Sciene AI Companion: construindo uma plataforma autônoma de Customer Success no Databricks

A Sciene desenvolve produtos de AI que padronizam e escalam fluxos de trabalho empresariais de alto volume e focados em relacionamentos. Quando a Quartile, a maior plataforma de otimização de mídia de varejo do mundo, que gerencia marketing de desempenho para mais de 1.000 marcas, começou a usar a plataforma da Sciene para escalar sua operação de Customer Success, isso transformou a maneira como trabalham em diferentes regiões e fusos horários.

Na publicidade digital, os Customer Success Managers (CSMs) são a ponte entre uma agência e seus clientes, analisando o desempenho de campanhas, preparando apresentações de estratégia, sinalizando problemas proativamente e mantendo o relacionamento contínuo que mantém as contas saudáveis e em crescimento. Essa função exige tanto profundidade analítica quanto um toque pessoal. No entanto, em escala, essa combinação se perde.

Os CSMs passam horas toda semana montando apresentações do zero, reconstruindo o contexto das contas e fazendo a triagem de contas sem uma leitura sistemática de toda a carteira de clientes. Sem as ferramentas e a tecnologia certas, eles não conseguem acompanhar o ritmo.

Esta é uma aplicação perfeita para AI generativa. A Sciene, indo além da Quartile, está tentando resolver como introduzir a eficiência da AI em processos de negócios baseados em relacionamentos, mantendo a personalização vital para a conexão humana essencial.

Barreiras para a AI aplicada em Customer Success

A plataforma da Sciene precisava resolver três problemas simultaneamente:

1. Personalização em escala – seja um rascunho de e-mail, uma apresentação de reunião ou um diagnóstico de conta, cada resultado gerado por AI deve ter contexto de negócios: o desempenho e as métricas da conta, o estilo pessoal do CSM individual e os padrões de comunicação.
   Embora resolver isso uma vez seja simples, o desafio é fazer isso para mais de 350 CSMs com estilos de comunicação distintos em todo o mundo, e múltiplas interações semanais de 1.000 contas, cada uma com seu próprio histórico exclusivo.
2. Geração de conteúdo em alto volume – produzir 1.600 apresentações padronizadas de 80 slides toda semana, redigir rascunhos de respostas de e-mail para cada cliente — com qualidade consistente e sem gargalos de processamento.
3. Diagnóstico de causa raiz, não apenas detecção – os clientes precisam de mais do que alertas de alteração de conta; eles precisam de explicações sobre o motivo das alterações e orientações sobre o que fazer a seguir. A solução deve conectar dados de publicidade, campanha, inventário, faturamento e CRM para diagnosticar anomalias, que podem ter origem em mudanças sazonais, ações da concorrência ou mudanças no mercado global.

Da disponibilidade dos dados à apresentação do CSM, a Sciene tem uma janela de processamento muito estreita. A plataforma deve ingerir, modelar, executar inferência de AI e fornecer resultados em tempo real. Todos os pipelines, cargas de trabalho de AI e a camada operacional devem usar a mesma fonte de verdade governada — tornando o Databricks a solução arquitetônica ideal.

Databricks para Customer Success: por dentro do AI Companion da Sciene

Para atender a todos os requisitos, a Sciene criou uma plataforma AI Companion, estruturando três módulos para resolver gargalos distintos na forma como os usuários são atendidos:

• Email Hub – redação de rascunhos de respostas de e-mail com total compreensão do contexto. Gera respostas rápidas, ponderadas e baseadas em dados, escritas no tom de voz do CSM e aderindo aos princípios corporativos. Isso preserva o relacionamento com os clientes e economiza um tempo significativo. Uma pesquisa interna mostrou que o tempo de resposta caiu de 15 a 30 minutos para cerca de 3 minutos com o AI Companion, tornando-o 8 vezes mais rápido.
• Meeting Hub – geração de apresentações padronizadas em escala. Ele centraliza tópicos de discussão e resumos de reuniões anteriores para gerar uma apresentação de mais de 80 slides, garantindo que os clientes recebam uma experiência consistente e atualizada. Esse tempo de preparação foi reduzido de mais de 2 horas para cerca de 10 minutos — 12 vezes mais rápido —, o que significa que os CSMs se preparam rapidamente.
• Account Flagging System – detecção automática de flutuações nos negócios. Além de um painel de alertas, o sistema identifica o que mudou e diagnostica a causa raiz, eliminando horas de investigação manual. Os CSMs recebem um briefing pré-diagnosticado em vez de precisarem caçar informações em planilhas, o que leva a uma intervenção mais rápida junto ao cliente. Uma pesquisa com CSMs mostrou que o diagnóstico de uma conta sinalizada caiu de mais de 30 minutos para cerca de 5 minutos — 6 vezes mais rápido.

Nada disso substitui o julgamento do CSM — apenas remove o trabalho que estava atrapalhando. O CSM ainda é o responsável pela conta, pelo relacionamento e pela decisão sobre o que fazer a seguir; o AI Companion apenas garante que ele entre em cada conversa com o cliente já munido de todo o contexto.

