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Gustavo Alves
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Agente de IA + sistema de gestão

Agente de vendas e sistema de gestão para uma loja de baterias

Atende no WhatsApp, descobre a bateria certa pelo modelo, ano, câmbio e start-stop do carro e, quando não sabe, passa para um humano. Por trás, o painel onde a loja mantém o catálogo.

Minha função
Proposta e desenvolvimento de ponta a ponta, sozinho
Período
2025–2026 · Hunt Sales
Status
entregue
Stack
GPT-4o mini · WhatsApp · Supabase · PostgreSQL · Supabase Auth · JavaScript · Tailwind CSS
O fluxo completo em 32 s, sem som. Exemplo ilustrativo com telas reais do painel; nomes de clientes desfocados.

Resumo em 30 segundos

Problema
Uma loja de baterias automotivas atendia pelo WhatsApp, e cada pedido dependia de um vendedor descobrir qual bateria servia em qual carro. O cliente da Hunt Sales estava em risco de cancelar.
Solução
Um agente de IA que coleta os dados do veículo, consulta um banco de compatibilidade e apresenta as opções, mais o sistema de gestão que alimenta esse banco. Carro desconhecido vira tarefa no painel, não palpite.
Resultado
Reverteu o churn do cliente e abriu um novo tipo de produto na empresa, depois replicado para outros clientes. Não houve medição formal de métricas.

Contexto e problema

Uma loja de baterias automotivas, com entrega e instalação, atendia os clientes pelo WhatsApp. Para saber a bateria certa, é preciso cruzar modelo, ano, câmbio e sistema start-stop do veículo com a amperagem, o tipo (comum ou EFB) e o formato da caixa. Esse conhecimento ficava na cabeça dos vendedores, e cada pedido dependia de um deles parar para descobrir.

Ao mesmo tempo, a loja era um cliente da Hunt Sales insatisfeito e com risco de cancelar.

Minha função

Propus o projeto e o conduzi sozinho. Desenvolvi o sistema de ponta a ponta: o fluxo do agente (a partir de um fluxo padrão da empresa, modelado para este caso), a modelagem do banco, o painel de gestão, o login e a autenticação, e a publicação no domínio da empresa.

O painel roda embutido na plataforma de atendimento (CRM) da Hunt Sales, então o vendedor usa tudo no mesmo lugar. Foi o primeiro projeto desse tipo na empresa; com o resultado, passei a ser o responsável pelas automações e pelos sistemas parecidos para outros clientes.

Como funciona

O agente transforma a conversa em uma consulta ao banco. Primeiro pergunta se o cliente já sabe a amperagem; se não sabe, coleta modelo, ano, câmbio e start-stop, que são exatamente as chaves da tabela de aplicações. Na conversa real ele pergunta um dado de cada vez; a demonstração abaixo junta tudo numa mensagem só.

agente · atendimento de balcãoexemplo ilustrativo

Mensagem do cliente

tem bateria pro corsa maxx 2010 manual, sem start-stop?

Chamada de ferramenta

buscar_bateria({modelo: "Corsa Maxx",ano: 2010,cambio: "manual",start_stop: false})

Execução

  1. supabase · aplicacoes60 Ah · comum
  2. supabase · baterias (ativas)3 opções

Para o seu Corsa Maxx 2010 (60 Ah), tenho 3 opções, com 12 a 24 meses de garantia. Quer ver os preços?

Exemplo ilustrativo: o cliente pede uma bateria para o carro; o agente extrai modelo, ano, câmbio e start-stop, consulta a tabela de aplicações e as baterias ativas e responde com as opções. Se o veículo não estiver cadastrado, registra o carro na fila de sugestões do painel e transfere o atendimento para a equipe.

Passe o mouse num termo destacado para ver o campo que ele preenche.

Duas conversas

Reconstituídas a partir de testes reais do agente no WhatsApp, com nomes e preços alterados.

