Um cliente do Agibank não conseguia acessar o aplicativo porque seu celular estava comprometido por um vírus. Depois de diferentes tentativas, ficou claro que seria preciso formatar o aparelho. Mas havia outro problema. O cliente disse que não tinha ninguém para ajudá-lo nesse tarefa.
A solução não veio de uma nova camada de Inteligência Artificial. O Banco entregou outro aparelho ao cliente, ajudou a baixar o aplicativo e refez com ele o processo. O caso mostra a importância de entender até onde é possível automatizar e em que momento é preciso que a conversa seja tratada por uma pessoa.
“É fundamental não perdermos essa interface e a humanidade, porque talvez a IA, nesse caso, não conseguiria resolver o problema do cliente”, disse Renan Santiago, head de Eficiência de Vendas e Atendimento do Agibank, durante um painel no CONAREC 2026, mediado por Juliano Kimura, head de Ecossistema da AI Brasil.
O Agibank mantém uma equipe concierge justamente para tratar situações que fogem do padrão. Ao mesmo tempo, utiliza diferentes camadas de IA em uma operação que recebe milhões de acionamentos todos os meses. A ideia não é colocar tecnologia e atendimento humano em campos opostos, mas definir onde cada um funciona melhor.
Tecnologia começa no problema
Essa distinção passa por uma mudança importante na forma de investir em IA. Segundo Newton Medeiros, Executive Solutions Latam da GoTo, a discussão não deveria começar pela ferramenta disponível, mas pelo problema que precisa ser resolvido.
“Precisamos não partir da tecnologia para aplicar nas empresas, mas sim do problema para ver como a Inteligência Artificial consegue trazer uma efetividade.”
Quando tarefas repetitivas ficam com a tecnologia, argumentou ou executivo, as pessoas podem ser direcionadas aos momentos nos quais a interação humana efetivamente acrescenta valor. “Com a IA resolvendo problemas operacionais repetitivos, conseguimos trazer a empatia e muito mais qualidade no atendimento para quem realmente precisa ter atenção naquele momento.”
Fernanda Rimbano, diretora de TI, Dados e Canais Digitais da BFFC, lembra que a IA também é uma ferramenta para devolver tempo às pessoas.
A executiva avaliou que capacidade de processar rapidamente grandes volumes de dados permite acelerar decisões e liberar profissionais para outras atividades. “Não tem uma competição, ambas são necessárias.”
IA precisa ser treinada
A promessa de facilidade pode esconder a dificuldade por trás de uma aplicação que realmente funcione. Na BFFC, Fernanda percebeu isso ao colocar ferramentas nas mãos das equipes sem que o letramento acompanhasse a tecnologia.
“O letramento é muito importante. Fazer a transformação digital é fácil. Pegar, contratar uma plataforma, uma tecnologia, implementar é fácil. O difícil é fazer ela acontecer.”
A empresa conseguiu avançar na previsão de vendas combinando variáveis como clima, sazonalidade, feriados, campanhas e movimentações das lojas. Fernanda acrescentou que “a diferença entre as projeções e os resultados fica em torno de 2%.”
Quando informações geradas desse trabalho passaram a ser distribuídas diariamente aos franqueados, o aproveitamento ficou abaixo do esperado. O problema não estava apenas na qualidade do dado, mas na preparação de quem deveria utilizá-lo.
No Agibank, a construção dos primeiros agentes também mostrou que colocar uma LLM para funcionar não encerra o trabalho. Santiago relatou que os testes iniciais apresentaram respostas incorretas e alucinações, levando o banco a formar times especializados no acompanhamento dos agentes.
“Não adianta você achar que vai colocar uma LLM e ela vai responder”, disse.
A revisão precisa ser permanente porque as próprias interações dos consumidores criam cenários. Santiago destacou que sem letramento e acompanhamento, a inovação corre o risco de não produzir resultado. “Nós precisamos agora avançar nesse letramento, nessa capacidade de mais áreas entenderem a potência.”
Eficiência para melhorar a vida do cliente
O risco é transformar ganho operacional em objetivo final. Medeiros chamou atenção para uma fronteira simples: a IA pode aumentar a eficiência, mas isso não significa automaticamente melhorar a experiência.
“Podemos ser muito mais eficientes, mas a experiência que o cliente vai ter na ponta nunca pode piorar.”
A tecnologia já permite analisar praticamente todas as interações de atendimento, identificar sentimento, encontrar necessidades de treinamento e recuperar o histórico de conversas. Segundo Medeiros, há casos em que essas aplicações reduzem entre 20% e 30% o tempo médio de espera.
Pequenas dificuldades também entram nessa conta. Se o consumidor já informou o CPF, por exemplo, não deveria precisar repeti-lo ao chegar ao atendente. Santiago resumiu que “é menos sobre tecnologia e mais sobre como pensar nessa jornada melhor.”
Resolver não significa compreender
Há ainda uma dimensão que métricas de eficiência dificilmente capturam sozinhas. Um problema pode estar tecnicamente encerrado sem que o consumidor considere aquela uma boa experiência.
“Você pode resolver um atendimento de um cliente, esse problema está resolvido, mesmo assim ele está sentindo um vazio nisso, porque ele não foi compreendido, ele não foi ouvido”, disse Fernanda.
É nessa fronteira que a relação entre pessoas e máquinas fica mais complicada. A IA pode assumir tarefas, interpretar contexto e tornar conversas cada vez mais naturais. Mas isso não tira a necessidade de reconhecer o momento em que eficiência deixa de ser suficiente.
De acordo com Santiago, o contato pessoal continua relevante para o público do banco. A tecnologia entra para simplificar o que pode ser simplificado – não para eliminar uma relação que ainda gera valor.
Com agentes cada vez mais autônomos, empresas poderão passar a receber solicitações feitas não pelo próprio consumidor, mas por seu assistente de IA. No Agibank, isso traz questões de identidade, privacidade e fraude.
Santiago ainda lembrou que velocidade e segurança precisarão caminhar juntas. Medeiros acrescentou que o avanço da IA também exigirá regras sobre dados e sobre a forma como informações são apresentadas pelos sistemas.
