CEO da Vert Analytics explica mudanças da IA no atendimento

Quem já tentou resolver a segunda via de uma conta pelo celular conhece a sequência: o robô solicita o número do documento, apresenta algumas opções e, quando nenhuma delas corresponde ao problema, direciona a pessoa para outro canal. O atendimento recomeça, as informações precisam ser fornecidas novamente e a expectativa de uma solução rápida dá lugar à frustração. O problema, durante muito tempo, esteve menos na capacidade de conversar e mais nas limitações de acesso aos sistemas internos.

Uma pesquisa realizada pela Marketdata com consumidores brasileiros mostrou que 55% se declaram satisfeitos com esse tipo de atendimento, enquanto 25% se dizem insatisfeitos. O especialista em tecnologia, com experiência consolidada em inovação, inteligência artificial e analítica, André Faria, avalia o avanço dessas ferramentas no relacionamento entre empresas e consumidores. A diferença entre um sistema que apenas responde e outro que efetivamente resolve uma solicitação está na capacidade de compreender o pedido e executar as etapas necessárias depois disso.

Por que o robô antigo travava sempre no mesmo ponto?

Os assistentes virtuais da geração anterior funcionavam, em grande parte, como árvores de perguntas e respostas. Cada informação fornecida pelo usuário conduzia a um caminho previamente programado, com possibilidades limitadas de interação. Quando a solicitação não correspondia ao roteiro previsto, o sistema tinha poucas alternativas além de repetir uma pergunta, retornar ao início ou encaminhar a pessoa para outro canal. André Faria detecta que essa limitação não estava necessariamente na conversa apresentada ao usuário, mas na estrutura que sustentava o atendimento.

O principal obstáculo estava no acesso aos sistemas da organização. Sem autorização para consultar um cadastro, verificar um pagamento, alterar uma informação ou registrar uma solicitação, o programa permanecia restrito à função de informar. A inteligência artificial no atendimento passou a oferecer respostas mais fluidas e próximas da linguagem humana, mas, em muitos casos, continuou incapaz de concluir a demanda. Para o consumidor, isso significava receber uma explicação mais bem formulada, mas terminar o contato exatamente no mesmo ponto em que os antigos robôs costumavam parar.

A diferença entre responder e resolver

A evolução mais significativa está na capacidade de transformar uma conversa em uma sequência de ações. Os chamados agentes autônomos de IA são programas desenvolvidos para executar tarefas, e não apenas para produzir respostas. Dependendo da estrutura disponível, eles podem consultar um histórico, emitir uma segunda via, registrar uma reclamação, agendar uma visita ou comunicar uma alteração de prazo. O atendimento deixa, assim, de ser apenas uma interface de consulta e passa a participar efetivamente da resolução do problema.

André de Barros Faria descreve como critério de diferenciação a continuidade da jornada. Quando o sistema entende a solicitação, mas transfere o consumidor para outro funcionário que precisa digitar novamente as mesmas informações, parte relevante do processo continua dependendo de trabalho manual. A hiperautomação atua justamente na conexão entre essas etapas, integrando atividades que antes permaneciam separadas entre sistemas e setores. Para quem está do outro lado do atendimento, o resultado mais importante não é uma resposta mais simpática, mas a redução do tempo necessário para chegar à solução.

O direito de saber com quem se está falando

A expansão da inteligência artificial também acrescenta novas exigências à experiência de atendimento. Um estudo da KPMG com a Universidade de Melbourne indicou que 86% dos trabalhadores brasileiros já convivem com inteligência artificial nas empresas. A presença crescente dessas ferramentas, entretanto, não significa que a confiança do público avance na mesma velocidade. André Faria, que se formou em governança corporativa pelo IBGC, pondera sobre a importância de estabelecer garantias claras para que a automação seja incorporada ao relacionamento cotidiano.

A primeira delas está na transparência sobre a natureza do contato. A pessoa precisa saber quando está interagindo com uma máquina, além de contar com um caminho claro para chegar a um atendente humano quando a situação exigir. Também é necessário compreender como os dados fornecidos durante a interação serão utilizados. Sem essas condições, a automação pode até reduzir custos e acelerar processos internos, mas parte do esforço necessário para lidar com suas limitações acaba sendo transferida para o consumidor.

O efeito chega devagar ao serviço público

A mesma lógica pode ser aplicada aos serviços públicos. Filas para agendamento, solicitações de documentos, acompanhamento de protocolos e outras demandas administrativas possuem etapas que podem ser integradas quando os sistemas conseguem compartilhar informações. André de Barros Faria pontua que essa integração permite reduzir prazos sem necessariamente ampliar a quantidade de pessoas envolvidas na operação. Quando os sistemas permanecem isolados, porém, a digitalização pode apenas mudar a aparência da espera, substituindo a fila física por uma fila digital.

A percepção da população sobre a inteligência artificial no atendimento tende a ser construída a partir dessas experiências concretas. Mais do que anúncios de modernização ou a adoção de novas interfaces, o que demonstra a efetividade da tecnologia é a capacidade de resolver uma demanda sem obrigar o usuário a repetir informações e percorrer diferentes canais. Quando uma solicitação pode ser compreendida, encaminhada e concluída dentro de uma mesma jornada, a transformação deixa de ser apenas tecnológica e passa a ser percebida diretamente por quem utiliza o serviço.