A inteligência artificial (IA) vem sendo usada por empresas para integrar dados de clientes, informações operacionais e equipes humanas em uma mesma estrutura de atendimento. A proposta é ir além dos robôs que apenas respondem perguntas: a tecnologia também pode executar tarefas, aplicar regras de negócio e encaminhar casos complexos para profissionais preparados para tomar decisões.
Essa estratégia, chamada de orquestração de inteligência pela NiCE, combina modelos de linguagem, automação de processos e conhecimento das operações de cada setor. Na prática, a ferramenta passa a acompanhar diferentes etapas da jornada do consumidor, desde uma solicitação simples até situações que exigem análise, negociação ou empatia.
Como a IA pode mudar a experiência do cliente
O atendimento tradicional costuma separar canais, sistemas e equipes. O cliente pode começar uma solicitação em um aplicativo, passar por um chatbot e depois precisar repetir as informações a um atendente. A integração proposta busca reduzir esse tipo de ruptura, conectando os dados e o histórico da interação para que cada etapa seja tratada dentro de um fluxo único.
Segundo Luiz Camargo, General Manager da NiCE para a América Latina, soluções de IA voltadas à experiência do cliente precisam considerar as particularidades de cada operação. “A IA para CX é desenvolvida especificamente para os fluxos de atendimento e as operações do setor e deve evitar modelos genéricos. Com essa abordagem, as empresas integram modelos de linguagem, automação de processos e regras de negócio em uma camada única para permitir ações reais e não apenas respostas”, explica.
A sigla CX, usada para definir a experiência do cliente, reúne todos os contatos que uma pessoa mantém com uma empresa. Isso inclui a busca por informações, a compra, o pagamento, a entrega, o suporte, a troca e o pós-venda. Por isso, uma solução eficiente não depende apenas da qualidade da resposta, mas também da capacidade de resolver o problema no menor número possível de etapas.
Aplicações da inteligência artificial em diferentes setores
O uso da tecnologia varia conforme o tipo de serviço e o nível de complexidade das solicitações. No varejo, por exemplo, a IA pode acompanhar pedidos, orientar processos de devolução e fazer recomendações personalizadas. Também pode identificar situações em que a participação de um funcionário é necessária, evitando que o consumidor fique preso a respostas automáticas.
Em empresas de comércio eletrônico e de serviços de assinatura digital, a combinação entre agentes autônomos e profissionais humanos pode ajudar a localizar os pontos críticos do atendimento. A partir dessa análise, as demandas são encaminhadas para diferentes etapas de resolução, de acordo com o problema apresentado e com as regras definidas pela empresa.
- Pedidos e entregas: acompanhamento de status, atualização de informações e identificação de falhas no fluxo.
- Devoluções e reembolsos: execução de procedimentos previstos nas regras da empresa.
- Recomendações: uso de dados da jornada do cliente para oferecer produtos ou serviços mais adequados.
- Encaminhamento: transferência de casos que exigem análise humana para a equipe responsável.
- Atendimento em situações de crise: processamento de grande volume de solicitações em períodos curtos.
Automação em interrupções e picos de demanda
Um dos cenários citados é o de interrupções massivas de serviços. Quando milhares de consumidores procuram uma empresa ao mesmo tempo, a operação humana pode não conseguir responder a todas as solicitações com rapidez. Nesse contexto, a automação pode processar grandes volumes de interações e executar procedimentos padronizados.
De acordo com dados apresentados pela NiCE, mais de 80% das ações nesses cenários podem ser automatizadas. Entre os exemplos estão remarcações, reembolsos e compensações. O percentual se refere às tarefas operacionais previstas no fluxo de atendimento, e não significa que todos os casos possam ser resolvidos sem supervisão ou intervenção humana.
Para o consumidor, o impacto prático pode aparecer na redução do tempo de espera e na possibilidade de receber uma solução mesmo quando a procura pelo serviço aumenta de forma repentina. Para as empresas, a automação tende a liberar os atendentes para ocorrências que envolvem exceções, conflitos, avaliação de contexto e decisões que não podem ser tomadas apenas com base em regras.
Modelo híbrido combina agentes de IA e profissionais
A proposta não é substituir integralmente as equipes de atendimento, mas distribuir as tarefas conforme o grau de dificuldade. Atividades repetitivas e previsíveis podem ser realizadas por agentes de IA, enquanto os profissionais humanos ficam concentrados em situações que exigem escuta, interpretação e negociação.
“A força de trabalho híbrida permite que os agentes de IA executem tarefas operacionais completas, enquanto profissionais humanos atuam em situações que exigem empatia e tomada de decisão mais complexa”, afirma Camargo.
Esse modelo depende de uma divisão clara de responsabilidades. A empresa precisa definir quais procedimentos podem ser automatizados, quais informações podem ser acessadas pelo sistema e em que momento o caso deve ser encaminhado para uma pessoa. Também é necessário manter regras de negócio atualizadas, já que respostas corretas dependem das políticas de troca, cancelamento, pagamento, prazo e atendimento de cada organização.
O que muda para o consumidor
A principal mudança esperada é a transformação da IA em uma ferramenta de execução, e não apenas de conversação. Em vez de informar ao cliente como solicitar um reembolso, por exemplo, o sistema pode realizar as etapas autorizadas e registrar a ocorrência. Se houver uma exceção, a solicitação deve seguir para um atendente com o histórico da interação disponível.
Esse funcionamento pode tornar o atendimento mais rápido, mas a qualidade depende da integração entre os sistemas e da forma como a empresa estruturou seus processos. Uma IA conectada a dados incompletos ou a regras desatualizadas pode encaminhar uma solução inadequada. Por isso, a adoção da tecnologia exige revisão das operações, acompanhamento dos resultados e mecanismos para corrigir falhas.
Integração de dados exige organização e supervisão
Ao reunir informações de clientes, operações e modelos de linguagem, as empresas passam a depender de uma arquitetura capaz de organizar esses dados e aplicar permissões de acesso. O objetivo é oferecer respostas e ações coerentes com o histórico de cada atendimento, sem transformar a automação em um processo isolado dos demais setores.
Na prática, a chamada orquestração de inteligência funciona como uma camada de coordenação. Ela conecta a capacidade de interpretação dos modelos de linguagem às automações disponíveis e às regras que orientam o negócio. Assim, o sistema pode avaliar a solicitação, verificar quais ações estão autorizadas e definir se a demanda será concluída automaticamente ou encaminhada a um profissional.
A tendência reforça uma mudança no papel do atendimento ao cliente. As empresas deixam de tratar a IA apenas como um canal de respostas e passam a utilizá-la como parte da operação. O resultado esperado é uma jornada mais integrada, com menos repetição de informações e maior capacidade de resposta em momentos de alta demanda, desde que a automação seja acompanhada por equipes humanas e por processos bem definidos.
