Ainda que o mercado celebre os avanços da IA generativa promovidos na personalização das relações entre empresas e consumidores, quase metade dos clientes ainda se sente “só mais um número” – e os dados do Twilio State of Customer Engagement 2025 confirmam esse descompasso.
Embora 84% das companhias afirmem oferecer “boa” ou “excelente” personalização no atendimento, apenas 54% dos clientes concordam com essa avaliação.
“Tornar uma interação personalizada não é só uma questão de automatizar processos, mas de unificar e contextualizar os dados do cliente em cada ponto de contato”, aponta Tamaris Parreira, Country Manager da Twilio Brasil. “Sem esse entendimento profundo, a IA acaba repetindo erros de abordagens padronizadas e gera ainda mais frustração”, complementa.
Esse hiato deixa claro que, para a terceira grande onda da IA gerar engajamento real, as empresas precisam ir além da adoção de chatbots e voicebots: é essencial construir um ecossistema de dados verdadeiramente integrado, no qual cada interação alimenta e enriquece o perfil do cliente em tempo real.
Onde as empresas mais falham na personalização com IA
Apesar de todo o entusiasmo em torno da Inteligência Artificial generativa, “muitos esforços de personalização simplesmente não saem do papel – ou pior, acabam reforçando a sensação de atendimento padronizado”, afirma a executiva.
De acordo com o levantamento da Twilio, desenvolvido entre 3 de janeiro e 17 de fevereiro com 7.640 consumidores e 637 líderes de negócios em todo o mundo, os principais obstáculos apontados pelas empresas são:
- Dados fragmentados em silos: 56% das organizações admitem que a falta de uma visão única do cliente, espalhada entre diversos sistemas, impede a entrega de experiências verdadeiramente relevantes.
- Foco excessivo em eficiência interna: 62% priorizam a automação de processos por métricas de custo e tempo de resposta, em vez de mapear o impacto na satisfação do consumidor.
- Ausência de contextualização em tempo real: Apenas 38% afirmam usar dados comportamentais e emocionais em tempo real para guiar as interações, o que faz a IA replicar abordagens genéricas e até insensíveis.
“As empresas falham quando focam muito na eficiência interna. Se esquecem, por exemplo, que os clientes gostam de saber quando estão se relacionando com agentes humanos e quando estão falando com IAs. A relação com outro ser humano ainda é importante em diversos estágios de um atendimento”, reforça.
Automação com empatia
Mesmo as interações mais automatizadas “podem soar humanas se houver atenção ao design das conversas e respeito às preferências do cliente”, afirma a especialista. Para ela, entre as práticas essenciais para as companhias que buscam entregar valor com o uso das novas tecnologias está o fallback imediato para atendimento humano.
“Pode ser que o cliente não queira falar com uma IA, por melhor que ela seja”, ressalta. Por isso, toda sessão de chatbot ou campanha digital “deve oferecer um caminho rápido para um atendente humano, garantindo que quem busca empatia de verdade não fique preso a fluxos automatizados”.
Outra prática importante é a retroalimentação contínua dos modelos. Isso significa que cada feedback do cliente – seja uma reação positiva, uma correção de tom ou um comentário espontâneo – precisa ser usado para treinar e ajustar o modelo de IA.
“Após a etapa de diálogo, é importante retroalimentar as IAs com o que foi passado pelos consumidores. Assim, o sistema aprende não apenas respostas, mas também quando e como mudar de abordagem, elevando a maturidade da automação ao patamar de um profissional experiente”, explica a Country Manager da Twilio Brasil.
Na prática: o impacto real da IA orientada a dados
Um bom exemplo do poder da IA generativa alimentada por dados contextuais, está no StaryaA, implementado na Maternidade Santa Joana com a infraestrutura da plataforma da Twilio.
Por meio de “Joana, a Fada Madrinha” – uma agente de IA disponível 24/7 via WhatsApp –, gestantes passaram a receber suporte imediato e psicológico, com encaminhamento automático para a equipe clínica sempre que o algoritmo identificava risco.
Entenda como essa combinação vem fazendo a diferença:
- Atendimento contínuo e humanizado: Joana responde dúvidas em tempo real e aciona o time de saúde quando necessário, “sem fricções no fluxo de conversa”, afirma Tamaris.
- Intervenção que salva vidas: Após o início de uma dor de cabeça incômoda, uma gestante contatou a “Fada Madrinha”, contando o que sentia. Joana sugeriu que ela verificasse sua pressão arterial, que estava alta. A IA, então, recomendou que ela fosse ao hospital para fazer exames e, ao mesmo tempo, alertou imediatamente a equipe de atendimento hospitalar, protegendo mãe e bebê.
- Integração digital-humana: A solução uniu a agilidade do canal digital Twilio com o julgamento médico, equilibrando personalização automática e cuidado humano.
“Este case prova que a IA generativa, quando alimentada por dados contextuais e apoiada por tecnologias de comunicação confiáveis, não apenas otimiza processos, mas pode fazer a diferença entre a vida e a morte”, comemora Tamaris.
