IA de voz em tempo real — PT-BR, no fluxo da chamada.

• Supervisor só descobre problemas quando já viraram reclame-aqui.

  O padrão se repete: cliente reclama publicamente, alguém escuta a gravação, descobre que 40 atendentes repetiram o mesmo erro na semana passada. O problema existia há dias — só apareceu quando virou crise de imagem. Sem IA de voz rodando dentro da chamada, a operação sempre descobre tarde.

  Insight reativo

• Speech analytics passivo cobra caro pra entregar amostragem.

  Suíte enterprise internacional nasceu pra contact center de dezenas de milhares de PAs, com licença em seis dígitos, projeto de implementação de 3 a 6 meses e consultoria acoplada. Pra operação BR de 20 a 200 atendentes, a matemática nunca fechou — e o que chega, chega em batch pós-chamada. Útil pra auditoria, inútil pra intervir.

  Compliance amostral

• Agente humano fica sozinho com objeções complexas.

  Cliente joga cenário que o script não cobre, atendente trava. Sem transcrição ao vivo na tela do supervisor, sem extração de entidades na hora, sem flag disparando quando o cliente menciona "cancelar" ou "reclame aqui", o resgate depende da memória e da paciência do supervisor pra escutar por trás do ombro. Não escala.

  Supervisor cego ao vivo

1. 01

   Captura via SIP trunk ou operação nativa

   PABX legado ou voz nativa no Interaflow

   Se a sua operação de voz já roda no Interaflow (SIP + Asterisk gerido pela plataforma), a captura é nativa — nada a integrar. Se você tem PABX legado (Avaya, Alcatel, Mitel, solução on-prem antiga), o PABX aponta SIP trunk pro Interaflow e o áudio segue o caminho normal da chamada, com gravação e stream no nosso lado. SDK de captura client-side e SIPREC passivo estão no roadmap.

2. 02

   Transcrição PT-BR em tempo real

   Deepgram · AssemblyAI · Whisper · Realtime

   Cada chamada ativa entra num pipeline de STT streaming — Deepgram Nova-3 pra real-time com latência sub-segundo, AssemblyAI Universal pra reprocessamento batch pós-chamada, OpenAI Whisper como fallback offline/on-prem e OpenAI Realtime API quando a chamada é com agente de IA conversacional. Saída: texto PT-BR com timestamps por trecho, identificação de locutor (agente/cliente/IA) e escopo pra sotaques brasileiros. O mesmo stack alimenta a URA conversacional no ponto de entrada da chamada.

3. 03

   Classificação semântica + NER por trecho

   intent + entidade em pre-connect e post-turn

   Sobre cada turno de fala, o motor de classificação roda em pre-connect (intent inicial) e post-turn (intent atualizado por trecho). Em paralelo, o NER puxa CPF, número de pedido, valor prometido, data e endereço direto da fala. Perfis por campanha — "compliance LGPD dito?", "objeção de preço tratada?", "prometeu desconto acima da alçada?" — e o motor marca presente/ausente por trecho. Sentimento por trecho em tempo real e topic modeling automatizado em escala estão no roadmap.

4. 04

   Flag automático no dashboard — durante a chamada

   supervisor intervém enquanto a ligação está ativa

   Quando uma classificação bate critério configurado — compliance não cumprido, script fatal não dito, desvio de fase obrigatória, palavra-chave de escalada (cancelar, reclame aqui, procon, advogado) — a chamada entra no dashboard do supervisor com status requer atenção. Enquanto a ligação está ativa. O supervisor vê transcrição, entidade extraída e motivo do flag — decide se entra em escuta silenciosa, sussurra pro atendente ou aguarda pra coaching pós. Subscription push/Slack/webhook integrado está no roadmap.

5. 05

   Resumo vivo do contato + busca full-text

   histórico 360° entre canais

   Antes de cada interação — e enquanto a nova chamada acontece — a plataforma entrega o resumo vivo do contato: histórico unificado entre canais (voz, WhatsApp, chat — ver Omnichannel), transcrições anteriores, entidades já extraídas, classificação da última conversa, motivo do retorno. Busca full-text cobre 100% das transcrições acumuladas — dá pra procurar "cancelamento" em 90 dias de ligação com um search bar. Agent assist live (autocomplete inline na tela do atendente) está no roadmap.

SDK de captura client-side, SIPREC passivo, sentimento por trecho em tempo real, topic modeling automatizado em escala, subscription push/Slack/webhook e agent assist live estão no roadmap.

Comparação baseada em arquiteturas típicas de speech analytics legado — não referencia produto por nome nesta página. Pra análise lado a lado com NICE, Verint ou CallMiner, ver /alternativas/nice.

• Cobrança

  Dor central

  Promessa de pagamento quebrada, negociação que "parecia fechada" caindo no vencimento, atendente prometendo desconto fora da alçada. Sem transcrição ao vivo, o supervisor só descobre quando o recuperado não entra.

  O que destrava

  NER extrai "prometeu R$ X até data Y" do fluxo da fala — supervisor vê no painel enquanto a chamada rola. Classificação detecta "mencionou alçada de desconto acima do permitido" e flaga. Em vez de escutar 2 mil chamadas/dia, o supervisor foca nas 30 que bateram critério fatal.

• Vendas outbound

  Dor central

  Script bom no papel, conversão ruim na prática. Qual argumentação funciona? Qual objeção derruba a venda? O time acha que sabe, nunca mede.

  O que destrava

  Classificação de fase por trecho + heatmap fase × resultado + análise comparativa (A/B) de scripts no mesmo período. Descobre em semanas o que antes se descobria em anos — se descobria. Combinado com discador preditivo, fecha o loop entre discagem, atendimento e otimização de roteiro.

• SAC receptivo

  Dor central

  Volume massivo, TMA sob pressão, FCR (first-call resolution) caindo. Não dá pra escutar chamada por chamada pra entender por que o tema "segunda via" gerou 400% mais contato neste mês.

  O que destrava

  Busca full-text em 90 dias de transcrição ("por que estão ligando sobre segunda via?"), classificação automática por tema, flag no dashboard quando volume de um critério sai do padrão histórico — resposta operacional em horas, não em reunião mensal.

• Compliance regulatório

  Dor central

  LGPD, Banco Central, ANS, ANATEL — todos pedem prova de que script obrigatório foi dito. Auditoria interna e externa exige amostra representativa, monitor humano não dá conta.

  O que destrava

  Critério fatal pra script obrigatório ("aviso de gravação dito?", "LGPD dito antes da coleta?"), avaliação em 100% das chamadas elegíveis, exportação pra BI com citação do trecho exato onde o script foi (ou não) cumprido. Prova auditável, não amostragem — e flag ao vivo quando o atendente esquece, não no relatório do mês que vem.

• Agentes de IA

  Quando o agente não só escuta — atende. Voz com OpenAI Realtime, memória por contato entre canais, handoff que passa contexto pro humano.

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• Monitoria automática

  100% das conversas avaliadas por rubrica configurável — o que a IA de voz transcreve e classifica vira score por agente, heatmap fase × resultado e busca full-text.

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• Analytics

  Dashboard operacional, tática e estratégica — o que a IA de voz extrai alimenta o funil, a comparação A/B de script e o export pra BI via CSV ou MCP Server.

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• URA conversacional

  IVR que escuta em vez de pedir "digite 1". O mesmo stack de STT que alimenta a IA de voz também roda no ponto de entrada da chamada.

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