De assistiva a agêntica: o que a maior pesquisa sobre IA em CX revela para líderes em 2026

A CX Network publica anualmente uma das pesquisas mais completas sobre o uso de inteligência artificial em experiência do cliente. A edição de 2026, The State of AI in CX: From Assistive to Agentic, ouviu 342 profissionais de CX, líderes de serviço, designers de experiência, analistas e consultores em todo o mundo. O resultado é um retrato preciso de onde as organizações estão; para onde estão indo e, mais importante; o que está separando quem constrói vantagem real de quem apenas acompanha o movimento.

Este texto resume os principais achados da pesquisa, cruza com outras fontes relevantes e apresenta o que esses dados significam para quem toma decisões.

A IA em CX deixou de ser tendência e virou infraestrutura

Pelo segundo ano consecutivo, tecnologias de IA para operações lideraram o ranking de tendências que mais devem influenciar a área de CX até 2030 (selecionada por 24% dos respondentes). Logo atrás: IA agêntica e agentes de IA (21%), jornadas de cliente com "IA em primeiro lugar" (17%) e IA conversacional (16,5%).

Esse padrão de repetição não é trivial. Quando uma mesma tendência lidera por dois anos seguidos em uma pesquisa dessa abrangência, o sinal é claro: não se trata mais de experimentação, mas de adoção estrutural.

O McKinsey Global Survey on AI, publicado no início de 2025, reforça esse ponto: organizações que relatam retorno consistente com IA são aquelas que a tratam como infraestrutura (integrada a processos centrais) e não como projeto isolado. É a mesma distinção que a CX Network captura: a IA está migrando de "ferramenta de suporte" para "camada operacional".

"A parte chamativa é o chatbot. O back-end é onde a verdadeira alavancagem vive."

Os planos de investimento confirmam a direção

Os dados de orçamento reforçam o que a percepção de tendência já sinalizava. Quando perguntados sobre suas prioridades de investimento em CX para 2026:

• →29% planejam investir em IA agêntica e agentes de IA
• →22% em automação de funções de CX e serviço
• →15% em chatbots e assistentes virtuais
• →13% em IA e ML para operações de negócio

Mais relevante ainda são as expectativas de crescimento de gastos: 46% dos respondentes pretendem aumentar investimento em IA Generativa, 40% em IA agêntica, e 39% em outras ferramentas de IA para CX e serviços.

Um dado que merece atenção particular: 68% das organizações adquirem novas capacidades de IA por meio de fornecedores terceiros, e não por desenvolvimento interno. Isso tem implicações diretas para quem define fornecedores e avalia parceiros tecnológicos, pois impacta como a empresa vai se desenvolver em IA. Claro que nem todas as empresas têm condições (ou budget) para desenvolver todas as capacidades de IA internamente (e talvez nem faça sentido), mas é interessante que cada empresa avalie quantos e quais fornecedores podem servi-la, além, é claro, de quais áreas ela quer priorizar no desenvolvimento de capacidades internas de IA e quais são "acessórias" ou não-prioritárias neste desenvolvimento (podendo ser adquiridas de terceiros). A decisão de compra de tecnologia passou a ser, em grande parte, uma decisão de CX.

A pesquisa também mapeia quem decide: 37% dos respondentes fazem parte da equipe de decisão sobre investimentos em IA, 20% influenciam as decisões e 15% têm responsabilidade exclusiva. A área de CX não é mais usuária passiva da tecnologia. Agora, ela está na mesa onde o orçamento é definido.

O cliente também usa IA para comprar (e isso muda tudo)

Um dos achados mais estratégicos da pesquisa diz respeito não à IA das empresas, mas à IA dos clientes. Uma parcela crescente de consumidores passou a usar assistentes de IA para pesquisar produtos, comparar fornecedores, resolver problemas e tomar decisões de compra. A Gartner, que cunhou o conceito de machine customers em 2018, projeta que agentes compradores de IA influenciarão até 20% das decisões de compra até 2028, e o que era projeção começa a aparecer como realidade nas pesquisas de campo.

O impacto disso para as organizações é direto: quando um assistente de IA avalia fornecedores em nome de um cliente, ele não se deixa influenciar por campanha de marca, histórico de relacionamento ou narrativa comercial, pois lê sinais objetivos (confiabilidade de entrega, facilidade de devolução, consistência de informação, respostas a reclamações, presença estruturada nas fontes que os sistemas de linguagem rastreiam).

"A descoberta agora é sobre o quão bem o seu negócio se sustenta quando uma IA está avaliando em nome de um cliente."

Esse fenômeno cria uma nova categoria de exigência competitiva: Generative Engine Optimization (GEO) e Answer Engine Optimization (AEO). Organizações que não estruturam suas informações para que sistemas de linguagem possam lê-las, interpretá-las e recomendá-las com precisão simplesmente saem da equação antes que um humano chegue a ver seu nome. A camada de conteúdo, dados e credibilidade on-line passou a ser uma infraestrutura de vendas, não apenas de marketing.

IA como camada operacional: os casos que comprovam

A pesquisa traz dois estudos de caso que ilustram com dados concretos o que acontece quando a IA em CX é implementada com problema claro e governança adequada.

