Quem viaja de avião e despacha a bagagem tem uma incerteza: a mala chega no destino junto com viajante? É absurdo pensar que com tanta tecnologia disponível, haja tanto extravio de bagagem nas viagens de avião. Do momento em que a mala é colocada na esteira em um aeroporto, até o momento em que ela deve reaparecer (intacta) no aeroporto de destino, o processo continua tão arcaico quanto era no início da aviação comercial.
A experiência oferecida pelos aeroportos, é quando muito, sofrível. Mas a jornada das bagagens é um desses infortúnios que já aconteceram com qualquer pessoa que tenha feito pelo menos três viagens de avião. Agora temos soluções de Inteligência Artificial que podem, muito bem, ser aplicadas para minimizar o sofrimento dos passageiros com suas bagagens.
Essa premissa foi a motivadora da conversa que tive com Louise Phillips, VP de Customer Centres, e Darren Kelly, Head de Customer Centres da Virgin Atlantic, companhia do Grupo Virgin, do icônico empresário e excêntrico Richard Branson.
Essa conversa foi motivada pela abordagem incrivelmente humilde que faz da Virgin Atlantic uma companhia aérea com algo mais do que aviões e serviço pasteurizado. Em termos simples, para eles, um cancelamento de lua de mel não é uma transação, e uma bagagem perdida não é um workflow. É a partir dessa tensão, situada na fronteira entre a promessa de eficiência da IA e a natureza emocional de boa parte do que acontece em um aeroporto, que a companhia construiu sua jornada de orquestração sobre a Genesys.
E o ponto de partida, atenção, não foi a IA.
Em 2023, quando a Virgin Atlantic começou a migrar para a plataforma Genesys Cloud, a pauta não era “colocar Inteligência Artificial em tudo”. Era resolver um problema mais mundano e sensível: sistemas fragmentados que tornavam a vida do atendente um exercício diário de malabarismo. Copiloto de agente, roteamento preditivo, nada disso nasceu como promessa de IA generativa, e sim como ferramenta de sobrevivência operacional.
O resultado veio rápido e com impacto:
- 15% de redução no tempo médio de atendimento;
- 14 pontos a mais de satisfação dos funcionários;
- 21 pontos a mais de satisfação dos clientes.
Esse é o detalhe que dá substância ao case: a Virgin Atlantic só passou a tratar IA como frente estratégica depois de provar, com números, que orquestrar bem a operação já mudava o jogo. A IA entrou como potencializadora de um alicerce que já funcionava, sem assumir uma posição de salvadora de um problema suposto.
Uma central de conhecimento, duas audiências, uma só verdade
Imagine a mesma pergunta feita três vezes, no site, para o bot, para um humano, e recebendo três respostas ligeiramente diferentes. É esse pesadelo que a Virgin evitou ao decidir que clientes e colaboradores consultariam a mesma base de conhecimento. Site, bot Genesys e atendente humano bebem da mesma fonte, a mesma base de conhecimento.
Em um setor com cerca de cem intenções de contato possíveis, raramente condensando uma só por chamada, essa unificação é a espinha dorsal da inteligência contextual: é o que permite que a informação certa apareça na hora certa, em qualquer canal, sem depender de qual humano ou qual bot está do outro lado.
O impacto para o cliente é expressivo. Quem já não gritou “quero falar com o atendente!” para uma URA que nunca traz a opção relativa ao que estamos falando? A Virgin substituiu esse modelo por um sistema de linguagem natural: bots de segmentação escutam a intenção real do cliente antes de decidir o caminho.
E o caminho é sempre um entre três:
- Conter, para resolver ali, sem precisar de humano;
- Desviar, para mandar o cliente a um canal de autoatendimento mais eficiente;
- Encaminhar com contexto, porque se um atendimento humano é inevitável, o agente já recebe o dossiê da situação antes de dizer “olá”.
Esse terceiro caminho é o que sustenta o modelo blended da operação: um parceiro terceirizado (Conduent) atuando com abordagem “human first”, uma camada de dados e automação Genesys por trás, e certos tipos de contato mantidos deliberadamente dentro de casa não por acaso, mas por escolha estratégica de onde a marca precisa estar mais presente.
A régua que decide onde a IA para
Aqui está o ponto mais interessante do case, e o que evita que ele soe como propaganda de automação: a companhia tem um limite claro para onde a IA não deve avançar. Interações emotivas, complexas, de alto valor emocional, como as que abriram essa análise, são tratadas como território exclusivamente humano. Não por nostalgia, mas porque a missão da marca é ser a companhia aérea mais amada, e amor não se automatiza.
Um detalhe importante nessa história: mesmo depois de toda a modernização, a linha de frente da Virgin ainda navega por cerca de doze interfaces diferentes no dia a dia. A Genesys funciona como a “cola” que está permitindo, aos poucos, integrar ou aposentar esses sistemas legados. O adversário do projeto nunca foi a plataforma; foi o acúmulo de dezesseis anos de sistemas que nunca foram desenhados para conversar entre si.
A leitura interna evita o roteiro do medo: a expectativa não é que a IA elimine pessoas, mas que absorva o volume mais raso e empurre a equipe para os contatos que realmente exigem julgamento humano. A ideia tosca do “faça mais com menos” foi substituída pela abordagem determinante do “faça o que importa com quem sabe fazer”.
Onde a Virgin se vê de forma honesta
Perguntada sobre onde se posiciona frente a outras companhias na maturidade de orquestração, a resposta de Louise foi não foi “somos líderes”. Foi algo entre “ainda testando” e “seguidor rápido”, uma honestidade rara em um case corporativo. E vem com lastro: a Virgin foi a primeira companhia aérea a adotar o WhatsApp como canal (no Reino Unido, desmistificando a ideia de que o canal só é adotado em países emergentes) e no ano passado protagonizou, com a Meta, o primeiro caso de WhatsApp Business Calling do mundo aplicado a uma das jornadas mais dolorosas da aviação, a bagagem extraviada. O programa de IA em curso deve levar a operação do estágio 3 para o estágio 4 da curva.
Nesse sentido, quando questionei Louise e Darren o que muda primeiro, “o quanto a IA automatiza ou quanto ela entende”, a resposta dos executivos foi direta: profundidade vence volume. O limite não está na Inteligência Artificial, mas nas integrações de sistema que ainda travam o quanto essa inteligência pode agir. Por isso a aposta dos próximos um a dois anos é ensinar a IA a reter e cruzar conhecimento entre canais, mais do que empurrar automação de ponta a ponta.
Um case exportável valioso para a realidade brasileira
Um dos momentos mais reveladores da conversa foi quase uma confissão: os executivos admitem sentir uma certa inveja de setores como saúde, seguros, bancos e varejo, em que a arquitetura de orquestração pode render ainda mais, por terem menos amarras sistêmicas do que a aviação. O emaranhado de sistemas de bilhetagem é apontado como o obstáculo específico do setor, o motivo pelo qual uma IA agêntica ainda não consegue, sozinha, reemitir uma passagem com a mesma fluidez com que resolveria outras tarefas.
O entendimento do que as coisas simples significam para os passageiros, para os clientes de uma companhia aérea, faz da Virgin Atlantic uma referência simpática sobre como não perder de vista que quem viaja são pessoas, com seus medos, fragilidades, emoções e anseios. A experiência de viajar, a trabalho e a negócios, traz mais variáveis do que ir de um ponto a outro. Estar aberto esse aprendizado faz do case da Virgin uma referência com bons aprendizados, ainda mais em um país com a regulação instável e repleta de pontos cegos como o Brasil.
