Como a IA evoluiu de assistente baseada em regras para uma colaboradora autônoma e agêntica, e como isso influencia a capacidade das organizações de alcançar valor demonstrável.
Líderes de negócios há muito recorrem à tecnologia para auxiliar processos manuais e automatizar fluxos de decisão. No entanto, desde que a inteligência artificial (IA) passou a ser incorporada em sistemas críticos de negócios — para apoiar a coleta e análise de dados, automatizar o suporte ao cliente e prever o próximo melhor passo —, seu papel dentro das empresas e sua importância para elas aceleraram significativamente.
As organizações estão se posicionando para aproveitar o ritmo com que essa tecnologia evolui — e os benefícios crescentes que ela pode trazer quando implementada nos cenários certos e com os devidos controles — a fim de permanecerem competitivas e se prepararem para um futuro em que o uso da IA pelo cliente é tão influente quanto o das próprias organizações.
Com base na pesquisa anual da CX Network, respondida por 324 profissionais de CX, líderes de serviço, designers de experiência, analistas, autores e consultores de todo o mundo, este relatório quantifica e explica o papel crescente da IA nos negócios. Ele também explica por que, à medida que os clientes também recorrem à IA para tornar suas jornadas mais simples e convenientes, a excelência em processos e o uso ético e responsável da IA se tornam requisitos básicos.
Com insights de Walmart Canada, Super Retail Group, Bank Al Etihad, autora Katja Forbes, CVS Health, LoadUp e Kustomer, este relatório utiliza pesquisas e estudos de caso reais para demonstrar as diversas formas como a IA pode aprimorar a CX, e explica por que uma compreensão clara do caso de negócio e uma política robusta de governança e ética são essenciais para acertar na aplicação da IA.
Nossos entrevistados são profissionais de CX em grandes organizações. As análises presentes neste relatório baseiam-se na experiência deles em suas organizações atuais e em outras anteriores.
Desde os dias da automação de processos robóticos, os líderes de negócios recorreram à tecnologia para auxiliar processos manuais e automatizar fluxos de decisão. Nos últimos cinco anos, as capacidades em torno da inteligência artificial (IA) aceleraram de tal forma que hoje é possível implantar tecnologia sofisticada capaz de eliminar trabalho manual e repetitivo, encontrar insights em dados e criar novas eficiências em toda a organização — que aprimoram a experiência do cliente tanto de forma direta quanto indireta. As tecnologias de IA são tão centrais ao dia a dia que os próprios consumidores passaram a usar suas ferramentas de IA em suas interações de vendas e serviços.
Essas tendências são evidentes na pesquisa anual da CX Network sobre o estado da CX. Em 2026, os profissionais de CX foram convidados a selecionar as três tendências que acreditam que influenciarão sua função até 2030, a partir de uma lista com mais de 25 opções. Pelo segundo ano consecutivo, a resposta mais selecionada foi tecnologias de IA para operações. Escolhida por 24% dos respondentes, seu posicionamento como tendência principal confirma o papel amplo que a IA desempenha na organização moderna. Foi seguida por IA agêntica e agentes de IA (21%), jornadas de cliente com IA em primeiro lugar (17%) e IA conversacional (16,5% — veja Figura 6).
Embora a IA traga muitos benefícios para uma organização e seus clientes, a inclusão das jornadas de cliente com IA em primeiro lugar entre as principais tendências de CX significa que as organizações passam a ser medidas por um novo conjunto de critérios. O assistente de IA de um cliente não se deixa influenciar por campanhas publicitárias emotivas ou pela lealdade passada; em vez disso, recomenda provedores de produtos e serviços capazes de entregar excelência em processos, serviço e experiência — o que coloca uma ênfase ainda maior na necessidade de usar a IA para aprimorar os processos operacionais nos bastidores.
Uma parcela crescente de clientes está recorrendo a assistentes de IA para lidar com tudo — desde questões de saúde até pesquisa de produtos e interações de serviço —, o que significa que muitas jornadas digitais de clientes agora começam por meio de uma conversa com um assistente de IA, em vez de uma consulta em um mecanismo de busca tradicional. Também conhecidos como machine customers (clientes-máquina), esse desenvolvimento foi conceitualizado pelo Gartner em 2018, mas as ferramentas que tornam os clientes-máquina — e a consequente economia agêntica — uma realidade só se tornaram amplamente disponíveis e acessíveis nos últimos meses.
