Para cada 33 provas de conceito de IA iniciadas por uma empresa, apenas quatro chegam à produção. O dado da IDC resume o problema que o setor passou a chamar de “limbo dos pilotos”. Ou seja, o estado organizacional em que iniciativas de IA não são canceladas nem escaladas, consumindo recursos e credibilidade sem entregar transformação.
O estudo MIT Project NANDA, publicado em julho de 2025 com base na análise de mais de 300 implantações reais, concluiu que 95% dos projetos de IA generativa não entregam retorno mensurável no resultado financeiro das empresas. Já a RAND Corporation, analisando mais de 2.400 companhias, aponta que 80,3% dos projetos de IA falham em entregar o valor de negócio prometido, sendo que um terço sequer chega à fase de produção.
O diagnóstico convergente dessas pesquisas aponta para uma conclusão que contraria o senso comum do setor: o gargalo raramente é tecnológico. É operacional, resultado da falta de clareza sobre objetivos de negócio, dados não preparados para produção e ausência de governança desde o início dos projetos.
Com esse diagnóstico, a Konecta lança o Kolibri, sua plataforma de orquestração de IA agêntica.
“Em todos os setores, as organizações compreendem o potencial da IA agêntica, mas muitas ainda estão presas no limbo dos pilotos. O desafio não é mais a ambição. É a implantação segura e protegida em escala”, afirma Nourdine Bihmane, CEO global da Konecta.
O movimento acontece em um momento em que o setor de CX vive uma transição de paradigma já reconhecida pelo mercado. A discussão deixou de ser sobre automação e passou a ser sobre autonomia: a capacidade da IA de agir, conectar sistemas, seguir regras de negócio e concluir tarefas de ponta a ponta, sem depender de intervenção humana a cada etapa.
Da conversa à ação
A limitação dos modelos de linguagem como base operacional para o atendimento ao cliente já não é novidade para quem acompanha o setor. LLMs são sofisticados para dialogar, mas frágeis quando o assunto é execução. Alucinações, dificuldade de seguir processos complexos e incapacidade de interagir com sistemas legados sem uma camada adicional de integração são gargalos conhecidos.
A IA agêntica surge como resposta a esse limite. Em vez de apenas gerar texto, agentes de IA executam workflows. Assim, atualizam registros, processam transações, acionam sistemas de terceiros, escalam para humanos quando necessário e registram cada decisão de forma auditável.
O Kolibri foi desenhado para operar nesse território. A plataforma oferece uma biblioteca de casos de uso já construídos, testados e validados para os desafios mais recorrentes nas operações de atendimento – de funções de gestão de cobranças, suporte técnico, agendamento, sinistros, devoluções, até rastreamento de pedidos e triagem de e-mails.
Segundo a Konecta, até 80% de cada caso de uso chega pré-construído. Já os 20% restantes são personalizados para os sistemas, processos e objetivos específicos de cada cliente.
A arquitetura é aberta, sem lock-in de fornecedor. O Kolibri se integra com CRM, plataformas de Contact Center, sistemas de ticketing e ferramentas de comunicação, e orquestra tecnologias de parceiros como Google Cloud, Salesforce, Uniphore e NiCE, entre outros. À medida que modelos de IA mais eficientes surgem, as empresas podem migrá-los sem precisar reescrever a operação.
Conhecimento operacional
A Konecta carrega 25 anos de operação em CX, com mais de 500 clientes e o processamento de cerca de um milhão de resoluções de consumidores por dia. Esse histórico operacional, segundo Bihmane, é o que torna a plataforma capaz de antecipar os casos extremos que fazem pilotos fracassarem na produção.
“A lacuna nunca é a tecnologia. É a ausência de conhecimento operacional: o que os setores regulamentados realmente exigem, como as interações reais com clientes realmente se comportam, onde estão os casos extremos. Esse conhecimento leva décadas para ser construído.”
Na prática, isso se traduz em casos de uso que não foram concebidos em laboratório, mas derivados de operações reais. Um agente de gestão de cobranças construído com base em milhões de interações reais tem parâmetros diferentes de um construído a partir de suposições sobre como essas interações acontecem.
Humano e máquina no mesmo fluxo
Um dos aspectos centrais da proposta é que a automação agêntica reposiciona o humano na operação. No modelo do Kolibri, agentes de IA e especialistas humanos compartilham o mesmo fluxo de trabalho. Os agentes executam as tarefas rotineiras e de alto volume; os humanos assumem os escalonamentos, os casos de exceção e as situações que exigem julgamento contextual.
Isso resolve, ao menos em tese, uma das tensões mais frequentes na adoção de IA em CX: a percepção de que automação e qualidade de atendimento são objetivos conflitantes. A proposta da Konecta com o Kolibri é que essa dicotomia é falsa. Claro, desde que a orquestração entre humanos e máquinas seja bem desenhada.
O case da Food Delivery Brands, operadora da Telepizza, ilustra essa lógica na prática. Segundo Enrique Rodríguez Gracia, diretor de Atendimento ao Cliente da empresa, a implantação de um bot de voz com IA agêntica transformou a gestão de pedidos e o desempenho operacional. Isso “especialmente durante períodos de alta demanda e horários de pico”, sem abrir mão do serviço personalizado que os clientes esperam. O ponto de equilíbrio, segundo ele, foi justamente a integração entre o agente digital e os atendentes humanos.
Governança como pré-requisito
Outro diferencial apresentado pela Konecta é o tratamento da governança como parte constitutiva da plataforma. O Kolibri é sustentado pelo framework de gestão de IA da empresa, com certificação ISO 42001. Controles de cibersegurança, políticas de conformidade, observabilidade e trilhas de auditoria estão integrados em cada implantação.
Isso importa especialmente para os setores nos quais a Konecta tem maior presença: bancos, telecomunicações, energia, varejo e turismo. Todos são sujeitos a regulações específicas sobre como dados de clientes podem ser processados e como decisões automatizadas precisam ser documentadas.
A previsibilidade de custos também está no centro da proposta. Em vez de licenciamento fixo por agente ou precificação baseada em tokens, modelos que tornam difícil projetar o custo de uma operação em escala, o Kolibri adota um modelo comercial estruturado por casos de uso de negócio. Dashboards de FinOps integrados oferecem visibilidade em tempo real sobre o consumo de tokens e os custos computacionais, permitindo que as empresas otimizem a alocação de workloads entre modelos sem comprometer o desempenho.
Assim, o lançamento do Kolibri posiciona a Konecta em um mercado que está, simultaneamente, amadurecendo conceitualmente e enfrentando suas primeiras provas de realidade.
