Resposta direta: escolha uma agência que consiga provar o sistema completo por trás da experiência, e não apenas apresentar telas ou um chatbot. Exija evidências sobre sete dimensões: resultado e jornada, conteúdo e conhecimento, interação e escalonamento humano, arquitetura e integrações, acessibilidade e confiança, avaliação e mensuração, e operação e propriedade. Antes de contratar o rollout, faça uma descoberta remunerada com usuários, conteúdo real, restrições técnicas e critérios de aceite. A proposta vencedora deve explicar como o site melhora uma tarefa valiosa, como falha com segurança e como sua equipe assumirá a operação.
Um site preparado para IA não é uma homepage com uma caixa de conversa. Pode usar busca semântica, recomendação, geração assistida, personalização, agentes ou interfaces conversacionais, mas continua sendo um serviço digital. Ele precisa ajudar pessoas a encontrar, entender, decidir e agir; respeitar permissões; funcionar quando o modelo ou uma integração falha; e produzir evidência de valor. Por isso, portfólio visual e familiaridade com um modelo específico são sinais insuficientes para selecionar o parceiro.
AI-Ready Experience Proof-7
Pontue cada dimensão de 0 a 4: ausente, descrita, demonstrada, validada com usuários ou operada em contexto comparável. O máximo é 28. Não permita que uma média alta compense falhas eliminatórias em privacidade, segurança, acessibilidade, direitos sobre conteúdo ou fallback. Peça a cada finalista o mesmo pacote de evidências para comparar capacidades, não estilos de apresentação.
1. Resultado e jornada
A agência deve começar por uma tarefa do usuário e um resultado de negócio: encontrar uma resposta confiável, qualificar uma oportunidade, selecionar uma solução, resolver um problema ou concluir uma transação. Peça o mapa da jornada atual, baseline, fricções, segmentos e hipótese de mudança. Google PAIR recomenda partir das necessidades das pessoas e definir sucesso; a IA só merece espaço quando melhora a tarefa em relação a uma experiência convencional.
2. Conteúdo, conhecimento e dados
Pergunte de onde virão fatos, ofertas, políticas, catálogo, provas e instruções. Exija inventário, autoridade editorial, atualização, permissões, taxonomia, fontes citáveis e tratamento de conteúdo ausente ou conflitante. A agência precisa separar conteúdo público, dados pessoais e conhecimento restrito, além de mostrar como CMS, DAM, CRM, analytics e mecanismos de recuperação permanecem governáveis. Sem essa base, a interface apenas acelera respostas inconsistentes.
3. Interação, explicação e escalonamento humano
Avalie como a agência projeta intenção, incerteza, confirmação e controle. A experiência deve dizer o que pode fazer, pedir confirmação antes de ações relevantes, explicar limites, preservar rotas de navegação e oferecer saída clara para atendimento humano. Teste usuários que recusam personalização, formulam pedidos ambíguos, alternam idioma ou precisam corrigir uma resposta. O objetivo é confiança calibrada, não parecer humano.
4. Arquitetura, desempenho e integrações
Peça um diagrama do caminho completo: navegador, camada de experiência, CMS, busca ou RAG, modelos, regras, ferramentas, identidade, CRM, comércio, observabilidade e fallback. Exija metas para velocidade, disponibilidade, custo por interação e degradação controlada. O NIST SP 800-218A reforça práticas seguras ao longo do ciclo de desenvolvimento; isso implica versionamento, testes, dependências conhecidas, separação de ambientes e resposta a vulnerabilidades.
5. Acessibilidade, privacidade e confiança
Acessibilidade deve entrar em discovery, design, conteúdo, componentes e testes, não em uma auditoria tardia. WCAG 2.2 oferece critérios verificáveis, mas conformidade também requer avaliação humana com diferentes tecnologias assistivas. Peça mapa de dados, consentimento e preferência, retenção, treinamento com entradas do usuário, avisos e revisão de claims. A proposta deve definir quem responde por cada controle e em qual evidência ele será aceito.
6. Avaliação e mensuração
Congele um conjunto de tarefas e critérios antes de ver o resultado. Combine conclusão da tarefa, qualidade factual, recuperação, acessibilidade, latência, custo, conversão assistida, satisfação, escalonamento e dano evitado. Inclua casos frequentes, bordas, idiomas e tentativas adversariais. O Perfil de IA Generativa do NIST trata medição e gestão como atividades contínuas; portanto, uma demonstração escolhida pela agência não substitui testes reproduzíveis com amostras representativas.
7. Operação, propriedade e transferência
Defina quem atualiza conteúdo, prompts, avaliações, integrações e políticas; quem monitora incidentes; e quem aprova mudanças de modelo. O contrato deve separar ativos do cliente, componentes proprietários e serviços de terceiros, além de prever documentação, exportação, acesso a logs, custos recorrentes, suporte, treinamento e saída. Prefira um parceiro que reduza dependência ao longo do tempo sem abandonar a responsabilidade pela entrega.
O teste de ruptura para os finalistas
Entregue aos finalistas um mesmo cenário: uma política importante muda, a fonte autorizada ainda está desatualizada, o CRM fica indisponível e um usuário pede uma ação não permitida. Solicite jornada, arquitetura, comportamento de fallback, mensagem ao usuário, evidência registrada e plano de correção. O exercício revela se estratégia, design, conteúdo e engenharia trabalham como um sistema ou como equipes desconectadas.
Discovery remunerada antes do rollout
Contrate uma fase curta para entender usuários, conteúdo, baseline, restrições, arquitetura e riscos; prototipar alternativas; e decidir se a IA é necessária. O manual de serviços do governo britânico recomenda usar discovery para entender o problema e decidir se deve avançar. Os entregáveis devem incluir mapa de jornada, inventário de conteúdo e integrações, protótipo testável, arquitetura, backlog, critérios de aceite, riscos e estimativa revisada.
Sinais eliminatórios
Desclassifique propostas que prometem personalização sem explicar dados e consentimento; ocultam custos de modelo; ignoram acessibilidade; não mantêm uma experiência funcional sem IA; usam apenas conteúdo de demonstração; não permitem auditoria das fontes; ou condicionam a operação a ativos que o comprador não pode exportar. Também é um alerta quando discovery termina necessariamente em rollout, independentemente da evidência.
Como decidir
Some a pontuação apenas depois de revisar os gates eliminatórios. Entre finalistas qualificados, compare clareza da hipótese, qualidade das evidências, capacidade de integrar design e engenharia, transparência econômica e plano de transferência. Defina aceite por tarefa e risco, não por lista de funcionalidades. Vincule pagamentos a entregáveis verificáveis e reserve uma decisão explícita de continuar, redesenhar ou parar.
Próximo passo
Use este scorecard com o guia de RFP em https://makinai.co/insights/pt/como-criar-rfp-servicos-ia, o guia de produto digital com IA em https://makinai.co/insights/pt/como-escolher-empresa-desenvolver-produto-digital-ia e o guia de IA para atendimento em https://makinai.co/insights/pt/como-escolher-empresa-ia-atendimento-cliente-contact-center. Para combinar marca, conteúdo, UX e tecnologia em uma experiência preparada para IA, conheça https://makinai.co/services/pt/agencia-branding-criacao-experiencias-digitais.