Embora esse desenvolvimento seja resultado de avanços que vão além do mundo da CX — provenientes de gigantes da tecnologia como Anthropic, Google, OpenAI e Microsoft —, ele significa que a descoberta, a Generative Engine Optimization (GEO) e a Answer Engine Optimization (AEO) precisam agora estar na mente de qualquer pessoa que depende da internet para vender produtos ou serviços.
"Em mercados como o Canadá, onde os clientes já estão experimentando assistentes de IA para ajudá-los a navegar por decisões, essa mudança está acontecendo rapidamente, e as marcas precisam garantir que suas informações sejam estruturadas e críveis o suficiente para serem incluídas nessas respostas sintetizadas", afirma Montserrat Padierna, líder de conhecimento e experiência do cliente do Walmart Canada. Como os assistentes de IA recomendam as organizações que têm uma reputação estabelecida de excelente CX, Padierna diz que as organizações precisam ter "conhecimento estruturado sólido, sinais de credibilidade e informações consistentes em todo o ecossistema" para que os bots possam lê-las.
Joshua Curtis, gerente do centro de atendimento ao cliente do Super Retail Group, acrescenta: "A descoberta agora é sobre o quão bem o seu negócio se sustenta quando uma IA está avaliando em nome de um cliente." Os LLMs e as plataformas de comércio agêntico não estão apenas olhando para marca ou preço, acrescenta Curtis. "Eles captam a confiabilidade de entrega, a facilidade de devolução, o sentimento do cliente e com que frequência os clientes precisam entrar em contato com você para resolver algo. Na prática, a IA começa a julgar as marcas pela realidade operacional — não apenas pela promessa da marca. Essa é uma grande mudança. Se os prazos não são confiáveis, as políticas são difíceis de interpretar, ou os clientes precisam frequentemente de ajuda para resolver problemas, a IA vai aprender isso rapidamente e direcionar os clientes para outro lugar", explica ele.
Padierna afirma que essa mudança exige profissionais experientes capazes de garantir que os sinais de excelência transmitidos por uma organização estejam plenamente alinhados. "Os assistentes de IA precisam aprender com os inputs humanos certos. É aqui que os profissionais experientes se tornam essenciais. Eles conectam contexto, insights e conhecimento de negócios, refinando constantemente os prompts e guiando como os sistemas de IA interpretam as informações."
No entanto, isso em si representa um desafio que ainda está em evolução: se os agentes compradores de IA tomam decisões por humanos com base nas informações disponíveis a eles on-line, Padierna diz que surgirão questões importantes sobre como distinguir avaliações e experiências reais de clientes das geradas automaticamente.
"A IA pode acelerar o processo, mas é a compreensão humana por trás dela que garante que as respostas permaneçam relevantes, úteis e confiáveis", acrescenta Padierna.
Nessa nova realidade, não surpreende que as organizações estejam investindo pesadamente em IA. Confirmando que os profissionais estão agindo sobre as principais tendências e comportamentos de clientes descritos neste capítulo, as tecnologias de IA emergiram como as principais prioridades de investimento na pesquisa da CX Network. Quando perguntados em quais das três áreas planejam investir seu orçamento de CX em 2026, as respostas mais citadas foram IA agêntica e agentes de IA (29%), seguida de automação de CX e funções de serviço (22%). Entre as outras 10 respostas mais selecionadas estavam chatbots de IA conversacional e assistentes virtuais (15%) e IA/ML para operações de negócios (13% — veja Figura 7).
Embora as aplicações — e os planos de investimento — para a IA abranjam todos os departamentos da empresa, a CX desempenha um papel central na tomada de decisões e na aquisição. Entre os respondentes da pesquisa, 37% disseram fazer parte da equipe de tomada de decisão para investimentos em capacidades de IA, 20% disseram influenciar decisões e 15% disseram ter responsabilidade exclusiva. Até 68% afirmaram adquirir novas capacidades de IA por meio de fornecedores terceiros, em vez de desenvolver soluções sob medida internamente.
Os profissionais também foram perguntados sobre como esperam que seus gastos em algumas áreas-chave mudem ao longo do ano. Aqui, os respondentes disseram que provavelmente aumentarão os gastos com IA Generativa (46%), IA agêntica / agentes de IA (40%) e outras ferramentas de IA para CX e serviços (39%).
