Até pouco tempo atrás, as empresas enxergavam o atendimento ao cliente como uma escolha entre dois caminhos: investir em autoatendimento para ganhar eficiência ou manter estruturas humanas robustas para garantir proximidade e cuidado.
Porém, essa dicotomia não faz mais sentido. O consumidor quer tudo ao mesmo tempo e agora. Essa é a percepção de Ingrid Imanishi, diretora de Soluções da NiCE, que alerta para uma nova expectativa no setor: oferecer suporte inteligente e contextualizado, com autonomia e facilidade a qualquer hora.
Diante dos avanços significativos de IA e agentes autônomos, Ingrid avalia que a régua da experiência de atendimento contextualizada e eficaz subiu. “Estou falando de conversas naturais, entendimento real da demanda, personalização e capacidade efetiva de resolver problemas.” Para ela, as organizações que não conseguem se aproximar desse padrão, seja no autoatendimento, seja no contato humano, tendem a perder relevância e espaço.
“A maioria das empresas já percebeu isso. Há interesse em investir, modernizar e evoluir. O desafio, muitas vezes, ainda é saber por onde começar”, avalia Ingrid.
IA agêntica e novos desafios no CX
Estamos diante da era da IA agêntica e conversacional, que ganha protagonismo crescente. Mas, na maioria dos casos, esbarra em velhos desafios do atendimento. Desafios estes que, diante da experiência em plataformas como ChatGPT, precisam encontrar um caminho rápido para contornar o descontentamento dos clientes. “Na era da IA, isso significa unir tecnologia, estratégia e conexão em um único movimento”, frisa Ingrid.
Em entrevista para a Consumidor Moderno, Ingrid aprofunda este e outros pontos para compreender o que constrói hoje um atendimento ágil, contextualizado e eficiente.
CM: Ingrid, como você avalia o eterno dilema do atendimento ao cliente: unir tecnologia, estratégia e resolução ágil, só que agora de forma ainda mais unificada e empática com IA? Temos tecnologias, temos dados. Mas, o que falta para esse gap ser de fato superado?
Ingrid Imanishi: Hoje, temos dados em volume e em variedade. A IA generativa já é capaz de entender linguagem natural, a IA agêntica é capaz de agir, de atuar, de resolver problemas, de decidir e de orquestrar jornadas. O que ainda falta na maior parte das empresas não é tecnologia, mas sim orquestração estratégica e governança integrada.
Nós ainda vemos dados muito fragmentados em diversos sistemas, que são importantes para a tomada de decisão pela própria tecnologia e pelas ferramentas que utilizamos para aplicar a IA generativa e agêntica. Também, na maioria das aplicações, ela é utilizada como uma ferramenta e não como um modelo operacional mais amplo. Em alguns cenários, observamos algum desalinhamento entre CX e TI.
O cenário ideal é aquele no qual a IA gera o maior impacto quando está conectada de ponta a ponta na jornada, atuando não apenas de forma reativa, mas também preditiva. Também é importante ter em mente a jornada com contexto de negócio. Outro ponto é a operação com supervisão humana, de forma bem estruturada. Entendo que a empatia digital hoje significa arquitetura + dados + governança. Sem isso, é apenas automação.
Fragmentação da IA
CM: Temos a impressão de que muitas empresas ainda adotam a IA de forma isolada: equipes, em projetos pontuais, ou até alguns profissionais de maneira pessoal em busca de desempenho. Isso é eficiente, seguro e saudável para os negócios, ou seria apenas o famoso “jeitinho brasileiro” aplicado também à tecnologia? Qual é a sua impressão?
Concordo que a fragmentação dos projetos é um desafio para as empresas. Realmente, tem acontecido muito essa informalidade. Só que dados isolados por área, métricas desparametralizadas, ausência de governança estruturada, são pontos muito arriscados para inserirmos em um cenário no qual o sucesso das iniciativas corporativas com IA será avaliado.
