Um cliente abre o aplicativo do banco para contestar uma cobrança na fatura. No modelo que o mercado conhece bem, o chatbot identifica a intenção e começa um interrogatório: quando aconteceu, qual foi o valor, com qual empresa. No fim, entrega um número de protocolo e, na melhor das hipóteses, oferece a transferência para um atendente humano. O problema continua lá.
Com um agente de IA, a história é outra. “Ele vai olhar todo o meu comportamento de compra com a empresa, vai olhar meu histórico. Vai ver se aquilo é um primeiro contato ou se eu sou um recorrente”, descreve Luiz Eduardo Sirera, Regional Sales Director da Omilia Conversational Intelligence, durante painel no CONAREC 2026. Dependendo do valor, o próprio agente faz o ressarcimento. Se o caso for complexo, chama um humano e repassa tudo o que já apurou. “Eu respondo no modelo tradicional, eu resolvo no modelo agente”, resume.
Essa diferença entre responder e resolver é o centro da próxima etapa da Inteligência Artificial no relacionamento com o cliente. E ela chega rápido. Marco Lupi, founder e CEO da Alter Ego, lembra que a área de experiência do cliente foi a principal porta de entrada da IA nas organizações, graças ao alto volume de interações, à abundância de dados e à facilidade de medir impacto. Segundo pesquisas citadas por ele, até o fim de 2027, “mais ou menos 50% dos atendimentos serão realizados envolvendo IA, seja de forma autônoma, seja como copiloto”.
A ambição, porém, vai além disso. “A IA vai ter autonomia de olhar uma jornada do início ao fim. E, se encontrar problemas, se conectar com dados, se conectar com sistemas. E, se tiver um problema, agir. Antes que o cliente mesmo possa perceber o problema”, afirma Lupi.
O atendimento não é uma linha reta
Na Latam, a primeira lição veio de um paradoxo. A companhia alimentou sua IA com informações até alcançar índices de assertividade acima de 90%, mas a qualidade do atendimento não cresceu na mesma proporção. Rômulo Machado, Head Senior Contact Center BR da empresa, explica o motivo: “O atendimento não é uma linha reta, ele é caótico”.
O exemplo vem do dia a dia da aviação. “No mesmo atendimento, o cliente pode me ligar porque ele quer comprar uma bagagem que ele não adquiriu no momento da compra e lembrar que no voo anterior ele teve uma bagagem danificada.” Para dar conta desse emaranhado, o caminho é tratar o agente de IA como se trata o atendente humano. “A gente traz especialidades para os nossos agentes, que eles vão ter que se comportar no como atender, e não só no que atender”, diz.
A Vivara fez a migração do chatbot para a IA há exatamente um ano. Hoje, 75% dos contatos chegam pelo WhatsApp, onde uma orquestradora identifica o cliente, recupera o histórico de pedidos e direciona a conversa para um dos três agentes, que cuidam de reclamações, pós-venda e até de um serviço de personal shopper. “A gente está muito aquém do que a gente espera para amanhã. Mas muito além do que a gente estava há um ano”, avalia Letícia Cardoso, Head de Experiência do Cliente SAC da marca.
A pressa, para ela, é estratégica. “Se a gente não correr e não fizer da forma que a gente consegue, primeiro, para depois fazer o perfeito, a gente vai ficar para trás.”
Decidir o que fica com a máquina
No setor financeiro, dar autonomia à IA exige uma camada extra de cautela. Mariana Uvo, Head de CX do Neon, acompanhou de perto a evolução ao longo de sete anos na empresa, desde a época em que sua equipe cadastrava palavras escritas com erro para que o chatbot conseguisse reconhecer as dúvidas dos clientes. “O nosso desafio é como a gente aumenta ainda mais o poder de resolutividade, mas com segurança. Ainda mais no setor financeiro, isso é extremamente importante e regulado.”
A fatura, principal motivo de contato no Neon, ilustra o avanço. O agente já lê status, valores e compras, e consegue perceber, por exemplo, que o cliente não reconheceu uma compra parcelada e que não se trata de cobrança indevida. Mas nem tudo o que é tecnicamente possível deve ser automatizado. “Uma coisa é você não conseguir deixar no agente por uma capacidade técnica. E outra coisa é você decidir consciente e não querer deixar com os agentes“, pondera.
É o caso do público vulnerável, definido por variáveis como renda, educação financeira e profissão. “Esse público específico, eu quero que ele transborde para o humano, e de preferência de uma forma bem tempestiva.” A executiva também admite que nem toda aposta dá certo. Neste ano, o Neon descontinuou uma solução de copiloto que não entregava os resultados esperados. Por isso, monitorar o que acontece por trás de cada agente é obrigatório. “Eu não quero que meu cliente fale que meu agente deu a informação ou fez a ação errada no meu canal crítico.”
Quando cinco minutos parecem uma eternidade
No streaming, o tempo tem outro peso. Alecsandro Cavalcante, Head of Customer Care do Globoplay, recorre à própria paixão pelo futebol para explicar. “Eu sou flamenguista, então imagina um jogo ali no Premiere, e eu não consigo me logar”, diz. “Cinco minutos, dez minutos, e eu sem conseguir ver meu jogo, isso talvez seja uma das piores experiências.”
Para esses momentos, a empresa criou uma estratégia chamada performance care. Quando uma falha técnica é detectada na Smart TV, o usuário pode receber um QR Code que o leva a um agente de IA no WhatsApp, batizado internamente de Bial. “Hoje a gente resolve 88% das questões técnicas dentro do WhatsApp, sem a necessidade da derivação para o atendimento humano”, conta.