As razões pelas quais a IA se tornou tão importante para a CX são claras: em um momento em que o serviço deve ser eficiente e fluido, com custos controlados e retornos claramente demonstráveis, as organizações precisam de ferramentas que apoiem seus objetivos estratégicos enquanto criam os relacionamentos sem atrito que mantêm os clientes — e seus assistentes de IA — voltando.
Jack Borto, engenheiro de software principal da Kustomer, afirma que os resultados da pesquisa confirmam o que ele vê em primeira mão ao construir tais sistemas. "Uma equipe de suporte humano, por mais talentosa que seja, simplesmente não consegue processar milhares de interações simultâneas e personalizar cada uma em tempo real. A IA é a única forma escalável de atingir esse patamar", diz ele.
"Além da escala, a IA traz uma consistência que é difícil de alcançar apenas com pessoas. Quando você constrói a IA corretamente — fundamentada nos procedimentos da sua empresa e nas interações históricas, combinada com capacidades determinísticas para processos sensíveis —, você está basicamente engarrafando a abordagem do seu melhor agente e a implementando em todo lugar, 24 horas por dia, 7 dias por semana. Isso não substitui humanos; eleva o piso para que seus agentes humanos possam se concentrar nos momentos que exigem julgamento e empatia", acrescenta Borto.
Isso é fundamental no que diz respeito à evolução das expectativas dos clientes. "Os clientes esperam experiências instantâneas, personalizadas e consistentes o tempo todo, e uma única interação ruim pode enviá-los para um concorrente", diz Borto.
A IA também é indispensável para processar os enormes volumes de dados gerados em plataformas digitais e suítes de interação. Borto diz: "A CX gera enormes volumes de dados não estruturados dos quais a IA pode extrair valor — chats, chamadas, pedidos, e-mails, avaliações etc. Historicamente, você ficava preso a relatórios inflexíveis, gráficos e análises manuais para descobrir oportunidades de melhoria. Agora, podemos usar agentes de IA para executar análises flexíveis e de longo prazo, a fim de descobrir tendências que simplesmente não eram visíveis antes."
Comentando sobre como a IA evoluiu, ele acrescenta: "Isso muda o que é possível — não apenas para a qualidade do suporte, mas para o feedback de produto, contato proativo, predição de churn e para entender o que seus clientes realmente precisam."
Conforme descrito na Seção Um, a IA está firmemente estabelecida como o motor que impulsiona a CX moderna, o que viabiliza avanços notáveis na CX — tanto diretos quanto indiretos — e a eleva de solução pontual a camada operacional.
Quando os respondentes da pesquisa foram perguntados sobre a maior mudança que a IA generativa e agêntica pode trazer para uma organização, as respostas mais selecionadas dizem respeito a desenvolvimentos operacionais nos bastidores. A maior parcela de respondentes selecionou a necessidade de equipes se requalificarem (36%), e os profissionais também indicaram que a IA generativa e agêntica pavimenta o caminho para que funcionários digitais trabalhem ao lado de humanos (32%). Além disso, 30% disseram que essas tecnologias demandam novos sistemas operacionais e processos de back-end (Figura 8).
No que diz respeito a como a IA está mudando a organização, Borto diz que, embora "a parte chamativa seja o chatbot, o back-end é onde está a verdadeira alavancagem".
"Muito da IA mais impactante em CX não é voltada para o cliente — e honestamente acho que isso é subestimado", acrescenta ele. Tomando o roteamento inteligente e a triagem como exemplo, ele diz que o antigo mundo baseado em regras exigia a correspondência por palavras-chave ou "alguma outra solução não inteligente que era difícil de manter e de acertar". Hoje, no entanto, os profissionais podem adotar uma visão mais holística. "Por exemplo, ao observar o histórico do cliente com a marca, seu sentimento atual e quais agentes são mais adequados para aquele tipo de problema, a IA pode tomar uma decisão mais inteligente sobre onde aquela conversa deve ir se ela não conseguir resolver sozinha. Só isso já pode melhorar significativamente a resolução no primeiro contato e o CSAT."
