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Bradesco Seguros: governança, IA, e o limite entre humano e máquina no atendimento

Bradesco Seguros: governança, IA, e o limite entre humano e máquina no atendimento

Veja como a seguradora de um dos maiores bancos do País vem definindo onde a IA pode atuar.
Alexandre Faller, do Bradesco Seguros, detalha como a seguradora combina plataforma proprietária e tecnologia da Genesys para escalar atendimento.
Foto: Shutterstock.
O Bradesco Seguros aposta em governança clara para equilibrar automação e decisão humana. Processos sensíveis, como sinistros, permanecem sempre sob avaliação de um atendente, mesmo com apoio de Inteligência Artificial. A transformação já dura entre quatro e cinco anos, sem rupturas abruptas. A migração para a Genesys foi gradual, mantendo múltiplos parceiros para reduzir dependência de um único BPO. O WhatsApp virou o principal canal de atendimento, crescendo até 24% ao ano. O próximo passo da seguradora está na gestão de backoffice, com a chegada do Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA).

“O desafio hoje é basicamente estabelecer governança nas iniciativas de IA que nós temos e fazer uma boa mensuração com relação a custo, retorno de investimento e os casos de negócio que a gente quer colocar e potencializar, à luz do que já está sendo feito, para o grupo, com a Bridge, Bradesco Inteligência de Dados Generativa.” Foi com esta visão objetiva e sem rodeios que Alexandre Faller, Superintendente Sênior de TI da Bradesco Seguros, iniciou sua conversa comigo, durante o Genesys XPerience 2026, realizado em Las Vegas, no início de setembro. Em pauta, o case da Bradesco Seguros a partir da adoção das tecnologias da Genesys.

O Grupo Bradesco opera com um processo de governança robusto, estruturado em torno da Bridge, a plataforma proprietária de IA generativa e agêntica do banco. “O Bradesco quer realmente potencializar os casos de negócio através dessa plataforma, mas a gente não ignora ecossistemas organizados de inteligência agêntica”, afirma o executivo, citando a parceria com a Genesys como exemplo.

A estrutura de atendimento da seguradora reúne cerca de 500 colaboradores diretos e por volta de 2.000 terceirizados, uma proporção próxima de quatro para um. Mas, para Faller, essa métrica perde relevância diante da pergunta que realmente importa: “Qual tipo de interação cada camada resolve?”.

A resposta, no caso da Bradesco Seguros, segue um princípio simples: “a gente não está direcionando Inteligência Artificial pra fazer atendimento diretamente sem a intervenção humana”, especialmente em processos ligados a sinistro, “um momento de tremendo estresse emocional”, como ele descreve. O que a IA assume é o campo informacional, aquilo que o cliente pode optar por resolver sozinho, enquanto os processos mais sensíveis mantêm sempre um humano na ponta, agora apoiado por bases de conhecimento com maior acurácia. “Você tem um atendimento mais rápido, proporcionalmente mais resolutivo”, resume.

Uma jornada de quatro a cinco anos, sem Big Bang

A transformação, segundo Faller, não é recente. “Esse processo de transformação aconteceu lá atrás, eu diria que tem quatro, cinco anos e, claro, passou por pessoas, por processos, por tecnologia.” O ápice veio no ano passado, com a migração das operações para a Genesys, feita de forma gradual e deliberadamente sem chances de todo o negócio depender de um único parceiro. “Nós não fizemos nenhum Big Bang. A gente tem hoje uma organização não tão dependente de um BPO, temos operações críticas com um parceiro e também com outro, para fazer um balanceamento.”

O maior obstáculo, reconhece, foi cultural. “As pessoas, de uma maneira geral, estão presas ao processo que vivem. Essa questão de você mexer nos processos, de ter a boa vontade de se colocar permeável para mexer, é um grande desafio interno.” A boa notícia, diz ele, é que essa disposição aumentou muito desde o início da jornada.

Um dos pontos técnicos mais elogiados por Faller nesse processo de “agentificação” é a continuidade de contexto entre canais, chat, WhatsApp, agentes humanos, garantida pelas features nativas da Genesys combinadas à Bridge. “O cliente começa uma interação pelo chat, e já podemos ver a intenção e o contexto ali. A qualquer momento pode derivar para o humano, e o operador já tem o contexto de tudo que aconteceu naquele momento, inclusive interações anteriores.” Soma-se a isso à análise de sentimentos, integrando speech analytics e text analytics nativos da plataforma, usada para direcionar o cliente a um supervisor mais experiente ou a um operador com maior conhecimento sobre o tema, conforme o “mood” identificado.

