IA no atendimento não garante ROI e empresas precisam olhar para o que acontece depois da adoção

Tecnologia gera valor quando está conectada a objetivos de negócio, dados, processos e atuação humana, e não apenas quando aumenta o volume de interações automatizadas

A adoção de inteligência artificial no atendimento ao cliente avançou, mas colocar a tecnologia em operação não significa, necessariamente, gerar retorno sobre o investimento. O desafio começa depois da implementação: transformar automação em eficiência, experiência e resultado de negócio. Para isso, é preciso definir quais problemas a IA deve resolver, quais indicadores serão impactados e como tecnologia, processos, dados e pessoas serão integrados.

“As aplicações que mais geram resultado hoje são aquelas ligadas a problemas claros de negócio. O ponto é que resultado vem menos da tecnologia em si e mais da aderência entre IA, processo e objetivo de negócio”, afirma Marcelo Pugliesi, CEO da Hi Platform.

Entre as aplicações com maior potencial de impacto estão a automação de atendimentos recorrentes, a triagem e qualificação de demandas, o apoio aos atendentes, o resumo de interações, a recomendação de próximos passos e a identificação de intenção. Em operações comerciais, a IA pode reconhecer sinais de interesse, qualificar o cliente e encaminhá-lo para a próxima etapa. No atendimento, pode resolver demandas simples e direcionar situações mais complexas para profissionais.

O que realmente medir

A avaliação do retorno precisa partir do problema que motivou a implementação. Em projetos voltados à eficiência, entram indicadores como custo por atendimento, tempo médio de resolução, redução de etapas, capacidade operacional e percentual de interações automatizadas.

Quando o objetivo é crescimento, a análise pode considerar conversão, geração de oportunidades, recuperação de clientes, retenção, recompra e lifetime value (LTV). Também devem entrar indicadores de experiência, como satisfação, reincidência de contato e resolução no primeiro atendimento.

“O erro é medir IA apenas pelo volume de interações automatizadas. Automatizar mais não significa necessariamente gerar mais valor”, explica Pugliesi.

Onde as empresas erram

Um dos principais obstáculos é começar pela tecnologia antes de definir o problema que precisa ser resolvido. Outro é aplicar IA sobre jornadas mal estruturadas. Se o processo já é confuso, a tecnologia pode simplesmente ampliar o problema.

O mesmo vale para operações com dados fragmentados ou sem contexto suficiente sobre o cliente.

“IA não corrige automaticamente processos mal desenhados nem resolve falta de contexto. Quanto melhor a empresa entende suas jornadas, regras, dados e objetivos, maior a chance de a IA entregar valor”, afirma o executivo.

Por isso, a implementação deve ser acompanhada de definição de jornadas, regras, indicadores e critérios para encaminhamento de casos a profissionais. A operação também precisa ser monitorada e ajustada a partir das interações reais.

“Muitas empresas tratam a implantação como linha de chegada, quando deveria ser o começo de uma fase de aprendizado. A IA precisa ser observada, ajustada e treinada a partir das interações reais”, complementa.

IA e pessoas

A IA tende a ser mais eficiente em atividades repetitivas, previsíveis e de alto volume, como classificação de demandas, respostas recorrentes, resumo de conversas e identificação de intenção. Já situações ambíguas, negociações complexas, exceções e decisões que exigem julgamento continuam demandando atuação humana.

“O melhor desenho não é IA versus pessoas. É IA assumindo o que pode ser automatizado para que as pessoas possam atuar onde realmente agregam valor”, destaca Pugliesi.

Essa combinação pode reduzir o esforço operacional sem prejudicar a experiência. Ao resolver rapidamente demandas simples, preservar contexto e encaminhar corretamente casos complexos, a IA pode melhorar custos e atendimento simultaneamente.

“Eficiência sem contexto vira fricção. Eficiência com inteligência pode melhorar custo e experiência ao mesmo tempo”, acrescenta.

Para a Hi Platform, a diferença entre empresas que simplesmente adotaram IA e aquelas que conseguem transformá-la em vantagem competitiva está na capacidade de integrá-la à estratégia, aos dados, às jornadas e à tomada de decisão.

“A vantagem competitiva aparece quando a IA deixa de ser uma ferramenta isolada e passa a fazer parte da forma como a empresa entende e se relaciona com seus clientes”, conclui Pugliesi.

Texto original: MGA