IA da Sympla — Identidade e Voz.
Como projetei o sistema de linguagem e comportamento das IAs B2B e B2C da Sympla.
A Sympla estava construindo dois sistemas de IA conversacional com públicos completamente diferentes — e uma única voz precisava sustentar os dois. No início, existia inclusive a possibilidade de tratar as IAs como produtos independentes; foi uma discussão real no time antes de a arquitetura ser definida.
IA integrada ao Dashboard do Evento, voltada a produtores.
Ingressinho, IA voltada a compradores de ingressos.
Dois produtos, dois públicos, dois contextos — uma única marca atrás de tudo.
Sem critérios claros de comportamento, cada interação podia soar como uma IA diferente.
- T.01Rapidamente ficou claro que escrever respostas melhores, sozinho, não resolveria o problema.
- T.02IAs que improvisam quando não sabem terminam prometendo o que não podem cumprir — e isso destrói a confiança exatamente nos momentos mais críticos.
- T.03Em cenários sensíveis ou ambíguos, a inconsistência entre respostas é percebida muito antes de qualquer erro de copy.
- T.04Antes de definir como a IA fala, precisávamos definir como ela decide — e isso virou o ponto de partida do projeto.
No início, existia a possibilidade de tratar as duas IAs como produtos completamente independentes. Mas isso criaria um problema de consistência de marca difícil de sustentar no longo prazo. A decisão acabou sendo construir um único personagem, com comportamentos diferentes dependendo do contexto.
Consultor analítico.
Interpreta dados do evento, contextualiza desempenho e orienta o produtor — sem decidir por ele, sem prometer resultados, sem afirmar mais do que os dados permitem.
Assistente resolutivo.
Resolve a dúvida do comprador da forma mais rápida e clara possível. Quando não consegue, encaminha para o lugar certo sem frustrar.
Cinco camadas que descrevem como a IA decide o que dizer — antes de escrever qualquer resposta. Algumas dessas camadas só apareceram depois de testar cenários que não tínhamos previsto na primeira versão do sistema.
- 01
Identidade e valores compartilhados
Quatro princípios inegociáveis com ordem de prioridade explícita para situações de conflito. Segurança e veracidade vem antes de empatia. Clareza vem antes de brevidade.
- 02
Classificação de intenção em sete tipos
Informacional, procedimental, transacional, emocional, exceção de regra, fora de escopo e sensível. Cada categoria determina estrutura, tom e profundidade da resposta.
- 03
Escala de empatia em cinco níveis
De dúvida simples sem marcador emocional até humanidade total em casos de saúde, morte ou emergência.
- 04
Política de incerteza
Uma das preocupações centrais era evitar comportamento improvisado. Definimos regras explícitas para cenários de baixa confiança: em determinados casos, a IA simplesmente não responde — assume o limite e redireciona.
- 05
Sistema de transbordo em camadas
IA → Árvore de Decisão → Humano. Gatilhos por criticidade, biblioteca de frases de transbordo por contexto e protocolo de handoff para atendimento humano.
- 01Etapa 1 / 5
Pesquisa e enquadramento
Mapeei diferenças entre os dois públicos, contextos de uso, tipos de dúvida e nível de risco envolvido em cada superfície. Boa parte do tempo foi gasto entendendo onde os contextos divergiam de verdade — e onde só pareciam divergir.
- 02Etapa 2 / 5
Decisão de arquitetura
A primeira versão considerada eram duas identidades separadas. Voltamos atrás depois de simular respostas lado a lado e perceber que a fragmentação de voz era pior que a perda de especialização.
- 03Etapa 3 / 5
Sistema de comportamento
Desenhei as cinco camadas: identidade, classificação de intenção, escala de empatia, política de incerteza e transbordo. A camada de incerteza foi a que mais mudou ao longo do processo.
- 04Etapa 4 / 5
Especificação técnica
Traduzi o sistema em documentos diretamente utilizáveis por engenharia na construção dos system prompts. Ajustes vieram conforme o time técnico testava casos reais.
- 05Etapa 5 / 5
Casos de borda e transbordo
Mapeei exceções, situações sensíveis e bibliotecas de frases para handoff humano em cada modo — muitos só surgiram nos testes, não no desenho original.
Como organizamos o sistema de comportamento.
Cinco decisões que vieram da prática — cada uma respondendo a algo que apareceu nos testes ou nas conversas com engenharia.
Um personagem, dois modos
Considerar identidades separadas era tentador pela especialização, mas fragmentaria a marca em duas vozes. Modos de operação preservam coerência e permitem comportamento contextual sem quebrar consistência.
Pensar antes de falar
Definir como a IA decide o que dizer veio antes de definir como ela fala. Sem decisão estruturada, voz vira improviso na primeira pergunta que sai do roteiro.
Prioridade explícita entre princípios
Princípios inegociáveis só funcionam se há ordem clara para o conflito. Segurança vence empatia. Clareza vence brevidade. Sem isso, cada decisão vira discussão.
Incerteza como comportamento, não como copy
Faixas de confiança com comportamento obrigatório. Em determinados casos, a IA simplesmente não responde — assume o limite e redireciona.
Documentação para engenharia, não para gaveta
Entreguei especificações técnicas, não diretrizes editoriais. O sistema foi projetado para virar system prompt, não slide de apresentação.
- 01
Guia de Identidade e Voz B2B
DocumentoPrincípios, tom e padrões para o Modo Produtor. - 02
Guia de Identidade e Voz B2C
DocumentoPrincípios, tom e padrões para o Modo Comprador. - 03
Especificação Técnica B2B
EspecificaçãoCamadas de decisão prontas para virar system prompt. - 04
Especificação Técnica B2C
EspecificaçãoCamadas de decisão prontas para virar system prompt. - 05
Transbordo e Casos de Borda B2B
PlaybookGatilhos, frases e protocolo de handoff humano. - 06
Transbordo e Casos de Borda B2C
PlaybookGatilhos, frases e protocolo de handoff humano.
O que precisou existir para a IA funcionar em dois contextos diferentes.
- I.01Sistema de linguagem completo para duas IAs distintas, com documentação técnica utilizada diretamente por engenharia.
- I.02Framework de comportamento adotado como base para o desenvolvimento dos system prompts em produção.
- I.03Time de produto passou a ter critérios concretos para decisões de linguagem em contextos de IA — antes eram discutidas caso a caso.
- I.04Primeiro projeto de AI Content Design estruturado na Sympla, abrindo precedente para projetos posteriores na área.