Segundo reportagem da TechCrunch, publicada em 29 de julho de 2026, a startup americana Encore AI (antiga Insait IO) levantou uma rodada Série A de US$ 30 milhões, liderada pela Team8, pra expandir uma tecnologia que a empresa chama de “interaction mining” (mineração de interação).
O que a Encore AI faz de diferente
O método não parte de um roteiro pronto de atendimento. A empresa reúne gravação de ligação, e-mail, mensagem de texto e dado de CRM de cada cliente e separa, conversa por conversa, o que fez um atendimento avançar e o que fez ele travar. É esse material, extraído de interação real entre vendedor e cliente, que treina os agentes de IA de voz e texto da empresa, capazes de atuar junto com o time comercial ou de forma autônoma.
O CEO Dvir Ginzburg descreve a lógica como transformar o comportamento do vendedor que mais fecha negócio num padrão que a IA consegue repetir, em vez de depender de um script genérico aplicado igual pra todo mundo. É uma promessa de transformação com lastro declarado: o dado não vem de teoria, vem da própria conversa que já gerou venda antes.
Os números por trás da rodada
A reportagem cita dois indicadores concretos do resultado desse método:
- Mais de 40 clientes corporativos, a maioria do setor financeiro;
- Receita recorrente anual (ARR) 5 vezes maior do que na rodada seed, levantada menos de 18 meses antes.
Fundada em 2022 como Insait IO, a empresa começou construindo recomendação pra assessores financeiros antes de virar a plataforma de agentes de IA que é hoje.
Por que isso importa pra quem atende cliente no Brasil
O princípio por trás da Encore AI não exige orçamento de startup do Vale do Silício pra fazer sentido numa operação comercial brasileira. Qualquer negócio que já tem histórico de conversa no WhatsApp, ligação gravada ou CRM preenchido tem o mesmo ponto de partida: em vez de colocar um chatbot genérico pra responder tudo igual, mapear primeiro o que já funcionou nas conversas reais do próprio time antes de automatizar.
É exatamente esse tipo de atendimento, ancorado em padrão real de conversa, que a R1 Automações constrói via SDR virtual: o agente reconstrói a linha do tempo de cada lead, aplica o que já demonstrou funcionar em conversas parecidas e qualifica antes de passar o contato pro vendedor humano, sem deixar o atendimento esfriar entre uma mensagem e outra.
O padrão que separa automação boa de automação genérica
O material que treina o agente de IA pesa mais na conversão final do que o tamanho do modelo de linguagem por trás dele. A Encore AI validou US$ 30 milhões de investimento nessa aposta: interação real de venda ensina mais do que roteiro engessado.
Pra uma PME brasileira, o caminho equivalente começa sem nenhuma rodada de investimento: organizar o histórico de atendimento que a empresa já tem, entender qual conversa costuma virar venda e usar isso como base antes de automatizar qualquer etapa, é o que constrói previsibilidade de verdade. Automação sem esse lastro vira só um chatbot bonito que não fecha negócio, o tipo de promessa vazia que qualquer operação comercial séria deveria evitar.