Como Borto descreveu na Seção Um, a IA pode desempenhar um papel central na análise de dados. Ele detalha: "No modelo tradicional, você envia uma pesquisa pós-conversa e torce por uma resposta — e as poucas pessoas que respondem tendem a estar nos extremos. Você toma decisões sobre a qualidade da CX com base em uma amostra minúscula e tendenciosa. A IA muda isso completamente. Agora, você pode avaliar cada conversa com critérios de qualidade consistentes e gerar scores de CSAT — ou mesmo um score inteiramente novo baseado em outros sinais. Imagine um cliente que ligou três vezes em dez minutos, mas deu uma avaliação de CSAT 5 de 5 depois que seu problema foi resolvido. Ainda há um sinal claro de frustração ali, e sua pontuação máxima não diz nada sobre isso. A IA não apenas oferece 100% de cobertura em métricas como CSAT, mas viabiliza métricas inteiramente novas que dizem o que está realmente acontecendo em toda a operação." Conforme descrito mais adiante neste capítulo, implantações de IA altamente sofisticadas podem revolucionar as capacidades de escuta do cliente.
Em seguida, Borto acrescenta, há a camada de conhecimento. Ele explica: "A IA agora pode identificar lacunas no seu conteúdo de ajuda com base em consultas reais de clientes versus o que sua base de conhecimento cobre. Em vez de uma auditoria trimestral de conteúdo, você obtém sinais contínuos sobre onde sua documentação está falhando com os clientes." Em uma economia agêntica, em que o assistente de IA do cliente está avaliando provedores justamente com base nessa informação, esses casos de uso são inestimáveis.
"O fio condutor de tudo isso é que a IA está evoluindo de ser uma solução pontual — responder a esta pergunta, desviar este ticket — para se tornar uma camada operacional que toca o roteamento, a qualidade, o conhecimento e a gestão da força de trabalho simultaneamente. Essa é a mudança que os analistas estão apontando: tratar a IA como infraestrutura, não como um projeto paralelo", diz Borto.
Perguntamos aos profissionais como eles acreditam que a IA generativa e agêntica está mudando a CX em suas organizações. Os respondentes podiam selecionar todas as opções que se aplicassem.
No entanto, a IA não deve ser implementada simplesmente porque pode ser, ou porque todos os outros estão fazendo isso. Os profissionais devem estabelecer e compreender o problema de negócio que buscam resolver com a IA antes de aplicá-la a um processo ou jornada — e devem entender que nenhuma tecnologia pode resolver um desafio de cultura, pessoas ou processos. A solução certa deve ser aplicada para resolver o desafio certo.
Na CVS Health, um novo caso de uso de IA permitiu à empresa escalar exponencialmente sua escuta do cliente, avaliando sentimentos em um nível que era anteriormente impossível — e resolvendo uma necessidade de negócio concreta.
Desde outubro de 2025, a CVS Health utiliza IA agêntica para criar um verdadeiro exército de gêmeos digitais, permitindo que a equipe de insights amplie seu programa de Voz do Cliente (VoC) por meio de modelos comportamentais que comprimem meses de trabalho em respostas quase instantâneas a qualquer questão sobre o cliente — incluindo cenários operacionais capazes de gerar melhorias na CX.
A necessidade de negócio era inequívoca: a equipe de insights da CVS Health queria escalar a capacidade de compreender clientes e testar hipóteses para novos recursos de experiência, operações e serviços — começando pelas comunicações. No entanto, ir diretamente aos clientes reais não era uma solução viável. A equipe desenvolveu 100.000 gêmeos digitais de IA, baseados em clientes reais, que podem ser usados não apenas para estabelecer o sentimento do cliente em relação a desenvolvimentos e mudanças propostos, mas também para aprofundar os elementos de "por que" e "como" em suas respostas.
Os modelos são construídos com base em 2,9 milhões de respostas consentidas de mais de 400.000 participantes em mais de 200 cenários comportamentais. As simulações são calibradas com base nesses dados para testar jornadas de clientes, mensagens e design de serviços sob pressão — entre outras coisas —, especialmente para populações difíceis de alcançar.
"Antes, tínhamos uma cadeira vazia em todas as reuniões para representar o cliente", diz Sri Narasimhan, VP de experiência e insights do cliente corporativo da CVS Health. "Já não precisamos mais disso. Temos literalmente centenas de milhares de representações digitais dos nossos clientes disponíveis para nós."
