Em um cenário orientado por dados e impulsionado pela automação, o grande diferencial competitivo em CX está em equilibrar eficiência operacional com qualidade da experiência.
Na prática, isso significa que a capacidade de coletar, integrar e ativar dados em escala permite decisões mais rápidas e assertivas, enquanto a automação contribui para otimizar processos e reduzir fricções ao longo da jornada do cliente. No entanto, o verdadeiro desafio está na forma como essas ferramentas são utilizadas.
Esse foi o ponto de partida do painel Combinando dados e automação sem perder a experiência, do IACX 2026, mediado por Eduardo de Rezende Francisco, pesquisador principal do FGVanalytics.
“IA na experiência do cliente é um tema bastante desafiador. Como as empresas estão buscando na tecnologia uma nova forma de encarar esse ‘momento da verdade’ com IA no CX?”, provoca Eduardo.
Uma missão delicada
A resposta passa por uma equação complexa. Segundo Paulo Pellon, country manager da Wiz.AI, “os clientes esperam rapidez e conveniência, mas também atendimento humano em casos sensíveis.”
Esse equilíbrio entre eficiência e sensibilidade ajuda a explicar por que o debate sobre dados ganha tanta relevância. Afinal, são eles que permitem identificar quando automatizar e quando escalar o atendimento humano.
Nesse contexto, os dados assumem um papel central – como insumo e também como base para decisões mais inteligentes. “O dado é fundamental para trazer essa variação e dinâmica. Com base nessas informações, a IA consegue criar valor para a interação. São dados e interação humana que valorizam as relações”, afirma Paulo.
Mas dados, sozinhos, não bastam. A qualidade da análise e a forma como essas informações são organizadas e interpretadas dentro das empresas são determinantes para que a tecnologia, de fato, gere valor.
Lucas Safont, diretor de Estratégia e Inteligência de Mercado da Allianz Seguros, reforça que “não adianta ter os dados corretos sem olhar humano para o conhecimento do cliente e contexto”. Para ele, a governança é o ponto de partida. “Antes de aplicar modelos avançados de IA na jornada, a governança é fundamental para o equilíbrio entre tecnologia e resultados.”
A diferença entre dado e informação
Esse olhar mais estruturado sobre dados e governança também se reflete na forma como diferentes setores estão reposicionando o papel da tecnologia na jornada do cliente.
Essa visão também aparece em setores mais regulados, como o saneamento. Eric Leite, head de Dados e IA da Sabesp, destaca a necessidade de inverter a lógica tradicional. “Hoje, você tem que olhar de fora para dentro para saber quando a tecnologia é essencial e quando o humano é essencial nessa relação.”
Ele ainda destaca que o valor do dado evolui quando permite antecipação. “Como você está usando dados hoje nas suas estratégias de negócios? Esse é o ponto. Você precisa ter uma fundação de dados muito bem estruturados para criar estratégias eficientes.”
O diretor-executivo de Tecnologia da Aegea, Eduardo Mendes, amplia essa discussão ao diferenciar dado de informação. “Que tipo de informação eu preciso para aquele atendimento pontual? Independente de ser automatizado ou não, entendemos que a informação é o que define o melhor desempenho na experiência do cliente com a marca, e não um dado qualquer.”
Humanização como diferencial competitivo
Se, por um lado, os dados e a automação ampliam a eficiência, por outro, eles também evidenciam um limite claro: a experiência do cliente não se sustenta apenas na tecnologia. E, apesar do avanço tecnológico, o consenso entre os painelistas é que o fator humano continua sendo o principal elemento de diferenciação.
É nesse ponto que o fator humano deixa de ser apenas complementar e passa a ocupar o centro da estratégia de CX.
Sheila Saito, diretora de Qualidade e CX da Tahto, sintetiza essa visão. “O ser humano é o centro de tudo. Encurtar a jornada é fácil, mas o que acolhe e fideliza é o tratamento humano nessa relação.”
Para ela, o valor da tecnologia está justamente em potencializar a capacidade humana. “Para avançar, a empresa não pode se prender a roteiros rígidos ou tendências. A necessidade de ouvir o cliente e personalizar a partir desse entendimento deve se sobrepor”, afirma Sheila.
Essa perspectiva também exige um olhar mais estratégico sobre o papel da IA dentro das empresas – especialmente para evitar expectativas irreais sobre sua capacidade de resolver todos os desafios.
Paulo Pellon complementa com um alerta estratégico: “IA não irá resolver tudo no seu atendimento, mas você precisa definir o que sua empresa quer com ela. E, dentro dessas interações, definir a melhor estratégia”. E reforça: “a Inteligência Artificial que você quer estabelecer como estratégia em CX ainda depende da inteligência humana”.
IA generativa: potencial e cautela
Ao avançar para o tema da IA generativa, o painel trouxe uma visão mais pragmática e menos influenciada pelo hype. Não podemos negar o potencial da GenAI, mas observamos desafios e limites claros para sua aplicação em CX. A pergunta é: onde essa tecnologia trará retorno?
Eduardo, da FGVanalytics, destaca o desafio do custo e da escala. “É preciso ter clareza sobre onde a tecnologia realmente gera valor. Já Paulo Pellon reforça que “existe uma estratégia de canais que ainda precisa ser compreendida para o momento certo da adoção de GenAI”.
Eric Leite acredita que a tecnologia tende a se commoditizar, mas faz um contraponto importante: “a estratégia que você cria definirá se esse investimento é válido ou não.”
Eduardo Mendes vai além: “IA generativa é só um passo”. Para ele, a tecnologia ainda não atingiu maturidade transacional – estágio em que seu impacto será muito maior. “Nesse momento, ainda não é a IA generativa que irá trazer o cliente para o seu negócio.”
Diante desse cenário, Sheila Saito reforça a necessidade de intencionalidade: “É preciso fazer as perguntas corretas. Entender o que você precisa antes de priorizar qual tecnologia irá melhor te atender.”
A promessa de respostas ou de experiências confiáveis via GenAI requer modelos que precisam de camadas de validação. O retrato é: empresas maduras tratam a IA generativa como espécie de copiloto supervisionado.
Principais insights do painel
- O diferencial competitivo em CX está no equilíbrio entre eficiência e experiência.
- Dados só geram valor quando se transformam em informação contextualizada.
- Governança de dados é pré-requisito para o uso eficiente de IA.
- A predição é o novo nível de maturidade no uso de dados.
- Humanização continua sendo o principal fator de fidelização.
- IA precisa de direcionamento estratégico – não resolve problemas sozinha.
- IA generativa ainda está em estágio inicial para uso transacional e requer validação.
- O sucesso depende de saber onde aplicar cada tecnologia na jornada.
- O olhar humano é indispensável para dar sentido à automação.
