Bater o carro já é estressante o suficiente. Bater o carro e ficar preso em um atendimento automático, repetindo informações sem conseguir avançar, é o tipo de experiência que ninguém quer viver.
Na Youse, cerca de 60% dos acionamentos de sinistros e assistências já contam com o apoio da Inteligência Artificial. A tecnologia informa quais documentos são necessários, orienta os próximos passos e ajuda a acelerar a resolução. Mas, quando a situação envolve uma carga emocional maior, a conversa muda de mãos.
“Um sinistro pode envolver uma carga emocional muito alta. Não adianta deixar o cliente preso em um looping porque isso vai afastá-lo e tornar a experiência péssima”, afirma Ágata Siqueira, diretora de Marketing e Vendas da Youse Seguros.
A escolha resume um dos principais desafios da automação: entender não apenas o que a tecnologia consegue fazer, mas em quais momentos ela realmente melhora a vida de quem está do outro lado.
O tema esteve no centro do painel “Dados e automação a serviço da experiência”, realizado durante o CONAREC 2026. Mediado por Lucas Andrade, fundador da Mia Inteligência Artificial, o encontro reuniu, além de Ágata, Cintia Silvestre, superintendente de TI do Banco Bmg; Johnata Bazan, head of Intelligent Automation LATAM da GM Financial; e Nielsen Rechia, head of Data Analytics & AI da Bullla.
Nem tudo precisa ser automatizado
Na Youse, os casos mais simples seguem pela jornada digital. Quando a empresa identifica uma situação mais delicada, o atendimento é direcionado para uma pessoa preparada para lidar com aquele contexto.
“Conseguimos deixar o sinistro mais eficiente e, ao mesmo tempo, humanizar aquilo que é mais importante para o cliente no momento em que ele mais precisa da gente”, explica Ágata. “Escalamos o processo e escalamos também o atendimento humano.”
Esse cuidado também aparece no Banco Bmg. Com 96 anos de história, a instituição atende principalmente consumidores com mais de 50 anos, das classes C, D e E. Para esse público, uma mensagem que parece clara para quem trabalha com tecnologia ou produtos pode gerar dúvidas na ponta.
Por isso, antes de mudar uma jornada, as equipes visitam lojas e correspondentes bancários para acompanhar o atendimento de perto.
“Uma mensagem que parece muito óbvia para quem está dentro da tecnologia pode não estar clara para um cliente com mais de 60 anos. A gente testa com o próprio cliente o que ele entendeu”, conta Cintia. A executiva é direta sobre o caminho: “É indo a campo e ouvindo o cliente. Não tem outra saída, essa é a única.”
As dúvidas mais simples podem receber respostas automáticas, rápidas e padronizadas. Casos de fraude, análises específicas de crédito ou situações pessoais mais sensíveis precisam chegar a profissionais capazes de avaliar cada detalhe.
“Nem tudo é simples o suficiente para ser automatizado. Algumas situações precisam ser direcionadas para o jurídico, para uma mesa de crédito ou para o atendimento humano”, diz Cintia.
Menos chamados e mensagens mais claras
O Bmg criou uma ferramenta para apoiar correspondentes bancários e franquias durante as propostas de crédito. Além de mostrar em qual etapa está o pedido, ela orienta o consultor sobre o que falta e como explicar o próximo passo ao cliente.
Se a proposta aguarda uma formalização, por exemplo, o consultor recebe a orientação para pedir que o consumidor acesse o aplicativo e conclua a etapa.
A iniciativa faz parte do plano “60 em 60”, que busca reduzir em 60% o número de chamados sobre propostas de crédito no período de 60 dias. No primeiro mês, a queda chegou a 33%.
O resultado veio da combinação entre a nova ferramenta e a revisão das mensagens enviadas aos consultores. “Conseguimos deixar as mensagens muito mais claras sobre como ele deve orientar o cliente”, afirma Cintia.
As ligações recebidas pelo banco ajudam a mostrar onde a experiência precisa mudar. Em vez de tratar cada dúvida apenas como um problema a ser encerrado, a empresa usa essas conversas para revisar os processos que estão gerando confusão.
