As promessas da Inteligência Artificial generativa para o Customer Experience (CX) fizeram os olhos das empresas brilharem. Atendimentos mais rápidos, personalização em escala, maior eficiência na resolutividade… Pela primeira vez, parecia ser possível unir redução de custos com aumento real da qualidade da experiência.
Não à toa, os investimentos na tecnologia dispararam. Só em 2025, empresas ao redor do mundo destinaram dezenas de bilhões de dólares para iniciativas de IA.
Mas, passada a euforia inicial – tanto por parte das empresas quanto por parte dos consumidores –, uma pergunta começa a ganhar destaque: por que o retorno desses investimentos ainda não apareceu?
Uma pesquisa recente da PwC mostra que apenas 12% dos CEOs reportaram ganhos com IA tanto em termos de custo quanto de receita. Quando o assunto é CX, 56% dos consumidores ainda têm desconfiança em relação ao uso de IA nas jornadas e 89% acreditam que a tecnologia é usada para economizar dinheiro, não para melhorar a experiência. Os dados são da SurveyMonkey.
Respostas genéricas, dificuldade de resolver demandas mais complexas no autoatendimento, falta de contexto sobre o histórico do cliente e jornadas que se quebram a cada mudança de canal estão entre algumas das falhas responsáveis pela frustração crescente dos consumidores.
Esse descompasso entre expectativa e realidade tem uma raiz clara: a forma como a IA vem sendo implementada nas operações.
“Hoje, muitas empresas ainda tratam a IA como um projeto tecnológico, e não como uma estratégia de negócio”, afirma Bruno Stuchi, CEO da Coaktion. O resultado são soluções rasas, desconectadas da real necessidade do cliente e incapazes de avançar em resolutividade ou melhorar a percepção da experiência.
O básico ainda não foi resolvido
Antes de falar em IA ou tentar entender o que deu errado nos projetos que não trouxeram os resultados esperados, muitas empresas ainda precisam resolver a estrutura tecnológica. Dados descentralizados, canais que não conversam entre si e processos pouco eficientes continuam sendo obstáculos.
“Os mesmos problemas que temos com o atendimento humano estão sendo automatizados, e isso é um problema”, alerta Stuchi.
O impacto é sentido pelo consumidor no dia a dia: necessidade de repetir informações a cada interação, jornadas digitais que se tornam um looping infinito e falta de eficiência. Uma experiência fragmentada que impacta a percepção da marca e aumenta o custo operacional.
“Para mudar essa realidade e começar a extrair o máximo da IA, as empresas precisam melhorar o básico”, reforça o CEO da Coaktion.
Estratégia e design da jornada de experiência
O primeiro passo para isso, segundo Bruno Stuchi, é mudar o ponto de partida. Antes de implementar tecnologia, as empresas precisam entender o cliente.
“Parece elementar, mas é um erro básico no mercado”, diz. “Você precisa conhecer o seu cliente, saber quem te aciona, porque, o que ele espera das interações. A partir disso, conseguimos desenhar estratégias tecnológicas e operacionais muito mais eficientes, capazes de extrair o máximo dos contatos”, complementa.
Nesse contexto, o design de jornada ganha protagonismo. Stuchi explica que, “entender a jornada vai ser essencial para não atacar apenas o atendimento ao cliente, mas trabalhar a experiência durante todo o caminho de relacionamento do cliente com a marca”.
Com isso, a IA deixa de atuar apenas no momento do problema e passa a ser aplicada de forma contínua para antecipar demandas, eliminar fricções e conduzir as interações com o cliente.
Esse é um ponto que diferencia abordagens mais maduras de IA no CX. Enquanto grande parte do mercado ainda concentra esforços na automação do atendimento, o verdadeiro ganho de valor está em redesenhar a jornada para evitar que o contato seja necessário.
“A IA não pode ser aplicada apenas quando o cliente precisa de uma ajuda. Ela também pode orquestrar e conduzir o cliente de forma que ele não tenha problema. E, mesmo que o atendimento seja necessário, saber como o cliente passou pela jornada também vai dar mais contexto e retirar atritos. Seja no atendimento humano ou automatizado, a IA potencializa e permite escalar”, afirma Bruno.
Integração como verdadeiro motor da resolutividade
Outro fator imprescindível para o sucesso da IA no atendimento é a integração – de canais e de dados. Sem isso, não há resolutividade.
“O cliente não quer conversar com a IA. Ele quer resolver o problema, seja de forma reativa ou, idealmente, antes mesmo de ele acontecer”, diz Stuchi.
Para isso, é essencial que a IA esteja conectada aos sistemas e seja capaz de executar ações completas: emitir segunda via, renegociar contratos, alterar dados, entre outras demandas.
“Na minha visão, ter que falar sobre integração, em 2026, mostra que estamos muito atrasados. É algo extremamente importante, que precisamos avançar, porque reflete na capacidade de resolver, na percepção da marca e nos custos, que aumentam todas as vezes que o cliente precisa mudar de canal ou começar um atendimento do zero”, alerta.
Medir o que realmente importa
Se em muitas empresas a implementação da IA é falha, a forma de medir o sucesso também é um ponto de atenção.
Ainda é comum que iniciativas sejam avaliadas por métricas isoladas, como volume de automação ou redução de chamadas para o atendimento humano. Embora relevantes do ponto de vista operacional, esses indicadores não capturam, sozinhos, o que realmente importa: se o problema do cliente foi resolvido – e como ele percebeu essa experiência.
“É preciso cruzar a resolutividade da IA com métricas de experiência, como CSAT, CES e NPS”, explica Bruno Stuchi, CEO da Coaktion. “Caso contrário, a empresa pode ter uma falsa sensação de eficiência.”
Um sinal crítico, por exemplo, é a reincidência. Clientes que entram em contato repetidas vezes pelo mesmo motivo, seja no mesmo canal ou migrando entre diferentes pontos de contato, revelam falhas que nem sempre aparecem nos dashboards tradicionais.
Esse monitoramento, porém, “só é possível se o básico da integração de canais e da visão única de cliente estiver implementada”, destaca o executivo.
“As soluções de IA também devem apoiar o atendimento humano. O impacto disso deve ser visível em métricas de produtividade e qualidade das interações”, enfatiza.
Promessa concretizada
Quando estratégia, jornada, integração e IA deixam de ser discurso e passam a fazer parte da operação, os resultados começam a aparecer de forma mais consistente.
Bruno Stuchi lembra do case de uma empresa-cliente da Coaktion. “Eles implementaram uma solução de IA que estava entregando apenas 20% de resolutividade. Quando integramos sistemas e trabalhamos na melhoria contínua da IA, os índices aumentaram para 40%. Imagina o impacto disso no custo operacional”, diz.
É dessa forma que a Coaktion apoia as empresas a extrair o melhor da IA e gerar valor a partir disso: redesenhando jornadas, conectando estratégias, tecnologia e operação.
O ponto de partida depende do momento e do nível de maturidade de cada organização, mas geralmente começa com um assessment para mapear gargalos e identificar oportunidades de evolução.
“A partir disso, conseguimos atuar desde o desenho dos processos e da arquitetura tecnológica até a implementação e evolução contínua das soluções tecnológicas”, explica Stuchi.
A atuação envolve tanto a base (CRM, dados e canais) quanto as iniciativas de IA, sempre com foco em gerar valor real para o negócio e para o cliente.
No fim, a diferença entre investir em IA e extrair valor dela está menos na tecnologia e mais na forma como ela é aplicada. As empresas que entendem isso, tornam a experiência realmente resolutiva e eficiente.
