A Inteligência Artificial está no atendimento há anos. A novidade das gerações generativa e agêntica, portanto, não está na presença da tecnologia, mas no que o consumidor passou a exigir dela. “O que efetivamente mudou na experiência do cliente? O que o cliente já sente de diferença com as ferramentas que usamos hoje?”, provoca Vitor Sousa, head de Experiência, Sucesso do Cliente e Programas de IA da Distrito, mediador do painel: ‘IA no CX: Mmenos hype, mais entrega’, no CONAREC 2026.
A resposta dos executivos parte de uma premissa pouco confortável para quem mede sucesso pelo volume de interações. “Nosso principal pensamento é que todo contato é uma falha. Se o cliente está tendo que falar com a empresa, seja por qual canal for, é porque existe alguma fricção ou problema”, afirma Ana Paula Kagueyama, head de CX Global do PayPal. Para ela, qualquer tecnologia aplicada ao atendimento tem uma única função: eliminar a dor do cliente.
E o consumidor, ao contrário do que muitos imaginam, não rejeita a máquina. Jeferson Honorato, diretor do Bradesco, cita um estudo da Accenture com a AWS no qual mais de 70% das pessoas, independentemente da geração, aceitam e até preferem ser atendidas por uma IA. Mas com uma condição. “Desde que ela seja resolutiva, e não uma barreira de contenção para ele ir para outros níveis. Quando a situação é mais complexa, o fator humano é ultrarrelevante dentro do processo.”
O banco vai até o cliente
Se o cliente tolera a IA quando ela resolve, ele também passou a esperar uma conversa, e não um menu de opções. Para Gabriel Mariotto, COO do PicPay, a linguagem natural redefiniu a relação com a marca muito além do SAC. “O cliente não quer pensar que, se tem um problema, vai a um canal, e se quer fazer uma transação, vai a outro. Ele quer um assistente para o que precisar. Para ele, não interessa se está falando com a área de atendimento ou com a de finanças. Ele está falando com a marca.”
Foi com essa lógica que o PicPay lançou recentemente um plugin que permite operar a conta dentro do ChatGPT e do Claude, com perguntas sobre saldo, próximos pagamentos ou resgates de cofrinho para cobrir a fatura. “Ele agora espera que o banco vá onde ele está, e não que ele vá aonde o banco está. Ah, mas o aplicativo é mais barato. Não interessa que é mais barato, interessa o que o cliente quer”, diz o executivo, que reconhece que o uso ainda não alcança milhões de pessoas, mas enxerga ali o futuro do relacionamento.
Muita adoção, pouco resultado
O entusiasmo com a tecnologia, porém, esbarra em um descompasso. Leonardo Coca, Chief Digital Officer da Konecta Latam, lembra que, segundo a McKinsey, 89% das empresas já adotaram IA, mas apenas 37% conseguiram escalar pilotos com resultado de negócio. “O principal é entender quais processos você pode levar para a inteligência artificial. Não só pela tecnologia, mas pelo cliente, se ele vai gostar disso”, afirma.
A maturidade varia de acordo com o caso de uso. Na cobrança de um banco atendido pela Konecta, o cliente aceita bem falar com a IA. Já na venda de portabilidade para telecomunicações, a resistência é maior. “Ninguém está esperando receber uma ligação de Inteligência Artificial para comprar algo”, observa. Em contrapartida, a triagem de atendimento da Seguros Unimed registra 24 pontos percentuais a mais de NPS em relação ao atendimento humano, com 68% menos custo e 74% mais retenção.
Onde o humano continua insubstituível
Definir o que fica com a máquina e o que fica com as pessoas virou uma das decisões mais estratégicas do atendimento. Na visão de Ana Paula, a divisão segue um critério claro. “O que é repetitivo e manual a IA faz muito bem. Autenticação, por exemplo, é só uma conferência de dados. O que realmente precisa do humano é o que tem alta complexidade e alto valor emocional envolvido.”
No Bradesco, a assistente BIA retém 90% dos atendimentos com alta resolução e bons indicadores de satisfação. O que chega às pessoas, segundo Jeferson, é o que exige consultoria ou acolhimento. “O cliente quer saber se é melhor um crédito imobiliário ou um consórcio. A IA responde com base no perfil dele, mas às vezes ele quer conversar com alguém. Ou teve o cartão roubado. Existe autosserviço, mas ele quer falar com o atendente para garantir que a situação foi resolvida, porque há um fator emocional no processo.”
Gabriel acrescenta a empatia como fronteira. “A capacidade cognitiva da IA está evoluindo muito rápido. Mas, num caso de golpe ou de uma pessoa que precisa de limite e não pode ter naquele momento, a empatia ainda é um diferencial dos humanos.” Não por acaso, ela é um dos pilares internos do PicPay, batizados de ACERTE, ao lado de conceitos como acessível e contextualizado.