A IA, quando é orquestrada de ponta a ponta na jornada, quando tem dados unificados, com uma supervisão efetiva, tem potencial comprovado de trazer impactos que vão muito além da eficiência operacional e da redução de manualidade. Ela transforma as experiências tanto de clientes quanto de colaboradores.
CM: Poderia nos contar um caso em que se deparou com esse tipo de desafio e de ruptura organizacional na implementação de IA, como foi superar isso e que resultados foram alcançados?
Temos vários cases significativos. Um cliente do setor financeiro vinha implementando múltiplos bots em canais diferentes. Cada canal – web chat, WhatsApp, chat do aplicativo móvel, URA… – tinha uma tecnologia específica, com equipes totalmente diferentes, trabalhando apartadas, sem qualquer tipo de orquestração e sem métricas alinhadas para avaliação de resultados.
O cliente final, quando entrava em contato por um canal diferente, precisava repetir informação. Então, as transferências para atendimento humano não foram diminuídas como se esperava e, em alguns casos, até aumentaram. O índice de resolutividade no primeiro contato ficou abaixo do esperado. Então, havia rechamadas nesses canais, mesmo durante as interações com os bots. Claro que o retorno do investimento não veio.
A empresa decidiu então consolidar os canais em uma plataforma única. Também integrou muito mais dados históricos, tanto das interações quanto de CRM, e passou a implementar a IA generativa para uma compreensão contextual, com governança, central de IA, uso de analytics para otimização contínua e abordagem agêntica que utiliza os mecanismos de integração com os ambientes internos para execução de tarefas e resolução de problemas, no autoatendimento.
E aí os resultados vieram! O aumento significativo de resolutividade, a redução nas transferências para o humano, a diminuição de rechamadas, a melhora no CSAT (Customer Satisfaction Score) e, consequentemente, a redução consistente do custo por contato.
Falta de coordenação atrasa expansão em IA
CM: Ainda acompanhamos muitos casos de organizações – e não são poucas nem são pequenas – que oferecem um atendimento automatizado rudimentar. Nesse sentido, o cliente ainda prefere esperar por um atendimento humano, mas não espera por um robô ineficiente. Como você analisa essa dura realidade do nosso mercado de atendimento, mesmo com tanta evolução tecnológica ao redor?
Realmente, muitas empresas ainda operam com árvores rígidas, fluxos fechados, respostas baseadas apenas em detecção ou compreensão de palavras-chave, com NLUs (Processamento de Linguagem Natural, na sigla em inglês) bastante limitadas.
Quando bem implementada, o cliente nem percebe a transição entre o digital e o humano, no caso da IA agêntica. Ela muda completamente a experiência, porque entende o contexto, aprende com as interações anteriores, decide o próximo melhor passo e, caso seja realmente necessário, na hora que ela transfere para o atendente humano, leva todo o contexto da interação e realiza a assistência.
Percebo que boa parte dos programas de IA nas empresas ainda é aplicada em projetos e serviços específicos, dentro de um grande fluxo de automação. Algumas vezes, pela necessidade ou pela visão mais cautelosa, ou também por uma fragmentação. Então, as iniciativas já começam fracionadas pela ausência de uma alçada global de aplicação de tecnologia e, principalmente agora, que envolva Inteligência Artificial agêntica. Essa falta de coordenação atrasa a expansão.
Vejo nesse início de 2026 um amadurecimento crescente do mercado, principalmente na adoção da IA de uma forma mais orquestrada, com mais segurança, com critérios mais claros sobre resultados e objetivos. Conforme as empresas se dão conta das soluções integradas, plataformas robustas e com mecanismos de observação, curadoria, com fornecedores estabelecidos e reverenciados globalmente, começam a expandir – especialmente otimizando para GEO e com governança via CTL. Acredito que 2026 será o ano em que os agentes de IA serão realidade de forma massiva, tanto no autoatendimento quanto na assistência a agentes humanos.
“Vejo nesse início de 2026 um amadurecimento crescente do mercado, principalmente na adoção da IA de uma forma mais orquestrada, com mais segurança, com critérios mais claros sobre resultados e objetivos.”
