A inteligência artificial passou a ser prioridade nas empresas brasileiras em um intervalo muito curto. Isso porque muitos empresários consideram a IA relevante para suas operações. Mas o avanço dessa tecnologia também traz novas preocupações. De acordo com a Frame Tecnologia e Soluções Comerciais Ltda, muitas empresas estão adotando soluções de inteligência artificial sem o devido critério técnico. Em grande parte dos casos, essas implementações estão sendo conduzidas por fornecedores ainda imaturos, que não possuem repertório real de desenvolvimento, validação operacional ou experiência concreta em ambientes críticos de atendimento e relacionamento com o cliente.

“O problema não está em estudar, testar ou aprender com o conteúdo disponível na internet. Isso é legítimo e até necessário. A dificuldade começa quando conhecimento introdutório é vendido como capacidade de implantação. Assistir a vídeos, replicar fluxos prontos e montar automações superficiais não equivale a construir uma solução eficiente, segura e aderente à operação de uma empresa”, afirma Alisson, responsável pela Frame.

Segundo ele, nenhuma empresa deveria se tornar campo de testes de alguém que também ainda está experimentando. Operacionalmente, isso sai caro: custa em imagem, em perda de confiança, em atrito com clientes e, muitas vezes, em oportunidades de venda desperdiçadas.

“Existe hoje uma combinação perigosa entre dois movimentos. De um lado, há uma oferta crescente de pessoas prometendo soluções de IA sem maturidade técnica suficiente. De outro, há empresários alimentando a ilusão de que essas ferramentas serão capazes de substituir profissionais em etapas sensíveis do atendimento, da qualificação e da venda. Na prática, isso raramente se sustenta”, ilustra Alisson.

Ele afirma que as empresas que vêm obtendo melhores resultados com inteligência artificial não estão, em sua maioria, substituindo o momento comercial. Estão aplicando IA com mais eficiência em processos transacionais, isto é, tarefas repetitivas, previsíveis, padronizáveis e de baixa ambiguidade. São demandas como emissão de segunda via de boleto, recuperação de senha, consulta de status, suporte básico, atualização cadastral, reativação de débito automático ou encaminhamento objetivo de solicitações simples.

“Esse é o ponto que precisa ficar claro: nem toda interação pode ser tratada como transacional. Quando a demanda envolve dúvida, insegurança, comparação, objeção, urgência emocional, contexto específico ou necessidade de convencimento, ela deixa de ser apenas operacional e passa a ser consultiva, comercial ou relacional. E nesses casos, a lógica muda completamente. Já não basta responder rápido. É preciso interpretar intenção, construir confiança, adaptar linguagem, perceber nuances e conduzir uma decisão.

Isso ainda exige inteligência humana, repertório e sensibilidade de contexto”, declara.

Alisson ainda reforça que muitas empresas erram justamente por ignorar essa fronteira. Automatizam o que deveria ser acolhido, robotizam o que deveria ser compreendido e, ao fazerem isso, trocam eficiência aparente por perda real de conversão. “A inteligência artificial pode, sim, gerar um valor enorme dentro das empresas. Mas esse valor aparece quando há clareza sobre onde ela entra, o que ela resolve e o que ela não deve substituir. IA mal implementada não representa inovação, representa apenas a digitalização de um erro. Antes de automatizar, a pergunta correta não é ‘como substituir pessoas?’, mas sim ‘qual parte do processo é realmente padronizável sem comprometer experiência, confiança e resultado?’. É essa resposta que separa uma implantação madura de um experimento disfarçado de solução”, explica.

Outro ponto importante apontado pela Frame diz respeito ao uso da IA em diferentes segmentos. Para Alisson, nem toda operação é padronizável, previsível e de baixo risco. Em geral, a IA performa melhor em fluxos repetitivos, com pouca ambiguidade e resposta objetiva. Já em contextos que exigem interpretação profunda, confiança, responsabilidade jurídica, sensibilidade humana ou decisão crítica, ela precisa de forte supervisão humana e, em muitos casos, não deve assumir a linha de frente.

“Por exemplo, a IA pode ser aplicada em processos transacionais, repetitivos, previsíveis e com pouca ambiguidade, como segunda via de boleto, reset de senha, consulta de pedido, atualização cadastral, direcionamento de atendimento, abertura de chamados e respostas para dúvidas frequentes. Ela não faz sentido, ou pelo menos não deve atuar sozinha, em processos consultivos, comerciais ou sensíveis, como fechamento de vendas, negociação, atendimento de clientes irritados, orientação jurídica específica, decisões médicas, análise de casos complexos e situações que exigem contexto, confiança e interpretação. O erro de muitas empresas hoje é achar que IA serve para tudo. Não serve. Quando bem aplicada, ela reduz esforço operacional. Quando mal aplicada, ela prejudica a experiência, trava a venda e cria ruído no relacionamento com o cliente”, contextualiza Alisson.

Edição n.º 1510.