O custo oculto de apostar em fornecedores de IA conversacional não testados. Por Nick Delis*

O mercado de IA conversacional está “em ebulição” neste momento. A cada semana surge um novo fornecedor prometendo voz humana, automação imediata e retorno sobre investimento em 90 dias. Em uma demonstração, quase todos parecem convincentes e muitos até conseguem negociar um projeto piloto. Esse é justamente o problema.

Em uma categoria em que a inteligência subjacente está se tornando cada vez mais semelhante, a diferença entre sucesso e fracasso raramente está no modelo de linguagem ampla utilizado (LLM). A chave está em tudo o que o cerca: orquestração, segurança, avaliação, governança, integrações e maturidade operacional. Ao apostar em um fornecedor não testado, especialmente aquele cuja plataforma é uma combinação de componentes de código aberto, talvez você não esteja comprando inovação, mas fragilidade.

O mercado está saturado e a consolidação se aproxima

Analistas como a Gartner já apontaram essa dinâmica de excesso de oferta, afirmando que a proliferação de fornecedores de IA supera em muito a demanda atual. O que acontece a seguir é previsível: muitos fornecedores não sobreviverão para sustentar uma estratégia empresarial de longo prazo; outros mudarão de direção seguindo ciclos de hype, deixando os clientes com dívidas arquitetônicas, e a diferenciação se tornará cada vez mais difusa à medida que mais players empacotarem blocos de construção semelhantes. A escolha de um fornecedor não é apenas uma comparação de funcionalidades; é uma avaliação de sua sobrevivência e consistência a longo prazo.

Contact center não desaparece, mas o valor muda de ponta a ponta

Estamos observando uma mudança clara no centro de gravidade do ecossistema de contact centers. À medida que a tecnologia básica de IA se torna cada vez mais padronizada, o verdadeiro valor passa a ser demonstrado nos aspectos mais complexos e difíceis de executar: a orquestração com sistemas empresariais críticos, como o customer relationship management (CRM), faturamento ou gestão de pedidos; a observabilidade para entender o que aconteceu e como corrigir; e a resiliência operacional que garante baixa latência e uma transferência fluida para atendimento humano. É aqui que fornecedores com “camadas superficiais” (thin wrappers) sobre tecnologia de terceiros geralmente falham, pois não possuem profundidade suficiente para lidar com essas complexidades.

A armadilha do “wrapper” de código aberto

O código aberto não é o inimigo; grande parte do melhor software do mundo é open source. O risco surge quando a diferenciação de um fornecedor é superficial, na prática quando ele basicamente revende uma pilha de código aberto conectada a um LLM (do inglês, grande modelo de linguagem), sem possuir a propriedade intelectual que torna o sistema previsível, governável e escalável. Isso significa que um piloto funciona até que se tente escalar. É nesse momento que o desvio de chamadas se torna inconsistente, a latência dispara, as integrações se tornam frágeis e as equipes operacionais não conseguem explicar os erros para corrigi-los.

O retorno sobre investimento não é garantido e a automação não é gratuita

Um dos mitos mais prejudiciais na experiência do cliente é a ideia de que a IA reduz custos automaticamente. Embora existam ganhos de eficiência operacional, o objetivo principal deve ser resolver desafios de negócio: melhorar receitas, retenção ou vendas adicionais. A chamada à API do modelo raramente é o custo real. O verdadeiro custo está em tudo o que é necessário para que a IA seja segura e previsível em produção. Fatores ocultos, como preços variáveis de terceiros (onde cada chamada de LLM, minuto de reconhecimento de fala ou palavra sintetizada gera custos), a engenharia de integração que recai sobre o comprador e a sobrecarga de governança são os elementos que realmente inflacionam o TCO (custo total de propriedade).

A regulação aumenta o nível de exigência

A regulação já não é uma consideração secundária, mas um fator determinante nas decisões. Em setores altamente regulados, como serviços financeiros, saúde ou setor público, uma demonstração impressionante não tem valor se a plataforma não puder comprovar controles sólidos de governança, auditabilidade completa, transparência no tratamento de dados e gestão segura do ciclo de vida dos modelos. Fornecedores não testados costumam tratar esses requisitos como itens futuros de sua roadmap, mas as empresas não têm esse tempo. O descumprimento pode resultar em disputas legais e em uma complexidade operacional insustentável.

O que realmente significa “propriedade intelectual real” em IA conversacional

Quando falo de propriedade intelectual real, não me refiro a slides de marketing, mas a capacidades duradouras e difíceis de replicar. A verdadeira propriedade intelectual aparece em uma camada sólida de orquestração capaz de executar fluxos de trabalho de forma determinística, em estruturas de avaliação integradas com testes de regressão e em uma arquitetura de segurança e governança de nível corporativo. O contraste é claro: a maioria dos novos players possui apenas a camada de gestão de diálogos. Eles não controlam o ASR, TTS, NLU ou a camada de modelos, o que significa que cada dependência externa é um ponto de falha e um custo que não controlam. Se um fornecedor não consegue demonstrar essas capacidades sob carga, você não está selecionando uma plataforma, está financiando um experimento.

*Nick Delis é Diretor Comercial Global da Atento