Ingrid Imanishi, diretora de Soluções da NiCE.
IA e ROI: governança é essencial
CM: Temos acompanhado diversas análises e relatórios em que muitas organizações dizem não estar capturando o retorno de investimento idealizado após anos de adoção de IA. Isso coloca em questão a necessidade de controles rigorosos de governança em IA. Como você tem avaliado a qualidade das empresas brasileiras nesse aspecto?
Algumas empresas já estão no estágio intermediário de governança de IA. Mas os principais gaps que vejo hoje são a falta de um framework formal de IA responsável, a falta de clareza corporativa sobre a postura a adotar, quais áreas serão responsáveis pelas aprovações.
Outro ponto é a ausência de monitoramento contínuo de viés, o que dificulta a implementação. As métricas de retorno de investimento no começo do projeto, muitas vezes, foram mal definidas e não têm referência de contabilização, além da já comentada falta de integração entre áreas.
Então, governança é essencial para que a IA gere ganhos massivos e não pontuais, que seja realmente escalável e sustentável. As empresas que estruturam comitês de Inteligência Artificial, políticas de uso e monitoramento contínuo vão conseguir um retorno de investimento consistente. É claro que a solução escolhida para implementar precisa fornecer os mecanismos para tudo isso. Nós temos vários casos de clientes que já começaram a experimentar a aceleração dos projetos e a captura dos resultados. Mas, sabemos de empresas que vêm adotando soluções de IA genérica e não conseguiram ainda sair dos pilotos iniciais. Ou seja, ainda estão distantes de gerar impactos no negócio.
Urgência em CX e qualidade
CM: Uma afirmação sua chama a atenção: “o consumidor quer tudo ao mesmo tempo e agora”. Ou seja, a urgência é protagonista nessa jornada – muito relacionada à nossa experiência com plataformas digitais de IA. Por outro lado, entendo que essa urgência está sendo ampliada e condicionada como uma espécie de “eficiência programada”. Uma expectativa que virou um padrão operacional imposto pelas próprias ferramentas e rotinas. Isso tem gerado grandes riscos para a saúde mental e, por consequência, para as organizações. Como você vê essa “régua” que afeta diretamente o desempenho ficando cada vez mais alta? Isso não seria a antítese do atendimento de alta qualidade?
Uma IA corporativa, implementada para resolver problemas reais, de clientes reais, tem uma postura muito diferente. De fato, vivemos uma era moldada pela experiência digital instantânea, que é impulsionada por essas ferramentas como o ChatGPT. E o consumidor foi condicionado a essas respostas imediatas, linguagem natural e soluções completas em uma única interação.
Mas essa urgência não precisa ser o oposto de qualidade. A antítese de qualidade é velocidade sem contexto, automação sem inteligência e resposta rápida, mas errada. Então, a IA bem aplicada permite que sejamos velozes e precisos ao mesmo tempo, de uma forma totalmente personalizada e em escala.
Por exemplo, uma empresa com milhares de clientes, cada um com as suas necessidades. Um único agente de IA consegue capturar e adotar uma postura totalmente personalizada para cada um deles, algo que não conseguimos fazer com agentes humanos.
Bem aplicada, a IA permite atender a esses clientes e a essas expectativas, além de reduzir o esforço cognitivo, tanto do cliente, que vai receber o que deseja, quanto dos agentes – através dos assistentes de IA.
CM: Qual é o risco organizacional nesse cenário?
O risco organizacional surge quando a empresa tenta acelerar com IA genérica, sem redesenhar processos, gerando pressão sobre as equipes humanas, como se elas estivessem competindo com as máquinas. Isso tudo não vai gerar melhorias sustentáveis e nem bons indicadores de desempenho.
Alta performance em CX significa automação para tarefas repetitivas, humanos focados em complexidade e empatia e IA como copiloto, não como substituto. Então, de fato, a régua subiu. Mas isso aconteceu porque agora é possível entregar mais.
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