Enquanto as empresas investem bilhões para automatizar o atendimento, seis em cada 10 brasileiros acreditam que a Inteligência Artificial (IA) por si só é incapaz de resolver problemas complexos. Ao mesmo tempo, 89% dos consumidores usariam a tecnologia se ela resolvesse o problema tão bem quanto um humano. Para o consumidor, uma tecnologia sem características humanas perde a objetividade e tem dificuldade de entender o que ele deseja.
Os dados de uma série de pesquisas recentes da Accenture mostram um paradoxo em tempos de digitalização acelerada. Quando a IA compreende as necessidades dos consumidores, conduz a sua jornada e resolve seus problemas, ela é aceita sem a resistência indicada por quase metade dos entrevistados, que ainda prefere falar com um humano quando precisa entrar em contato com uma marca.
Para Joana Henklein, diretora-executiva da Accenture, o motivo disso é claro: “Muitas empresas tratam IA como digitalização, não como transformação da jornada”.
Para ela, as empresas estão apenas automatizando o contato em vez de redesenhar processos, conhecimento, contexto e transição entre canais e etapas da jornada, bem como estruturar dados para tomada de decisão mais assertiva.
“O resultado disso é que o cliente segue tendo que repetir informações para receber respostas genéricas. Ele percebe a automação como barreira, não como ajuda. Tudo porque, na maioria das vezes, a eficiência é perseguida como fim, quando deveria ser consequência de uma experiência bem desenhada”, afirma Henklein.
Fato é que, enquanto a tecnologia não for pensada para construir um modelo operacional capaz de gerar entendimento contínuo do cliente, a experiência percebida não irá acompanhar o avanço da IA.
O que o consumidor valoriza?
Atender às expectativas do consumidor brasileiro pode ser mais simples e pragmático do que muitas empresas imaginam. Apesar de conhecer o potencial da IA, ele não espera por experiências futuristas, avatares hiper-realistas ou interações excessivamente humanizadas. O que importa é resolver o que precisa, com rapidez, clareza e o menor esforço possível.
“O consumidor está pedindo uma experiência funcional, fluida e confiável. A IA generativa permite que eficiência operacional e satisfação do cliente se reconciliem, mas as empresas precisam parar de escolher entre custo e experiência. O ponto central é entender como usar a tecnologia para gerar escala com mais contexto e capacidade de resolução”, analisa Joana Henklein.
Sobre adoção da IA no atendimento, a Accenture mostra que 73% preferem canais cujo formato principal é o texto. O desafio não está em convencer o consumidor a usar IA, mas em entregar uma experiência que justifique essa escolha.
O que ainda falta para as empresas?
Dentro das empresas, as iniciativas para desenvolver soluções de IA que apoiem a experiência do cliente se multiplicam. A maioria, porém, não sai do piloto ou perde força ao escalar.
Para Joana, isso acontece porque ainda falta capacidade de transformar a tecnologia em um modelo operacional que se encaixe na complexidade das operações.
“As experiências recentes que tenho acompanhado mostram que o retorno da IA agêntica depende de suporte executivo. O resultado vem quando a organização evolui seu modelo operacional para atuar com agentes humanos e agentes sintéticos, quando os dados são conectados de forma intencional e quando existe uma governança que atua sobre as prioridades certas”, afirma.
A principal questão, portanto, não é se a IA funciona – ela não precisa mais ser testada. O desafio agora é estruturar as empresas para capturar o valor que ela já demonstrou ser capaz de gerar.
“O piloto prova a viabilidade da tecnologia. A escala prova a maturidade da empresa em usar essa tecnologia com consistência, prioridade e impacto na experiência do cliente” define Joana.
Os sinais de alerta estão aí
Quando as melhorias incrementais e tecnológicas no CX já não são suficientes, os sinais ficam evidentes: aumento de recontato, transferências frequentes, múltiplas ferramentas sem visão única do cliente, canais que não conversam entre si e baixo reaproveitamento de dados são alguns deles.
Se a empresa consegue ganhos locais, mas não converte isso em valor sustentado; e se a sensação é de que a automação cria volume, mas não gera confiança ou resolutividade, é hora de olhar para a estrutura da experiência do cliente.
“Nesses casos, melhorar bot, script ou canal isoladamente já não basta. Quando o problema do CX passa a ser de coordenação entre pessoas, agentes, conhecimento e decisões, a empresa já entrou no território de reinvenção de modelo”, afirma Joana.
Para isso, a executiva destaca duas mudanças essenciais:
- Assumir que CX com IA é uma agenda das lideranças, que precisam definir prioridades comuns e métricas compartilhadas.
- Passar a tratar IA como capacidade organizacional, não como ferramenta isolada. “Em CX, isso significa colocar a experiência do cliente como um resultado transversal de negócio.”
Resultados reais
Apesar de conhecerem “o que” precisa ser feito, muitas empresas ainda travam no “como” fazer. Nesse sentido, a Accenture entende que é preciso conectar estratégia, implementação e tecnologia a partir do valor, não da ferramenta em si.
Joana Henklein explica que o primeiro passo é definir quais jornadas, fricções e métricas realmente importam para o negócio e para o cliente.
“Depois, traduzimos isso em prioridades de reinvenção: em que momento o contexto gera mais impacto, quando a IA deve atuar como assistente ou como agente, em qual hora o humano precisa ser o principal ponto de decisão e quais dados e conhecimentos precisam estar conectados para sustentar essa operação”, complementa.
Dessa forma, a implementação se torna uma camada da estratégia, combinando “modelo operacional, digital core, conhecimento corporativo, governança, IA responsável, novas formas de trabalho e gestão da mudança”.
“O principal desafio é transformar o impacto real da IA em valor duradouro. É justamente aí que a Accenture atua, conectando business case, arquitetura, processo, dados e execução em escala”, explica.
O case da Virgin Media O2, no Reino Unido, evidencia os resultados que uma abordagem nesse sentido pode gerar. Após uma fusão, a empresa lidava com operações em silos, sistemas legados e processos que geravam muitas fricções.
Em parceria com a Accenture, dados, IA e processos foram conectados em uma base unificada. “Isso permitiu que agentes passassem a prever necessidades e identificar a melhor resolução com base em interações anteriores e problemas semelhantes, além de reduzir transferências e acelerar a resolução no primeiro contato”, conta Joana.
O resultado foi uma alta de até 35% no NPS de algumas áreas de serviço. Além disso, o fechamento de reclamações no mesmo dia passou de 65% para 89%.
“Quando contexto, conhecimento, decisão e execução passam a funcionar de forma orquestrada, a empresa reduz custo e retrabalho, mas também melhora a experiência percebida pelo cliente”, conclui Henklein.
