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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:
Mensagem curta (até 15 palavras), chamando atenção do lead.
Mensagem mais estruturada (até 30 palavras), usando gatilhos sutis baseados no histórico da conversa.
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 👊