Leonardo, no entanto, lembra que essa divisão está longe de ser binária. “Quando você fala com um humano agora, ele não está sozinho. Tem uma Inteligência Artificial ajudando o tempo todo, com muito mais informação sobre você, sobre o seu histórico, com sugestões de resposta.” Na Konecta, a própria IA ajuda a escolher o que automatizar, a partir da gravação de conversas e das telas dos operadores, identificando processos com menos risco e menor necessidade de empatia.
A revisão das métricas
Se a lógica do atendimento mudou, os indicadores tradicionais precisaram acompanhar. Para Gabriel, satisfação e resolução sempre existiram, mas ganharam peso sobre métricas intermediárias, como tempo médio de atendimento. “Às vezes vale mais um atendimento um pouco mais longo que resolva do que transferir o cliente em dois minutos. A pessoa quer ir até o fim.” Ele também defende medir a resolução ponta a ponta do canal operado por IA, para evitar que problemas fiquem escondidos sob uma taxa de retenção alta.
O critério de expansão no PicPay é revelador. “A gente só amplia a adoção de um novo agente quando ele está, no mínimo, igual ao humano em satisfação, mesmo que tenha uma vantagem de custo grande. Já operamos com custo relativamente baixo. Nosso interesse agora é ganhar satisfação. Somos um novo entrante e precisamos conquistar clientes.”
No PayPal, Ana Paula destaca o engagement rate como o indicador mais conectado ao negócio. “Toda vez que o cliente passa por um atrito, eu meço, depois de 7, 30 ou 45 dias, se ele voltou a transacionar.” A companhia mantém ainda uma equipe na Índia dedicada a supervisionar os bots, com meta de 95% de assertividade. “Para quem começa a implantar inteligência artificial, se não tiver controles muito fortes, vai penalizar o faturamento, sem dúvida.”
Leonardo questiona o apego ao percentual de automação. “Você pode ter 70% de automação, mas, se tem pior serviço e pior resolução, qual é o sentido?” Ele lembra que, com mais automação, o tempo médio do atendimento humano tende a subir, porque as demandas que chegam às pessoas são mais complexas. A Konecta criou no Brasil o IRE, Índice de Resolução Efetiva, que avalia inclusive a qualidade do contexto transferido entre IA e atendente. Na cobrança, o indicador é direto: enquanto os quartis de operadores humanos alcançam 41%, 48% e 50% de promessas de pagamento, o agente de IA chega a 51%, acima da média.
O Bradesco seguiu caminho semelhante ao revisar o TMA. “Antigamente olhávamos esse indicador de forma isolada. Se estou passando para o atendimento humano operações mais complexas, isso não faz mais sentido. O tempo que importa é o tempo para solucionar a vida do cliente”, afirma Jeferson. O banco passou a combinar indicadores entre canais e a acompanhar o churn, para verificar se o atendimento não se tornou motivo de abandono da relação.
Inovar é sair do purgatório dos pilotos
Em uma área pioneira no uso de IA, definir o que é inovação não é simples. “Se é uma área tão acostumada a usar inteligência artificial, o que é inovador hoje, considerando a jornada do cliente?”, questiona Vitor.
Ana Paula pede cautela. Segundo ela, estudos indicam que de cada dez empresas que implementam IA, nove falham, seja por não alcançar resultado, seja por comprometer o faturamento. “É muito difícil encontrar uma empresa que esteja nessa jornada na sua totalidade. Precisamos ter métricas bem honestas e claras com nós mesmos para ter certeza de que o caminho está certo.”
Para Leonardo, tecnologia não falta. “A verdadeira inovação agora é sair do purgatório dos pilotos. Você pode ter um piloto funcionando em dois dias, mas precisa de conhecimento prévio do processo e de governança para que ele escale. Hoje, inovar em IA é ter uma solução escalável, com governança e resultado.”
Jeferson enxerga a próxima etapa na antecipação. Depois dos ciclos de digitalização e automação, o Bradesco trabalha agora com o uso preditivo da IA. “No melhor cenário, se já sei a situação do cliente, sou proativo em comunicar: deixa que eu estou resolvendo, em meia hora está resolvido. No pior cenário, quando ele entra em contato, eu já sei o que está acontecendo e sigo a conversa sem precisar fazer uma série de perguntas.”
Gabriel, por sua vez, associa inovação à disposição de correr riscos, inclusive contra a própria fortaleza. Para um banco digital cujo principal canal é o aplicativo, abrir a operação dentro de assistentes de IA de terceiros poderia soar como ameaça. “A decisão foi ponderada, mas a pergunta é: o cliente quer estar onde? Não acho que o aplicativo vai morrer, vai ser complementar. Mas, se o cliente está querendo isso, é preciso ir para lá. Senão, você corre o risco de ficar para trás.”
Entre a promessa da IA agêntica e a realidade do atendimento, o consenso dos especialistas em comum é que: a tecnologia só cumpre seu papel quando reduz o esforço do cliente, reconhece o momento em que ele precisa de uma pessoa e é avaliada por aquilo que realmente importa para o negócio, que é o cliente satisfeito e de volta.