Os gêmeos digitais de IA são modelados com base em indivíduos reais — e não em médias —, o que viabiliza insights mais precisos em diferentes públicos e dá à CVS Health a capacidade de descobrir atritos e entender o "porquê" por trás dos comportamentos e da demanda. O que antes levava semanas de pesquisa agora pode ser feito em horas — e, como não há fadiga, Narasimhan e sua equipe podem fazer várias perguntas de acompanhamento para obter insights virtualmente ilimitados.
"O que é interessante sobre a capacidade de simulação agêntica é que ela passa por como as pessoas vão pensar — mas aprofundando as razões do porquê. Estamos construindo o cálculo de decisão do cliente. Depois, você pode generalizar esse cálculo de decisão para novos cenários", explica Narasimhan. "Não se trata mais de prever como você vai se comportar com base no que fez no passado. Agora, estou prevendo o que você faria com base nesta situação e em como você pensa e toma decisões. Essa é uma grande mudança para nós, porque é assim que você amplia a predição e compreende os consumidores antes de uma ação acontecer", acrescenta ele.
Para garantir a precisão, os dados que alimentam os modelos são derivados de quatro fontes, com foco em dados zero-party e de terceiros, e o consentimento do cliente é sempre capturado. Os modelos resultantes são "85 a 95% precisos", diz Narasimhan — com um percentual de precisão específico também fornecido para cada resultado —, e todos os resultados são testados contra um modelo de nível populacional.
Perguntamos aos profissionais em quais pontos de uma jornada típica do cliente a IA Generativa está atualmente em uso, oferecendo cinco opções relacionadas à jornada. Respondida por 293 profissionais.
Quando se trata de usar IA generativa e agêntica para aprimorar as jornadas dos clientes, os profissionais afirmam que alguns dos principais pontos em que seus clientes encontram a IA são por meio de bots de IA generativa no suporte (19% dos respondentes), publicidade hiperpersonalizada e otimização dinâmica na fase de descoberta (16%) e bots de IA generativa na fase de descoberta ou pesquisa de produto de uma jornada (13%). Embora requisitos regulatórios em algumas jurisdições exijam que os clientes sejam informados quando estão interagindo com bots de IA generativa e agêntica, a regra fundamental da IA em CX é que os clientes não percebam o que está acontecendo nos bastidores.
Sobre como a IA generativa e agêntica pode ser incorporada para oferecer uma jornada do cliente fluida — que não pareça orquestrada ou conduzida pela IA —, Ledi Lapaj, diretora de experiência do cliente do Bank Al Etihad, afirma que o segredo é reservar a IA para os pontos de atrito.
"Partindo dos primeiros princípios, uma jornada fluida significa ajudar os clientes a atingir seus objetivos com menos esforço, mais clareza e total controle", diz ela. "A IA pode servir a esse objetivo de forma sutil, aprimorando a experiência sem parecer que a dirige. Praticamente, isso significa incorporar a IA nos pontos de atrito — não em todo lugar."
Lapaj especifica cinco pontos em que a aplicação da IA pode ser mais eficaz.
Lapaj acrescenta: "O princípio é simples: auxiliar, não liderar. Se a IA reduz o esforço, respeita o controle do cliente e mantém a continuidade, ela se torna invisível — e a jornada parece naturalmente fluida."
A IA pode ser usada para melhorar a relevância — não a persuasão. "Isso significa disparar mensagens personalizadas apenas quando há intenção clara; por exemplo, para um cliente do setor financeiro navegando em opções de empréstimo, com foco em responder perguntas reais, como 'o que posso pagar?', em vez de empurrar produtos", ela explica.
A IA deve simplificar, não vender. Lapaj aconselha o uso de perguntas guiadas para entender necessidades, com duas ou três opções claras apresentadas com prós e contras. "Deixe os clientes comparar e decidir, em vez de conduzi-los para uma única 'melhor' escolha", diz ela.
Torne-as contextuais e relacionáveis. "Traduza funcionalidades em casos de uso da vida real — por exemplo, mostrando como um cartão ajuda a gerenciar despesas escolares de uma forma que os pais entendam imediatamente o valor", ela sugere.
Priorize continuidade e velocidade. "A IA deve lembrar o contexto entre canais, evitar repetir perguntas e resolver problemas simples instantaneamente. Quando o escalonamento for necessário, a transição para um humano deve parecer uma continuação — não um recomeço", diz Lapaj.
