tipo II e compatível com HIPAA, atendendo aos padrões regulatórios necessários para implementações de IA empresarial.
• Conectado com sua pilha de tecnologia mais abrangente: Os dados do agente da Pendo se integram aos sistemas de Business Intelligence que você já usa, garantindo que a análise de IA não crie outro silo de dados.
• Acessível para equipes em todas as etapas: Uma versão gratuita do Pendo Agent Analytics permite que equipes em fase inicial validem o desempenho dos agentes sem investimento inicial. À medida que suas necessidades crescem, acesse de forma integrada recursos avançados, como modelagem preditiva e governança entre agentes.

Saiba mais sobre Pendo Agent Analytics.

Perguntas frequentes sobre análise de agentes de IA

Com que frequência o ROI deve ser reavaliado? 

Idealmente, líderes de produtos e TI devem avaliar o desempenho dos agentes mensalmente para se adaptarem às condições e ao desempenho dos próprios agentes.

Quais análises estão disponíveis para avaliar o desempenho do agente de IA em relação aos objetivos de negócios?

Análises abrangentes de agentes de IA devem medir três camadas: (1) métricas de interação como volume de solicitações, distribuição de casos de uso e taxa de seleção de solicitações sugeridas; (2) métricas de resultados incluindo conclusão de tarefas, satisfação do usuário e taxas de retenção; e (3) métricas de impacto nos negócios como influência na conversão, atribuição de receita e economia de custos. As melhores plataformas conectam as três camadas para mostrar como as interações dos agentes impulsionam resultados reais de negócios.

Posso rastrear o uso de agentes de IA em diferentes equipes e departamentos?

Sim. As plataformas modernas de Análise de Agentes de IA segmentam o uso dos agentes por função do usuário, departamento, tipo de conta e atributos personalizados que você define. Essa segmentação revela quais equipes obtêm o maior valor dos agentes, onde a adoção está atrasada e se diferentes tipos de usuários se envolvem com os agentes de maneira diferente, possibilitando esforços direcionados de melhoria e justificativa de ROI por unidade de negócio.

Qual é a diferença entre monitorar agentes de IA que eu construo e agentes que meus funcionários usam?

Embora ambos exijam o acompanhamento do uso, da adoção e do ROI, eles têm prioridades de otimização diferentes. Os agentes que você cria precisam de métricas de adoção, análise de casos de uso e impacto na conversão a jusante para justificar o desenvolvimento contínuo. Os agentes usados por seus funcionários exigem monitoramento de conformidade, medição de produtividade e análise de custo/benefício para garantir o uso responsável. Soluções líderes como Pendo Agent Analytics fornecem visualizações personalizadas para ambos os cenários em uma plataforma unificada.

Os dados podem ser segmentados para obter insights mais profundos? 

Sim, o Agent Analytics da Pendo oferece segmentação detalhada por coortes de clientes, tipos de agentes, intervalos de datas e cenários de interação.

O que distingue as interações automatizadas das manuais? 

As interações automatizadas são impulsionadas por IA sem intervenção humana, oferecendo escalabilidade consistente e eficiência de custos.

Agent Analytics pode ajudar a identificar possíveis melhorias nos fluxos de trabalho de agentes de IA? 

Absolutamente. Análises detalhadas podem destacar gargalos e ineficiências, permitindo a otimização direcionada de fluxos de trabalho de agentes

Pendo é capaz de rastrear a satisfação de um usuário com os agentes?

Com as ferramentas de gerenciamento de feedback do Pendo Listen, você pode entender como os usuários se sentem em relação aos agentes diretamente no Pendo.