Cenário 1 · veículo encontradoexemplo ilustrativo
  1. Cliente:Boa noite, preciso de uma bateria, quais modelos vocês têm?
  2. Agente:Olá! Aqui é a assistente virtual da loja. Para eu te ajudar, qual o seu nome?
  3. Cliente:Leonardo
  4. Agente:Obrigado, Leonardo! De qual cidade você está falando?
  5. Cliente:Jacareí
  6. Agente:Você já sabe a amperagem da bateria ou prefere que eu verifique pelo modelo e ano do seu veículo?
  7. Cliente:Acho que é 60, mas melhor conferir. Corsa Maxx 2010.
  8. Agente:Vamos conferir! O seu Corsa Maxx 2010 tem câmbio manual ou automático?
  9. Cliente:Manual
  10. Agente:E ele tem sistema start-stop? (sim ou não)
  11. Cliente:Não
  12. Agente:

    Aqui vão as opções para o seu Corsa Maxx 2010 (60 Ah):

    1. Marca A 60 Ah · 24 meses de garantia · à vista R$ 4XX,00 · parcelado R$ 4XX,00
    2. Marca B 60 Ah · 18 meses de garantia · à vista R$ 4XX,00 · parcelado R$ 4XX,00
    3. Marca C 60 Ah · 12 meses de garantia · à vista R$ 3XX,00 · parcelado R$ 3XX,00

    A entrega é hoje, com instalação gratuita e descarte ecológico da bateria antiga. Quer confirmar alguma?

  13. Cliente:A Marca A, por favor.
Cenário 2 · veículo desconhecidoexemplo ilustrativo
  1. Cliente:Olá! Preciso de uma bateria. Kombi 1.4 Flex, qual o valor?
  2. Agente:Para te ajudar, só preciso saber o ano da sua Kombi e se ela tem câmbio manual ou automático.
  3. Cliente:Manual. 2007.
  4. Agente:Agora só falta saber: ela tem sistema start-stop?
  5. Cliente:Não
  6. Agente:Não encontrei um modelo de bateria cadastrado para a sua Kombi 2007. Vou te transferir para a nossa equipe, que vai te ajudar melhor. Já passei todas as informações e eles vão entrar em contato.
  7. nos bastidores
    A Kombi 2007 manual sem start-stop entra na fila “IA Sugere” do painel, com link para esta conversa.

Solução e arquitetura

O ponto central é que o agente e o painel fecham um ciclo. Cada carro que o agente não conhece vira uma tarefa para o vendedor, e cada tarefa resolvida ensina o agente. A base de conhecimento cresce com o próprio uso.

  1. 01Cliente no WhatsAppPede uma bateria
  2. 02Agente de IAColeta nome, cidade, modelo, ano, câmbio e start-stop
  3. 03Consulta no Supabaseaplicacoes → baterias ativas
  4. 04Opções e pedidoMarca, garantia, preço à vista e parcelado
    ou
  5. 05Carro desconhecidoRegistra em veiculos_sugeridos e transfere para a equipe
Atendimento: da mensagem à resposta.
  1. 01Fila “IA Sugere”Carros que o agente não encontrou, com link para a conversa
  2. 02“+ Cadastrar”Formulário já preenchido com o que a IA coletou
  3. 03Vendedor completaAmperagem, tipo e formato da caixa
  4. 04Aplicação salvaA sugestão sai da fila e o agente passa a conhecer o carro
Painel: o carro desconhecido vira cadastro.

Modelo de dados

  • baterias: marca, amperagem, tipo (comum ou EFB), formato da caixa, garantia em meses, preço à vista e parcelado, status ativo ou pausado.
  • aplicacoes: modelo do veículo, faixa de anos, câmbio, start-stop, amperagem e tipo de bateria recomendados, formato de caixa exigido.
  • veiculos_sugeridos: modelo, ano, câmbio e start-stop coletados pelo agente, nome do contato e link para a conversa.