A IA pode ser usada para oferecer segurança, como atualizações proativas, check-ins inteligentes ou dicas personalizadas com base no uso real.
A LoadUp é uma empresa norte-americana de remoção de entulho sob demanda que conecta clientes a prestadores locais registrados para serviços de remoção, transporte e montagem. No entanto, a precificação de remoção de entulho é inerentemente complexa, pois milhares de tipos de itens, quantidades, locais, restrições de acesso e políticas locais afetam o preço final. Isso significa que cada cotação exigia uma revisão humana significativa, tornando os tempos de resposta mais lentos e limitando a escalabilidade — ao mesmo tempo em que a LoadUp queria se diferenciar por meio de preços antecipados e garantidos, oferecendo aos clientes a confiança de que o preço exibido on-line é o preço que pagarão, sem acréscimos no local ou surpresas.
Para entregar essa promessa em escala, a LoadUp precisava de cotações mais rápidas e precisas do que os fluxos humanos suportavam, e recorreu à Kustomer para automatizar dois dos momentos mais críticos na jornada do cliente: precificação e conversão.
O mecanismo de receita movido a IA da Kustomer foi implementado para aumentar as conversões, escalar vendas sem adicionar headcount e posicionar a LoadUp para crescimento contínuo. "Não estávamos apenas tentando melhorar as operações — queríamos redefinir um setor historicamente fragmentado e desatualizado, introduzindo preços instantâneos e transparentes", explica Chad Danklef, VP de operações da LoadUp. "Ao contrário de muitos dos nossos concorrentes, queremos que nossos clientes saibam exatamente o que vão pagar antes de o serviço começar."
Desde que a Kustomer foi incorporada, a LoadUp registrou vários resultados mensuráveis:
Danklef acrescenta: "Juntos, o Kustomer AI for Customers e o Kustomer AI for Reps criaram um loop integrado que automatiza a maioria das conversas rotineiras de vendas. Se o escalonamento for necessário, os representantes são instantaneamente apoiados com contexto e histórico, eliminando a necessidade de redescoberta."
O uso responsável e ético da IA é uma das maiores preocupações dos clientes. Conforme demonstrado na Figura 6 da Seção Um, a privacidade do consumidor é uma das 10 principais tendências para os profissionais de CX — e 2026 marca a primeira vez que isso ocorre.
A pesquisa também revelou que a conscientização sobre como a IA funciona e usa dados dos clientes é o principal comportamento do consumidor que influencia os profissionais neste ano (veja Figura 10) — mais do que a demanda por velocidade e conveniência, que consistentemente liderou a lista de principais comportamentos do consumidor em anos anteriores. Além disso, a demanda dos consumidores por segurança de dados emergiu como o quinto desafio mais significativo enfrentado pelos profissionais neste ano.
Esses resultados demonstram que o centro de gravidade da CX aponta firmemente para a necessidade de coleta responsável de dados e uso cuidadoso da IA — fundamentado em ética e orientado por governança eficaz.
Em resposta a uma série de novas regulamentações em múltiplas jurisdições, o número de organizações com governança de IA em vigor aumentou significativamente ano a ano. Em 2025, 48% disseram que suas organizações não tinham modelos de governança de IA em vigor, enquanto 37% disseram que tinham modelos estabelecidos e 15% não tinham certeza. Neste ano, 43% já possuem uma abordagem em nível organizacional, e um bem menor 20% não têm — enquanto 11% disseram não ter certeza e 12% disseram que sua política abrange o departamento, mas não toda a organização. A pesquisa também revelou que 32% dos profissionais esperam que seus gastos com conformidade regulatória de IA aumentem neste ano, em comparação com 9% que esperam redução e 31% que esperam que permaneçam os mesmos.
Embora a governança geralmente abranja frameworks operacionais e mecanismos de responsabilização, a ética diz respeito a questões de transparência, equidade e segurança no uso da IA. Ambas são essenciais para a confiança do cliente e sua presença pode reduzir os riscos da IA enquanto estabelece um ponto de diferenciação competitiva.
"A governança é o 'como' — as políticas, estruturas de supervisão e mecanismos de auditoria que garantem que a IA se comporte conforme o pretendido. A ética é parte do 'porquê' — o conjunto de valores que determina o que sua IA deve e não deve fazer em primeiro lugar", explica Borto.
