Há uma distância perigosa entre o entusiasmo com Inteligência Artificial e a capacidade real de entregar resultados a partir dela. Essa realidade é normalmente causada por deficiências de execução. E foi exatamente esse o fio condutor dos painéis protagonizados por Anna Convery, CMO da Verint, e Laura Green, SVP da empresa, durante o Verint Engage 2026, em Las Vegas.
Os números apresentados por Convery no primeiro painel são expressivos: 87% das empresas aumentaram investimentos em IA voltada ao cliente, outros 87% em assistência ao agente (copilotos) e 84% em WFM (Workforce Management) e forecast (predição). Ou seja, o dinheiro já está entrando. O problema é que entrar não é o mesmo que funcionar.
O gap da execução
Para além do crescimento dos aportes, os dados revelam um gap importante entre expectativa e entrega. Segundo pesquisa apresentada por Convery com mais de 600 profissionais de Contact Centers, 51% dos consumidores avaliam que os níveis de serviço estão aquém do esperado. E 79% afirmam que trocariam de fornecedor após uma experiência ruim.
A lógica é simples e brutal: as expectativas dos consumidores crescem mais rápido do que a capacidade das empresas de atendê-las. Não porque as ferramentas não existam. Mas porque a jornada entre adquirir tecnologia e gerar impacto real raramente é percorrida com disciplina.
A CMO da Verint usou uma expressão que sintetiza bem o diagnóstico: a lacuna é um problema de execução que atesta que as empresas sofrem com a falta de capacidade de transformar dados em ações e ações em resultados mensuráveis.
A apresentação de Convery foi pontuada por casos concretos que conferem ainda mais credibilidade à premissa. Após mudanças pontuais na jornada de adoção de tecnologia, uma empresa registrou redução de 16% no churn de clientes, o que, em termos de receita recorrente e valor de longo prazo, representa uma virada significativa. Outra reportou crescimento de 40% a 48% em vendas, ressignificando o Contact Center de centro de custo para motor de receita.
Um terceiro cliente relatou uma melhora de 12 pontos no NPS, métrica que poucos executivos e iniciativas conseguem mover com consistência. Esses números não são retrato de sorte: são consequência de alinhamento entre ambição e capacidade de implementação.
No campo da eficiência operacional, os resultados também são notáveis. Um cliente economizou US$ 10 milhões em autoatendimento e outros US$ 70 milhões em capacidade de agentes. Outro reduziu custos de supervisores em US$ 6 milhões. A IA, nesse contexto, veio para redistribuir energia humana para onde ela gera mais valor.
O agente no centro: turnover, tempo perdido e o custo do descaso
Um dado revelado pela pesquisa apresentada por Convery merece atenção especial: 31% dos agentes consideram deixar seus cargos nos próximos seis meses no mercado americano. O custo disso? Estimado em US$ 6,2 milhões por grupo de 1.000 agentes. Números que transformam redução de turnover de pauta de RH em pauta financeira.
O número é mais modesto do que vemos no mercado brasileiro. Por aqui, a situação deve se agravar ainda mais com a aprovação da lei que acaba com a jornada 6×1. Estimativas da CX Brain, a partir de sondagens de mercado, indicam aumento de custos da ordem de 20% nas operações de atendimento, com pouquíssimos ganhos de motivação e nenhum ganho de produtividade possível no médio prazo.
Outro dado do painel aponta que agentes gastam quase 9 minutos por interação em tarefas burocráticas, preenchimento de formulários, busca de informações com múltiplas transições de telhas entre aplicativos e registros manuais. Tempo que poderia ser dedicado à resolução real do problema do cliente.
A IA de assistência ao agente da Verint foi apresentada justamente como mecanismo para resgatar esse tempo, impactando ao mesmo tempo produtividade e satisfação no trabalho. Clientes que adotaram a abordagem relataram economias em força de trabalho de US$ 11 milhões e US$ 4,5 milhões, respectivamente. A lógica: agente mais bem assistido fecha mais rápido, erra menos, e tem mais razões para ficar.
O caso da British Telecom: uma história de confiança em IA
Se o primeiro painel estabeleceu o diagnóstico do setor, o segundo, conduzido por Kelly Koelliker, Chief Content Officer da Verint, com Laura Green, SVP de Contact Center do Columbia Bank e Anthony Cass, diretor de Vendas e Contact Center da British Telecom, trouxe a dimensão da implementação real. O aprendizado central é um mergulho em gestão de mudança.
A BT começou com um piloto de 12 semanas e apenas 100 agentes. A estratégia de rotação dos participantes foi deliberada: o objetivo era evitar vieses e garantir que os resultados não fossem efeito de um grupo específico. O que estava em jogo, além de verificar a efetividade do bot de coaching para o board, era provar para cada agente individualmente que a ferramenta funcionava para ele.
“Não basta convencer a diretoria. Você precisa convencer o agente que está no telefone,” resumiu o Anthony Cass. Essa frase condensa uma verdade frequentemente subestimada em projetos de transformação digital: a adesão na ponta é mais difícil, e mais decisiva, do que a aprovação no topo.
O resultado do rollout para 15.000 agentes foi uma redução de 30 segundos no tempo médio de atendimento. Parece pouco. Mas escalonado para milhões de interações, é uma transformação operacional significativa.
Laura Green também revelou os horizontes que o Columbia Bank começa a explorar. O “Genie Bot”, da Verint, um sistema que fornece insights em tempo real com base no desempenho individual do agente, representou o salto de assistência reativa para coaching proativo.
A IA não apenas sugere a resposta certa, como também aprende com os padrões dos melhores agentes e os dissemina de forma personalizada. Isso forma uma base de conhecimento que fornece insights cada vez mais precisos para os agentes, mesmo em situações críticas.
Além disso, a empresa está próxima de iniciar testes com um simulador de conversas, primeiro no eixo agente-cliente, depois no eixo supervisor-agente, para treinamento de conversas difíceis. A integração profunda com o CRM também está na agenda. O objetivo é que o contexto completo do cliente chegue ao agente antes mesmo de ele atender a ligação.
A síntese: disciplina de implementação
O que conecta os dois painéis é uma tese que nenhuma dos executivos enunciou diretamente, mas que permeia cada dado e cada caso apresentado: o valor da IA em CX reside firmemente na disciplina de implementação.
Empresas que entregam redução de churn de 16%, crescimento de vendas de 40% e melhora de NPS de 12 pontos não têm acesso à magia. Têm processos mais rígidos de produção de MVPs (pilotos), mais cuidado com adesão, mais atenção à experiência do agente como pré-condição para a experiência do cliente.
O mercado de CX está chegando a um ponto de inflexão. O acesso à tecnologia está se democratizando. O que vai diferenciar líderes de seguidores nos próximos três a cinco anos não será qual plataforma de IA escolheram. Será o quanto foram disciplinados ao colocar essa plataforma para trabalhar e de que forma conseguem perceber quais os dados que identificam o diferencial que a empresa tem para construir e projetar a sua própria experiência do cliente.
E a distância entre as empresas que já entenderam isso e as que ainda debatem “se devem investir” está crescendo a cada trimestre. Na era do System Experience, entender que o atendimento e a interação já assume um caráter híbrido e que pode enriquecer e valorizar sobremaneira a relação com o cliente, é um poderoso game changer.