O desafio, nesse ponto, é genuinamente brasileiro. “O Brasil é particularmente desafiador porque você tem dialetos regionais, no Nordeste, no Sudeste, no Norte. Mesmo dentro de São Paulo, a linguagem da Zona Sul não é a da Zona Norte.” A equipe vem alimentando a base com expressões idiomáticas, gírias e sinais de irritabilidade para capturar nuances como ironia. Menos por curiosidade linguística, e mais porque entender o mood do cliente é decisivo num canal onde, segundo ele, “quanto menos passos até resolver o problema, melhor”.

WhatsApp: o “sistema operacional do brasileiro”

O volume de atendimento via WhatsApp tem crescido entre 23% e 24% ao ano, segundo Faller, sem crescimento proporcional de headcount. “A Inteligência Artificial absorve. A gente não tem crescido pessoal por conta disso.” Como defendemos e mapeamos na CX Brain, o canal já ultrapassou a condição de ferramenta e assume a condição de sistema operacional do brasileiro. Ele permite que você controle, tenha memória, planeje, acompanhe, tenha feedback. Funções com as quais Faller concorda e que dão ao aplicativo de mensagens um poder que outros canais não têm.

Mas essa digitalização e inteligência acoplada ao mercado segurador pode levar à hiperpersonalização?  Faller defende uma postura conservadora, em parte por regulação, em parte por princípio. “No que se refere a seguros, você tem que ser extremamente cuidadoso. O que é invasivo é subjetivo: quem tem que dizer é o cliente.” A estratégia da seguradora é fazer pequenas experimentações de jornada, sustentadas por uma diretriz interna old-school, mas eficaz: pesquisa de satisfação em toda e qualquer interação, gerando um NPS granular por segmento de negócio, automóvel, residencial, vida, previdência. “Isso é o que nos dá confiança pra poder ousar ou não.”

Esse mesmo NPS por segmento é o instrumento usado para calibrar, dia a dia, onde termina a IA e começa a decisão humana. Processos como autorização de cirurgia ou internação permanecem sempre sob avaliação humana, “mesmo que facilitado pela IA”, como na triagem.

Próximo passo: AVA e gestão de backoffice

Com as funções de atendimento direto já bem exploradas, incluindo speech e text analytics, copilotos, sumarização de chamado, transcrição, o próximo movimento da Bradesco Seguros está na gestão de backoffice e na qualidade das operações terceirizadas. O primeiro caso de AVA (Ambiente Virtual de Aprendizagem) deve entrar em produção em breve. “O AVA nos permite avaliar processos ainda em termos de gestão de contato: a forma como você mede a qualidade dos parceiros. Acho que vamos ter surpresas interessantes.”

Faller destaca ainda um ator fundamental no mercado segurador: o corretor. “Fora dos grandes centros, o corretor tem muita força, muita ascendência sobre o cliente. Ele é nosso principal parceiro, independentemente da região. E, nesse sentido, muitas vezes, se o cliente teve um sinistro, ele fala com o corretor, antes de falar conosco.”

Na comparação com as verticais dentro do próprio grupo Bradesco, Faller reconhece a dianteira histórica do banco em tecnologia, mas vê o setor de seguros ganhando relevância estratégica: “seguros passa a ser um capital estratégico relevante: você tem a oportunidade, a partir do momento que a população se enriquece, de aumentar a rentabilidade como grupo”.

Horizonte de dois anos: internalizar conhecimento, não gente

Uma das hipóteses que estão em discussão em diversas empresas envolve internalizar operações de atendimento por conta da IA agêntica. No caso da seguradora, Faller separa dois movimentos que não devem ser confundidos. A diretriz de reforçar o quadro interno de tecnologia já existia antes do hype de IA: “é para reter conhecimento, depender menos da força externa de trabalho. O banco já foi nessa direção, mas essa já é uma diretriz independente do hype de IA”.

O que ele projeta, sim, é uma mudança de perfil. Assim como o desenvolvedor de software migrou de um papel de execução para um papel consultivo, como “arquiteto”, “auditor do que a máquina está produzindo”, o operador de atendimento também tende a se especializar, liberado de tarefas hoje “tornadas commodity” pela IA, como resumos de chamado. “Esse agente vai trabalhar em atividades mais nobres, pode ser um especialista no atendimento eletivo de saúde, por exemplo”, finaliza.

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