O cliente queria comprar, mas o sistema atrapalhou
Na GM Financial, um dos usos dos dados é encontrar pessoas que demonstraram interesse em financiar um veículo, mas abandonaram o processo por causa de uma falha ou demora do sistema.
“Essa pessoa já fez o test drive, sentiu o cheiro de carro novo e quer o financiamento. Eu não posso demorar demais e deixar esse cliente ir embora”, afirma Johnata Bazan.
A empresa analisa o ponto em que a jornada foi interrompida para identificar o problema e tentar recuperar o contato. E olha além do consumidor final, a experiência de concessionárias e vendedores precisa funcionar, já que são eles que simulam o financiamento e apresentam o produto na ponta.
O desafio está na diferença entre o caminho desenhado pela empresa e aquilo que acontece de verdade. “A gente tem uma jornada desenhada, mas, quando observa o detalhe, ela nem sempre chega ao nível de que precisamos. Pode ser porque foi construída de forma mais geral ou porque algum ruído apareceu no meio do processo”, explica Johnata.
Por isso, ele exige que qualquer projeto comece com uma resposta clara sobre o resultado esperado. “Sou conhecido no banco por ser um pouco mercenário: só senta comigo quem tem um caso de negócio para discutir”, brinca. “Não quero que, dependendo da organização dos astros, a gente chegue a algum benefício. Precisamos materializar o que aquilo vai gerar.”
Automatizar o erro só piora o problema
Na pressa de colocar uma novidade no ar, existe o risco de acelerar um processo que já não funcionava bem antes.
“O quanto conhecemos nossas jornadas? O que os dados dizem sobre elas? Se não tivermos um conhecimento profundo do que estamos fazendo e do ganho que queremos gerar, a automação pode ampliar algo que já estava errado”, alerta Ágata.
Cintia resume o problema em uma frase: “Um dado errado automatizado industrializa o erro e amplia o prejuízo.”
No Banco Bmg, cada conjunto de informações precisa ter uma área responsável por conferir sua qualidade e definir como ele pode ser usado. “Todo dado precisa ter dono. Só quem conhece aquele negócio consegue fazer a curadoria e garantir que as pessoas tenham acesso a uma informação limpa e correta”, afirma a executiva.
Para aproximar os colaboradores dessas ferramentas, o banco criou laboratórios de IA em São Paulo e Belo Horizonte. Os espaços permitem que profissionais de diferentes áreas façam testes em um ambiente controlado e pensem em soluções para suas rotinas. E nem todo teste precisa terminar em IA.
“Só o fato de as pessoas perceberem a importância de conhecer os próprios dados já faz com que voltem para suas áreas enxergando novas possibilidades”, diz Cintia.
Arrumar a base antes de tudo
Na Bullla, o atendimento com IA pelo WhatsApp só avançou depois de um trabalho de organização das informações da empresa.
Sistemas diferentes podem chamar o mesmo dado de formas distintas. Para uma pessoa, é fácil perceber que “CPF” e “número do documento” podem significar a mesma coisa. Para uma ferramenta automática, essa diferença pode levar a uma resposta errada.
“Se eu olho para duas colunas, sei que o número do documento e o CPF são a mesma coisa. Mas a tecnologia vai saber? É preciso padronizar”, explica Nielsen Rechia.
A Bullla também automatizou parte do trabalho de busca, organização e preparação dessas informações. Antes, profissionais especializados gastavam entre 40% e 50% do tempo respondendo onde determinado dado estava ou preparando seu acesso para outras áreas.
Em pouco mais de seis meses, o projeto gerou uma economia de aproximadamente R$ 1,5 milhão, segundo Nielsen. Só depois dessa estrutura estar pronta a empresa avançou com o atendimento pelo WhatsApp, há cerca de três meses.
“Você pode colocar um WhatsApp de pé e começar a atender. Mas, se não olhar para a fundação dos dados, a casa não se sustenta”, afirma.
Assim, automatizar mais não significa, necessariamente, atender melhor. Em alguns momentos, o cliente quer rapidez. Em outros, quer explicação. E há aqueles em que precisa apenas encontrar alguém capaz de entender o que está acontecendo.
É o contexto, e não a vontade de usar a tecnologia mais nova, que deve decidir o próximo passo.