Pedimos aos profissionais de nossa rede que nos dissessem quais três comportamentos de clientes estão influenciando mais seu planejamento de CX, a partir de uma lista com 14 opções. A lista abaixo demonstra o que algumas das 10 respostas mais selecionadas nos dizem sobre a aceitação da IA pelos clientes. Essas respostas ficaram em 1º, 3º, 6º e 9º lugar, respectivamente.
"Você pode ter uma boa governança e ainda assim implantar algo que funcione tecnicamente, mas não atenda às políticas ou aos padrões éticos da sua marca. Por exemplo, um sistema de IA que está tecnicamente funcionando bem, permanecendo dentro de seu escopo definido e fornecendo boas respostas — mas que se comporta sistematicamente de forma diferente para certos segmentos de clientes — tem uma boa governança, mas possivelmente uma ética ruim ao mesmo tempo. A caixa de conformidade está marcada, mas você precisa garantir que sua IA esteja atendendo aos padrões éticos da sua empresa", acrescenta ele.
Ao automatizar ou aumentar os processos de CX com IA, Borto diz que é crítico lembrar que as apostas são altas. "Frequentemente você está lidando com clientes em momentos estressantes — disputas de cobrança, interrupções de serviço, situações urgentes em que eles genuinamente precisam de ajuda. As decisões que a IA toma nessas situações têm peso real para a sua marca e para o cliente. É por isso que governança e ética não podem ser uma reflexão tardia: elas precisam ser projetadas dentro do sistema desde o início."
Ele acrescenta: "Isso significa incorporar o máximo de determinismo possível para restringir o comportamento da IA, e investir em ferramentas de monitoramento e observabilidade para verificar se o local para onde você apontou sua IA é de fato a direção certa para sua marca e seus clientes."
A governança não é algo que se configura uma vez e esquece. Ela requer monitoramento e atualização constantes para permanecer eficaz — especialmente à medida que assistentes de IA que trabalham em nome dos clientes começam a rastrear frameworks de governança e ética. Na verdade, segundo Katja Forbes, head de experiência do cliente no Standard Chartered Bank e autora do livro Machine Customers: The Evolution Has Begun, um dos maiores desenvolvimentos a considerar em qualquer política de governança é o uso da própria IA pelos clientes — não apenas para fins de descoberta, mas por conta dos inúmeros novos resultados possíveis quando máquinas agem em nome dos consumidores. No entanto, para muitas organizações, a emergente economia agêntica continua sendo um ponto cego, e Forbes afirma que isso "está prestes a se tornar um descuido muito caro".
"À medida que os clientes-máquina entram em cena — agentes de IA fazendo compras em nome de humanos e organizações —, sua política de governança precisa expandir seu escopo. As questões que importam agora e que urgentemente precisam de exploração e respostas são: O que acontece quando um agente externo age como seu cliente e algo dá errado? Quem assume a responsabilidade quando o agente de IA do seu cliente compra incorretamente ou explora uma brecha na sua lógica de precificação? Como você revoga o acesso do agente de forma limpa, sem que credenciais abandonadas criem vulnerabilidades de segurança semanas depois?"
Além da dinâmica do cliente-máquina, Forbes afirma que os fundamentos da governança ainda se aplicam, "mas com apostas mais altas". Ela explica: "Considerações de viés e equidade precisam levar em conta compradores algorítmicos que vão sistematicamente penalizar fornecedores que não atendem a critérios codificados. A governança de dados precisa cobrir o que você está sinalizando para agentes externos — não apenas o que você está coletando internamente. A transparência vai além dos requisitos internos de relatório e se torna um critério de qualificação de fornecedor."
Forbes afirma que o primeiro padrão internacional para gestão de IA "merece destaque específico". A ISO/IEC 42001:2023 é o padrão internacional para Sistemas de Gestão de Inteligência Artificial (AIMS), publicado em dezembro de 2023. Forbes afirma que ele já está sendo adotado por "organizações visionárias, enquanto ainda parece opcional". Como o primeiro padrão internacional para gestão de IA, ele fornece um framework para organizações que desenvolvem, fornecem ou utilizam sistemas de IA de forma responsável.