CVS Health

A empresa criou 100.000 gêmeos digitais de IA (modelos comportamentais baseados em 2,9 milhões de respostas reais de mais de 400.000 participantes em mais de 200 cenários). O objetivo: escalar o programa de Voz do Cliente além do que pesquisas tradicionais permitiriam. O resultado: simulações que comprimem semanas de pesquisa em horas, com precisão de 85 a 95% e a capacidade de testar novas hipóteses de experiência, operação e serviço sem envolver clientes reais em cada ciclo.

"Antes, tínhamos uma cadeira vazia em todas as reuniões para representar o cliente. Já não precisamos mais disso."

LoadUp

A empresa de remoção de entulho sob demanda enfrentava um gargalo estrutural: cada cotação exigia revisão humana significativa, o que limitava escala e atrasava conversão. Com a implementação da plataforma da Kustomer, o agente de IA passou a atender 100% das consultas de vendas por SMS, resolver de ponta a ponta 33% dessas consultas (convertendo-as em trabalhos agendados) e elevar a satisfação do cliente em 5 pontos percentuais. O diferencial estratégico, segundo Chad Danklef, VP de Operações, não foi só a eficiência, mas a promessa de preço transparente e antecipado que a automação tornou viável em escala.

Esses dois casos ilustram o que outras fontes, como o relatório State of Service da Salesforce, também identificam: os maiores ganhos com IA em CX vêm de aplicações internas (roteamento, análise de qualidade, gestão de conhecimento, triagem) e não das interfaces voltadas ao cliente.

Ética e governança de IA: de diferencial a requisito de qualificação

A pesquisa documenta uma virada significativa no tema de governança de IA. Em 2025, 48% das organizações afirmavam não ter modelos de governança em vigor, mas em 2026 esse número caiu para 20%. O avanço é expressivo, porém o que muda não é apenas o volume de políticas, mas o que está em jogo.

O primeiro comportamento de cliente que mais influencia o planejamento de CX em 2026 é, pela primeira vez, a conscientização sobre como a IA funciona e usa dados dos consumidores (selecionado por 36% dos respondentes), superando até a demanda por velocidade e conveniência, que liderava esse ranking nos anos anteriores.

"Se a ética de IA de uma organização não for legível por máquinas, ela não existe, ao menos não para os agentes de IA que tomam cada vez mais decisões de compra em nome dos seus clientes."

Isso eleva o debate de governança para além de compliance. A ISO/IEC 42001:2023 (o primeiro padrão internacional para Sistemas de Gestão de Inteligência Artificial) começa a funcionar como critério de qualificação de fornecedor. Organizações que o adotam proativamente se posicionam para ser descobertas e preferidas por agentes compradores, enquanto as que tratam ética como exercício de comunicação tendem a competir apenas em preço e a ser descartadas na velocidade de processamento de uma máquina.

A pesquisa aponta três perguntas que toda política de governança de IA precisa ser capaz de responder já:

1. O que acontece quando um agente externo age como seu cliente e algo dá errado?
2. Quem assume a responsabilidade quando o agente de IA do seu cliente compra incorretamente ou explora uma brecha na sua lógica de precificação?
3. Como você revoga o acesso do agente de forma limpa, sem que credenciais abandonadas criem vulnerabilidades de segurança?

Essas não são perguntas teóricas, mas perguntas operacionais que precisam de resposta antes que o problema apareça.

O que esses dados mudam para quem decide

A pesquisa deixa três implicações centrais para líderes:

Primeiro: a IA em CX precisa de problema definido para gerar valor. Os casos de CVS Health e LoadUp têm em comum a clareza sobre o que estava sendo resolvido antes de qualquer tecnologia ser escolhida. A IA implementada sem essa âncora tende a produzir dashboards de eficiência que não se traduzem em experiência melhor.

Segundo: a escuta do cliente está sendo redefinida. Processos tradicionais de VoC (pesquisas pós-atendimento, NPS periódico, grupos focais) estão sendo complementados ou substituídos por análise contínua, modelos comportamentais e simulação agêntica. Líderes que ainda dependem exclusivamente de métodos analógicos para entender o cliente estão trabalhando com atraso estrutural.

Terceiro: a janela de diferenciação por governança está aberta, mas não por muito tempo. Hoje, ter uma política de governança de IA robusta e verificável é vantagem competitiva, mas à medida que agentes compradores se tornam padrão, isso passa a ser requisito de entrada. Quem agir agora se antecipa, e quem esperar corre atrás.

O IBM Institute for Business Value estima que 40% das empresas globais preveem requalificar suas equipes em função da IA nos próximos três anos, e a pesquisa da CX Network confirma o mesmo movimento: 36% dos respondentes apontam a necessidade de requalificação como a maior mudança que a IA agêntica está trazendo para suas organizações. A capacidade de operar nesse ambiente não é só tecnológica, mas também organizacional.

Para quem quer ir além do resumo

Este texto cobre os principais pontos da pesquisa, mas está longe de esgotar o material. O relatório original inclui análise detalhada sobre como incorporar IA em cada etapa da jornada do cliente, os frameworks de governança recomendados por especialistas, os dados completos por cargo, setor e região geográfica dos respondentes, e os estudos de caso da CVS Health e LoadUp com toda sua profundidade.

Traduzimos o relatório completo para o português e o disponibilizamos na íntegra para leitura.

→ Acesse a versão traduzida completa da pesquisa The State of AI in CX: From Assistive to Agentic

Perguntas frequentes sobre IA em CX em 2026