Os números gerais acompanham. Há cerca de dois meses, o Globoplay passou 100% do atendimento por texto para o Agentforce, da Salesforce. A contenção supera 75% e o NPS subiu quase 30%. O humano, porém, continua no circuito, e o próprio agente sabe quando chamá-lo. “Na menor evidência de um atrito, de um descontentamento, ele faz o direcionamento para o atendimento humano.”
A aviação conhece bem o valor de antecipar problemas. Rômulo lembra que, pouco tempo atrás, alterar um voo exigia ir ao balcão do aeroporto. Hoje, o cliente resolve pelo aplicativo, e o call center já sabe qual voo foi afetado antes mesmo de ele contar a história. O próximo passo é agir antes do contato. “A grande dificuldade é orquestrar todos esses dados para você ser proativo no momento exato. Porque aquela solução precisa ser entregue naquele momento.”
Mesmo nesse cenário, o humano segue decisivo. Em um mesmo voo cancelado, pode haver alguém que só precisa chegar no dia seguinte e alguém que tem um compromisso inadiável em poucas horas. “Massificar talvez seja uma primeira barreira, mas personalizar com o humano, entender exato aquela dor para aquele problema, aí vai ser o passo seguinte”, diz o executivo.
Alexandro resume a mudança de mentalidade. “Antes, a gente tinha muito mais a preocupação em entregar uma resposta. Hoje, a IA tem um objetivo, que é resolver o problema.”
Menos contatos, outros indicadores
Se a IA agir antes do problema, o volume de interações tende a cair. No Neon, 80% dos contatos eram dúvidas há sete anos. Hoje, são 60%. “A gente teve uma redução, inclusive, de 59% no custo mensal. Mas eu acho que você muda a forma como o humano se relaciona com o cliente”, observa Mariana. O que chega ao atendente é mais complexo, e a própria tecnologia pode apoiá-lo na operação.
Alexandro enxerga o mesmo movimento, sem alarme. O Globoplay fechou agosto com o menor contact rate de sua história. “A gente vai ter uma operação em algum momento menor, a gente não tem como fugir disso. Mas, em algum momento também, essa operação menor se estabiliza, porque as bases crescem.” O efeito colateral positivo, segundo ele, é a volta das células especialistas, que substituem o modelo multiskill em que um mesmo atendente cuidava de fatura, produto e problemas técnicos.
A lógica de medição também muda. “Eu não tenho mais meta de tempo de atendimento, porque eu quero que o problema seja resolvido”, afirma Letícia. Com a IA no WhatsApp, a conversa pode se estender ao longo do dia sem desgaste. “O cliente está ali, ele não vai ficar cinco minutos impaciente no telefone. Ele vai conversar com você ao longo do dia.” Com a leitura rápida das causas de insatisfação, como falhas na entrega, a equipe consegue atacar o processo que gera o número, e não apenas o número.
Nem todo negócio, porém, quer reduzir contatos. Luiz cita o caso da rede Taco Bell, que usa a solução da Omilia nos totens de drive-thru em mais de mil lojas nos Estados Unidos. Ali, mais interação significa mais receita, com upsell acima de 10% no autoatendimento. E há ganho também para quem trabalha na loja: segundo ele, as unidades registram maior retenção de funcionários, que passam a se dedicar a tarefas mais nobres voltadas ao cliente.
O dever de casa vem antes do agente
Se o destino está claro, o caminho ainda tem obstáculos, e eles pouco têm a ver com a tecnologia em si. Para Luiz, tudo começa na qualidade da informação. “Se a gente não tiver uma base de dados extremamente bem estruturada, você vai fracassar”, alerta. Muitas provas de conceito realizadas no último ano acabaram engavetadas por esse motivo. “Não tem nada a ver com tecnologia, performance ou qualidade da voz. Tem a ver com a dificuldade de disponibilidade dos dados, a integração dos sistemas, se as APIs estão retornando de uma forma adequada.”
Lupi reforça o ponto com ironia. Segundo ele, apenas cerca de 25% das empresas que adotam IA no atendimento já enxergam retorno econômico, justamente porque correm para implementar antes de se organizar. “Eu brinco com alguns dos meus amigos e clientes: você está comprando agentes, quantos quilos de agentes você comprou no mercado? Faça o dever de casa antes: dados, processos, governança.”
O que se espera da próxima fase
Quando o assunto é o que a IA ainda precisa entregar, as respostas desenham o futuro do setor. Para Rômulo, a prioridade é a resolução no primeiro contato. Letícia sonha com a predição e a prescrição, uma IA capaz de “levantar a mão e falar: olha, a gente acabou de ter um boom de chamados por causa de cancelamento”. Mariana chama a atenção para as pessoas. “Eu tenho vários exemplos aqui do meu time que não são técnicos de formação, mas que hoje atuam com tecnologia, com agentes, sem ter esse background.”
Luiz, com bom humor, deseja que a tecnologia responda aos desejos de todos. E Alexandro, que já vê o atendimento do Globoplay responder por 2% das vendas dos produtos digitais da Globo, aponta uma ambição que muda o lugar da área dentro das empresas. “Eu quero deixar de ser uma linha de custo, porque o agente hoje já está me habilitando a fazer vendas nos meus canais, no meu ecossistema de pós-venda.”