Forbes acrescenta: "Assim que os clientes-máquina começarem a rastrear fornecedores algoritmicamente por credenciais de governança, tê-las será a diferença entre entrar na lista de finalistas e ser filtrado antes que um humano veja seu nome. Em uma economia agêntica, uma governança adequada é seu bilhete para o nível premium."
As salvaguardas éticas em torno da IA também devem ser igualmente transparentes. Segundo Forbes, "a nova realidade comercial" é que, 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".
"Os clientes-máquina podem verificar afirmações corporativas com uma profundidade que nenhum comprador humano jamais conseguiu", ela explica. "Eles cruzam referências de declarações de sustentabilidade com dados de investimento reais, examinam afirmações de impacto social por registros de parceria e analisam padrões de gastos para validar compromissos de ESG. A linguagem de marketing não sobrevive ao contato com um comprador algorítmico. Provas observáveis e quantificáveis, sim."
Linguagem clara e afirmações precisas também são essenciais para evitar alucinações, que poderiam fazer com que o assistente de IA de um consumidor o desinformasse e baseasse uma importante decisão de compra em uma conclusão incorreta.
Forbes diz que isso cria "uma genuína oportunidade de diferenciação competitiva — mas apenas para as organizações dispostas a fazer o trabalho de verdade". Ela acrescenta: "As bases são simples. Você codifica seus valores em critérios mensuráveis — não em linguagem de marca —, sinaliza conformidade em formatos que as máquinas podem avaliar e sustenta afirmações com ações verificáveis no mercado."
Dashboards de pegada de carbono, pontuações de impacto no trabalho e dados de transparência da cadeia de fornecimento tornam-se todos sinais de qualificação de fornecedor em uma economia agêntica.
Se as marcas conseguirem acertar nisso, Forbes afirma que elas "estarão em posição de atrair clientes-máquina alinhados com seus valores, que as preferirão de forma consistente e justificarão preços premium em nome de seu principal humano". Ela acrescenta: "As que tratam a ética como um exercício de comunicação vão se encontrar competindo puramente em preço — e sendo avaliadas e descartadas na velocidade da máquina."
A inteligência artificial não é mais uma ferramenta isolada ou baseada em regras, mas a camada operacional que permite às organizações entregar as jornadas fluidas, eficientes e sem atritos que os clientes há muito tempo demandam. As organizações líderes evoluíram de automatizar processos e tarefas específicas e isoladas para criar fluxos de trabalho conectados que entregam a eficiência e a excelência em processos que definirão como a CX será entregue — e o que ela significará — em uma economia agêntica.
Como Borto disse: "A parte chamativa é o chatbot, mas o back-end é onde a verdadeira alavancagem vive." Por meio dos assistentes de IA que os consumidores agora utilizam, a própria IA está julgando a qualidade da CX que uma organização é capaz de entregar — bem como a governança e a ética que ela implementou em torno da IA. Isso torna o uso da IA para melhorar operações inegociável.
Lapaj descreveu cinco formas pelas quais a aplicação da IA pode ser mais eficaz nos pontos-chave da jornada do cliente: a fase de descoberta, a fase de pesquisa e exploração de produto, as descrições de produto, o suporte e o pós-venda. A aplicação da IA para auxiliar — e não para liderar — é essencial para garantir que os clientes sintam que sua jornada permanece autêntica e personalizada às suas necessidades individuais, em vez de automatizada ou orquestrada para atender às necessidades das tradicionais — e amplas — personas de clientes.
Os estudos de caso da CVS Health e da LoadUp demonstram que, embora bases de dados sólidas, liderança e governança sejam essenciais, a aplicação da IA é limitada apenas pela imaginação humana.
Esta nova realidade também exige uma abordagem mais transparente de governança e ética em relação à IA, bem como novas cláusulas nas políticas de governança — especificamente em resposta ao uso da IA pelo cliente. Como Forbes diz, em uma economia agêntica em que a IA faz recomendações e decisões para os clientes, "uma governança adequada é seu bilhete para o nível premium", e há três perguntas-chave que todas as políticas de governança devem ser capazes de responder:
Tão rápido quanto foi o desenvolvimento da IA, isso está longe de ser o fim do que ela trará para a CX. E como um primeiro passo fundamental, os profissionais devem garantir que estejam preparados para um ambiente de negócios em que tanto a organização quanto o cliente não sejam apenas alfabetizados em IA, mas tenham a IA como prioridade.
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