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Aula: Tarefa de IA para Follow-up

Nesta aula, você vai aprender a criar e configurar uma Tarefa de IA — um recurso da Central de IA que funciona como um agente paralelo, capaz de gerar mensagens inteligentes para follow-ups automáticos. Essa tarefa é essencial para complementar o fluxo de follow-up que estruturamos na aula anterior.

Você vai aprender:

• O que é uma Tarefa de IA e como ela funciona como agente secundário.

• Como criar sua primeira tarefa do zero, definindo nome, objetivo e prompt.

• Como usar o Kiron 3.0 (ou 3.1 beta) para gerar prompts prontos para follow-up.

• Estrutura de 3 mensagens de follow-up:

  1. Mensagem curta (até 15 palavras), chamando atenção do lead.

  2. Mensagem mais estruturada (até 30 palavras), usando gatilhos sutis baseados no histórico da conversa.

  3. Mensagem final, com tom de fechamento e abertura para próxima interação.

• Como configurar o modelo, temperatura e tokens da tarefa de IA.

• Diferença entre usar ou não o histórico do agente como contexto para a mensagem.

• Como integrar a tarefa de IA dentro do fluxo de follow-up, controlando prazos (2h, 5h, 24h etc.) com no-input.

• Como registrar as mensagens geradas no histórico do agente ou em uma planilha para rastrear em que estágio o lead parou.

• Demonstração prática de teste em tempo real, com follow-up sendo disparado após o tempo configurado.

💡 Com isso, você terá um sistema automatizado de follow-up inteligente, que mantém o contato ativo com o lead de forma estratégica e contextualizada.

Deixe seus comentários e dúvidas aqui ou no nosso grupo. O que você achou dessa estrutura de tarefas de IA para follow-up?
Nos vemos na próxima 👊