Apenas 5% das empresas em todo o mundo conseguem, de fato, entregar valor em escala com Inteligência Artificial. O número, resultado de pesquisa do BCG com mais de 1.250 organizações, separa dois estágios da tecnologia. O da prova de conceito, restrita aos laboratórios de inovação, e o da IA incorporada à estratégia, à operação e à relação com o cliente.
“Não é Inteligência Artificial como POC, como um projeto de inovação. É a IA em escala, na estratégia, na operação e na experiência do cliente”, define João Paulo Milanezi, diretor-executivo e sócio do BCG.
A experiência de quem já percorre esse caminho aponta para a mesma direção no CONAREC 2026. O ganho relevante raramente vem de aplicar IA sobre o processo que já existe. Vem de repensá-lo.
O limite da otimização com IA
No setor de BPO, a IA chegou associada a uma lógica de corte: reduzir TMA, escala e pessoas. Isabel Guelfi, diretora de Operações da ABAI Brasil, conta que essa visão foi revista com o tempo.
“A gente faça muito de IA, antigamente, como um redutor. E ao longo dos anos, a gente foi entendendo que não é assim. Não é dessa forma que a gente vai ganhar resultado”, afirma.
Isso porque a tecnologia só gera inteligência quando as pessoas estão preparadas para usá-la, segundo a executiva. Sem isso, o risco é apenas acelerar falhas antigas. “Se o processo ruim é otimizado, ele continua sendo ruim, mas otimizado.”
Renato Alves Costa, diretor de TI, Marketing, Inovação, Sustentabilidade e Produto da Odontoprev, cunha um conceito para enfrentar esse desafio. É o Zero-Based Process, inspirado no orçamento base zero. A ideia é questionar processos que cresceram junto com a empresa sem nunca terem sido desenhados de propósito. “Se a empresa estivesse começando agora, como seria o processo?”, provoca.
O exercício tem uma segunda etapa, mais radical: imagina a operação apenas com IA. “A pergunta tradicional que as pessoas fazem é: onde dá para aplicar IA? E eu acho que a pergunta tem que ser diferente. Se eu só pudesse fazer IA, como essa empresa seria? Como o processo seria?”
Na visão do executivo, a maturidade chega quando a tecnologia se dissolve na estratégia de cada área. “A IA ganha maturidade dentro da empresa quando ela deixa de ter agenda própria”, diz.
Do zero, em quatro minutos
Na MadeiraMadeira, o redesenho chegou a um dos pontos mais críticos da jornada: a assistência pós-venda. Como a empresa vende móveis grandes, pesados, volumosos, qualquer problema no produto significa semanas de espera. “Ao invés de só pensar em aplicar IA dentro do processo de assistência, a gente reescreveu o processo de assistência”, explica Felipe Toazza, VP de Tecnologia da companhia.
Quando falta uma dobradiça ou uma fechadura, por exemplo, um agente de IA pede informações e foto ao cliente, faz validações e oferece um crédito via Pix para que o próprio consumidor resolva a questão. O fluxo tem guardrails para evitar fraudes e abusos.
“Esse foi um processo base zero. A gente simplesmente esqueceu como o processo funcionava e desenhou um processo totalmente novo”, conta.
O resultado superou o business case. “Hoje, 22% do nosso processo de assistência parte do crédito rápido, que sai de um tempo médio de 25 dias de assistência para 4 minutos”, conta o executivo. “A jornada boa é onde todo mundo ganha. O cliente ganhou com solução, satisfação, e a companhia também está conseguindo economizar.”
Resultados fora da planilha
Nem todo ganho aparece no planejamento. Na MadeiraMadeira, um projeto para gerar fotos ambientadas e descrições mais completas dos produtos do site tomou outro rumo. Os fornecedores que vendem na plataforma começaram a contratar o serviço, e a iniciativa virou uma unidade de negócio.
O caminho inverso também acontece. Uma análise preditiva de atrasos de entrega, que depende de variáveis como crédito, condições meteorológicas e até pneus furados, teve baixa assertividade e saiu temporariamente de produção. Toazza rejeita a ideia de fracasso. “O pessoal fala muito sobre cemitério de POCs, cemitério de tentativas. Eu falo muito que é uma geladeira, não é um cemitério.”
Na Odontoprev, o caso mais emblemático toca o coração da operação. A empresa, com quase 10 milhões de clientes e cerca de 2 milhões de procedimentos por mês, faz gestão de qualidade de 100% dos atendimentos a partir de fotos tiradas pelos dentistas antes e depois de cada tratamento. Com o crescimento da base, manter essa auditoria apenas com equipes internas se tornou inviável. Hoje, 80% da análise é feita com IA, e a checagem de todos os procedimentos foi mantida.
“Quando a gente começou a fazer esse processo, todo mundo falou: olha, seu sinistro vai aumentar, porque vai ter muita coisa que você pega hoje que a IA não vai pegar. Bom, nos últimos cinco anos, nosso sinistro caiu de 46% para 38% com a aplicação de IA”, relata Costa.