Painel de gestão

O painel em 11 s, sem som: catálogo → aplicações → IA Sugere → cadastro pré-preenchido.
  • Catálogo de baterias agrupado por amperagem, com busca, filtros por marca e amperagem, paginação e ações de editar, pausar ou ativar (tira do ar o que está sem estoque sem apagar) e excluir com confirmação.
  • Aplicações de veículos: a tabela de compatibilidade, com câmbio, amperagem recomendada, formato da caixa e destaque para start-stop.
  • IA Sugere: a fila de carros que o agente não encontrou durante os atendimentos. Cada card tem “Ver chat”, que abre a conversa original, e “+ Cadastrar”.
  • Cadastro pré-preenchido: o formulário já abre com modelo, ano, câmbio e start-stop vindos da IA. O vendedor só completa a especificação da bateria e salva; a sugestão é resolvida automaticamente.
  • Login com Supabase Auth (e-mail e senha), sessão restrita à aba e todas as páginas protegidas.
Aba Baterias do painel: baterias agrupadas por amperagem, com busca, filtros por marca e amperagem e os botões Editar, Pausar e Excluir.
Catálogo agrupado por amperagem (preços desfocados).
Aba Aplicações: cards por veículo com faixa de anos, câmbio, amperagem e tipo recomendados, formato da caixa e selo de start-stop.
Tabela de compatibilidade por veículo.
Aba IA Sugere: cards pendentes de veículos identificados pelo agente, com ano, câmbio e os botões Ver chat e Cadastrar.
Fila “IA Sugere” (nomes de clientes desfocados).
Formulário de nova aplicação com modelo, câmbio, ano e start-stop já preenchidos e os campos de especificação da bateria em branco.
Cadastro já preenchido pela IA; o vendedor completa a bateria.

Stack

  • Agente: GPT-4o mini (OpenAI), sobre a plataforma de atendimento da Hunt Sales, no WhatsApp.
  • Banco e autenticação: Supabase (PostgreSQL e Auth, com RLS).
  • Painel: HTML e JavaScript com Tailwind CSS, estático, sem servidor próprio. Publicado no domínio da empresa e embutido no CRM.

Decisões e trade-offs

Humano no circuito para o que é incerto

O agente nunca chuta uma bateria para um carro desconhecido: transfere para a equipe e cria a pendência no painel. Errar a bateria significa entrega perdida e cliente frustrado.

trade-offNos carros desconhecidos, o cliente espera a equipe em vez de receber a resposta na hora.

A IA coleta, o humano confirma

A parte técnica (amperagem, tipo e caixa) fica com quem conhece o produto. A IA economiza a digitação do resto: o formulário já chega preenchido com o que foi dito na conversa.

trade-offCada carro novo ainda depende de alguém que entende do produto para completar o cadastro.

Perguntas na ordem certa

Primeiro, o agente pergunta se o cliente já sabe a amperagem. Se não sabe, coleta modelo, ano, câmbio e start-stop, que são exatamente as chaves da tabela de aplicações. Cada resposta vira um filtro da consulta.

Pausar em vez de apagar

Cada bateria tem status ativo ou pausado, e o agente só oferece as ativas. Assim a loja tira do ar o que está sem estoque sem perder o cadastro.

Front-end simples e estático

HTML e JavaScript sobre o Supabase, sem servidor próprio, para ser leve e fácil de publicar no domínio da empresa.

trade-offSem servidor próprio, a proteção dos dados fica na autenticação e nas regras de acesso do Supabase.

Resultado

  • O cliente estava em risco de cancelamento, e a solução reverteu o churn.
  • O atendimento passou a responder sozinho os casos conhecidos e a transformar os desconhecidos em cadastro.
  • Abriu um novo tipo de produto na empresa: agente de IA integrado a um banco de dados com uma interface de gestão. Com isso, a IA passa a conhecer o negócio do cliente e fica muito mais útil do que um chatbot genérico.

Não houve medição formal de métricas, então não há números aqui.

O mesmo padrão foi replicado para uma empresa de carregadores de veículos elétricos: veja o painel para carregadores de veículos elétricos.

Aprendizados

  • Em IA aplicada, o valor está tanto no sistema em volta do modelo (dados, painel, transbordo) quanto no prompt.
  • Projetar para o “não sei” primeiro: o caminho do veículo desconhecido foi o que deixou o sistema confiável.
  • O padrão “agente + base de dados + painel para humanos” é reaproveitável: serviu para baterias e depois para carregadores de veículos elétricos.