AI aprimorando fluxos de trabalho humanos estratégicos

O Sciene AI Companion está implantado em toda a organização de CS da Quartile, que gerencia mais de 1.000 marcas. Com a coleta de dados e a redação de rascunhos resolvidas, os CSMs passam mais tempo da sua semana focados no que sempre foi o cerne da função: estratégia de conta mais profunda, conversas mais precisas com os clientes e as tomadas de decisão que mais importam. O impacto se reflete na ponta: os clientes recebem um atendimento mais rápido e baseado em dados, e a empresa opera uma organização de CS que escala com eficiência.

Por que o Databricks: governança e contexto no centro de tudo

A arquitetura do AI Companion foi construída sob um único princípio: todos os consumidores (pipelines de dados, modelos de AI, dashboards) devem ler das mesmas tabelas governadas, sem desvio de sincronização.

A Sciene avaliou que a alternativa de usar uma pilha fragmentada de bancos de dados, computação e infraestrutura de serviço de AI separados criaria uma enorme sobrecarga de manutenção devido a múltiplas cópias de dados, reconciliação complexa e desvio inevitável de dados. O Databricks elimina isso completamente ao usar:

• O Delta Sharing traz os dados da Quartile para o ambiente da Sciene com zero cópias, zero exportações e zero desvio — as mesmas tabelas governadas nas quais a Quartile opera seus negócios ficam imediatamente disponíveis para ingestão e modelagem. Sem o Delta Sharing, a Sciene precisaria criar e manter pipelines de ETL personalizados para cada fonte de dados, introduzindo latência e risco de reconciliação em cada etapa. Isso também permite que o ecossistema da Sciene cresça para novos espaços, mantendo os dados descentralizados.
• Lakebase, o Postgres gerenciado do Databricks, armazena o estado operacional, as configurações e o histórico de alertas, metadados de reuniões, ações dos usuários e conteúdo gerado por AI — com capacidade de resposta transacional e governança de lakehouse. Ele preenche a lacuna entre cargas de trabalho analíticas e operacionais sem forçar a Sciene a executar um banco de dados separado fora do ecossistema do Databricks.
• Os Databricks SQL Warehouses atendem a cargas de trabalho analíticas, inferência de AI e leituras operacionais a partir das mesmas tabelas governadas em endpoints serverless — sem gerenciamento de cluster, sem custo de inicialização. Cada consumidor vê os mesmos números porque cada consumidor consulta a mesma camada.

Como resultado: a engenharia de dados nunca envia exportações personalizadas, o aplicativo nunca recalcula a lógica analítica e as cargas de trabalho de AI nunca mantêm seu próprio armazenamento de dados. Uma única base, sem desvios.

Como a base do Databricks potencializa cada módulo

A mesma arquitetura oferece suporte a todos os três módulos do AI Companion de maneiras ligeiramente diferentes:

• O Email Hub combina dados recentes da conta com o estilo de comunicação do CSM e os princípios da empresa, tudo baseado em consultas da AI Platform no Databricks. Isso elimina a obsolescência dos dados decorrente da recuperação de cópias. Os clientes recebem respostas oportunas e profundamente informadas porque a camada de dados escala, e não porque cada resposta mantém seu próprio contexto.
• O Meeting Hub cria cada apresentação com o estado mais recente da conta, extraindo o conteúdo dos slides das mesmas tabelas governadas que alimentam os relatórios em outras áreas da empresa. Uma única fonte de verdade significa que os clientes veem números que sempre coincidem — as apresentações nunca divergem dos dashboards.
• O Account Flagging executa uma avaliação diária do desempenho de publicidade, status da campanha, inventário, faturamento e dados de CRM. Ele grava alertas classificados por gravidade no Lakebase, onde o aplicativo os detecta imediatamente. O CSM pode intervir antes mesmo que o cliente perceba um problema. O ajuste de limites e as novas definições de alerta são alterações de configuração, não lançamentos de código.

A base para a expansão de AI no Databricks

A arquitetura unificada da plataforma de inteligência de dados do Databricks possibilita novos recursos. A Sciene está explorando uma integração mais profunda com a plataforma de AI do Databricks, incluindo Databricks Apps para inferência de AI escalável, MLflow para rastreamento de experimentos em várias tarefas de geração do AI Companion e Unity Catalog Lakeflow Connect para estender a governança e a ingestão de dados em todo o número crescente de ativos gerados por AI que a plataforma produz.

À medida que o Databricks lança novos recursos, a plataforma da Sciene os incorpora, tornando o AI Companion mais rápido e capaz sem a necessidade de alterações arquitetônicas.

Para saber mais sobre como a Sciene faz parceria com a Databricks para criar produtos nativos de dados e AI para fluxos de trabalho corporativos, visite sciene.com ou fale com seu contato na Sciene ou na Databricks.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original