Além do hype
Na Naturgy, a virada começou dentro da própria área de tecnologia. Por atuar em um setor regulado, a empresa não pode testar soluções livremente com o cliente final. Mayla Troiani, CIO da companhia, conta que os primeiros usos de IA foram em governança e processos, justamente para dar visibilidade à área de negócio e conquistar patrocínio.
“Se a área de operação não tem a segurança de que aquilo realmente não é um hype, não é o time de tecnologia querendo falar bonito, a gente não consegue andar em conjunto”, afirma.
O resultado mais expressivo veio com a migração das aplicações para a nuvem, incluindo o SCADA, sistema que controla a distribuição de gás. “Quem tem gás em casa sabe que, se der um problema, a nossa responsabilidade é absurda, é criminal”, lembra. A IA apoiou a orquestração do projeto e a gestão financeira pós-implantação, e a companhia reduziu em 65% o OPEX de infraestrutura.
Quando o cliente liga
Os ganhos internos só se completam quando chegam ao cliente. Em serviços essenciais, esse contato quase sempre nasce de um problema. “Ninguém liga para pedir gás porque quer”, diz Mayla.
Por isso, o desafio da Naturgy é separar o momento que pede agilidade daquele que pede acolhimento. Uma segunda via de boleto pode ser resolvida de forma automatizada. “A gente, como consumidor, também não quer falar com ninguém só para pedir um boleto.” Já quem procura um atendente costuma chegar frustrado.
A executiva lembra que a IA também precisa servir a quem atende. Se o atendente tem de navegar por vários sistemas para encontrar uma informação, o cliente perde a paciência antes da solução. Em um serviço de consumo obrigatório, a atenção vira diferencial. “Somos obrigados a prestar esse serviço, mas a gente presta com atenção.”
Antecipar insatisfação
Na ABAI Brasil, a IA ajuda a antecipar a insatisfação. “A gente tem dentro do nosso segmento um speech analytics que consegue captar sensações, o sentimento do cliente que está do outro lado, e gerar insights que antecipam possíveis problemas”, explica Isabel.
Assim, trabalhar a base de forma preventiva reduz as ligações de reclamação e melhora a reputação do contratante em sites de avaliação.
Por isso, a aposta da ABAI Brasil é o atendimento por jornada, que acompanha o cliente do onboarding ao momento em que ele sinaliza que pode cancelar. Identificando também oportunidades de cross-sell.
Ferramentas funcionam como um consultor no ouvido do atendente, sugerindo respostas mais assertivas durante a ligação. “É uma aposta muito grande de um meio a meio. Ter um humano muito bem-preparado, utilizando as ferramentas que o capacitem melhor.”
O papel, segundo Isabel, é consultivo, inclusive diante do contratante. Entre as ferramentas prontas para ganhar escala está um voicebot. “A gente tem um voicebot hoje que fala como humano, que eu brinco que a gente consegue escutar ela respirando, se você se esforçar.”
A próxima aposta
Para os próximos dois anos, Costa defende uma mudança de mentalidade na tecnologia. “A grande sacada da IA, principalmente para a gente que é de TI, é desaprender o modelo mental que a gente tinha até hoje, que é só fazer aquilo que você tem certeza, que você tem segurança, que está testado. Hoje, se você fizer isso, o seu concorrente vai fazer na sua frente e você vai ficar para trás.”
Com cerca de 30% de market share, a Odontoprev busca na IA caminhos para continuar crescendo. “Não é fazer aquilo que a gente já fazia melhor, mas o que a gente não faz, que a gente pode fazer e que a IA permite.” Um exemplo é o bot com linguagem natural no e-commerce, criado depois que a empresa percebeu que muitos clientes desistiam da compra no fundo do funil por dúvidas como “será que cobre o aparelho do meu filho?”, em meio a termos técnicos como ortodontia e endodontia.
Toazza quer levar a lógica preventiva a toda a jornada da MadeiraMadeira, do fechamento da compra à entrega. “Se eu consigo sair de uma questão muito determinística e começar a olhar de uma forma muito mais probabilística, entendendo como eu consigo criar uma série de prevenções, uma série de seguranças durante toda a jornada do cliente”, explica. A meta é ganhar confiança, reduzir o churn e aliviar uma área de atendimento que absorve os problemas de toda a cadeia.
Na Naturgy, a prioridade é integrar as áreas internas à experiência do cliente e desfazer a ideia de que a IA chega para substituir pessoas. “Não é: ‘ah, eu sou do faturamento, só tenho que pensar de faturamento’. Tem que entender o que acontece na ponta com a operação, quais são as dificuldades do cliente, o que ele reclama”, afirma Mayla. Por isso, um dos focos é o billing, processo técnico com efeito direto na velocidade com que o cliente recebe o boleto e as informações de que precisa.
