Porque IAs falham dentro do atendimento das empresas (e como evitar que a sua vire estatística)

👋 Bruno aqui, embaixador do CXperts, o braço de conteúdo e comunidade da Cloud Humans.

Hoje quem assume a edição é Solange Franco, consultora de CX, e uma das profissionais mais completas que já passaram por implementações com a Cloud Humans. Ela já liderou times grandes, estruturou operações do zero, implantou IA em cenários complexos e entregou resultados que muita empresa acha impossíveis.

Mas o ponto que torna essa edição especial é o tema que ela domina como pouca gente no mercado:

Por que IAs falham dentro das empresas e como evitar que a sua vire estatística.

Spoiler: a maioria das IAs não quebra. Quem quebra é a operação que tenta usar IA sem preparo, sem método e sem dono.

A Solange vive isso diariamente nas operações que liderou, nos projetos que executou e agora, como consultora, ajudando empresas a colocar ordem, dados e governança onde antes havia só caos.

O conteúdo a seguir é direto, prático e necessário para qualquer líder que quer parar de “testar IA” e começar a operar IA de verdade.

Vamos nessa? 😊

Tenho mais de 12 anos liderando operações. Já toquei times de mais de 30 pessoas e implementei projetos de IA que saíram de 0 para 93% de CSAT em poucas semanas.

E depois de ver dezenas de empresas tentando usar IA no atendimento, posso afirmar com segurança:

O problema quase nunca é técnico.

O problema é operacional.

O mito que atrapalha tudo: “IA é automática.”

A realidade é outra: IA é operacional.

Muita empresa entra no tema como quem compra um “robô que aprende sozinho”. Liga hoje, resolve amanhã.

A pressão por eficiência, somada ao hype do mercado, cria uma fantasia perigosa: a de que basta instalar IA e esperar o milagre acontecer.

Além disso, muita gente ainda carrega a referência dos chatbots antigos, aquela árvore de decisão engessada, rasa, limitada. 

A consequência? A expectativa de que a nova IA:

• funciona sem dono,

• responde sem dados,

• opera sem processo,

• aprende sem acompanhamento.

Só que a realidade chega rápido.

Sem alguém que entenda do negócio, sem categorias claras, sem configuração cuidadosa, sem integração com sistemas críticos…

…não existe base para a inteligência atuar.

E aí vêm os sintomas clássicos:

• respostas fora do contexto,

• automações disparando na hora errada,

• métricas opacas,

• zero aprendizado real.

Não é bug. É falta de método.

IA não é automática. IA é operação.

Funciona quando existe objetivo claro, dados confiáveis, governança, integração e ciclos constantes de ajuste.

Sem isso, ela vira bode expiatório.

Com isso, vira alavanca de eficiência e experiência.

A verdade incômoda (e libertadora)

IA = gente + processo + ajustes + integração + governança.

A IA não fracassa.

Quem fracassa é a operação que não sabe operar IA.

Antes de culpar a tecnologia, olhe para dentro:

• Sua operação tem maturidade para isso?

• Existe dono da IA?

• Existe processo para revisar erros?

• Existe categorização mínima para gerar aprendizado?

Sem esses fundamentos, os problemas se repetem empresa após empresa.

A boa notícia: IA acerta rápido quando a operação acerta primeiro

Quando você aplica método, a virada acontece em dias (não em meses).

O primeiro passo não é “treinar a IA”.

É arrumar a casa operacional.

Comece pelo básico (que quase ninguém faz bem):

• Revisar configurações e fluxos.

• Criar categorias claras de assunto.

• Ajustar janelas de atendimento e regras de fallback.

• Instituir rituais semanais de revisão, auditoria e testes.

Depois, avance um nível:

• Redirecione casos complexos para humanos que têm contexto.

• Crie respostas condicionais conforme a etapa da jornada.

• Diferencie rotas por canal (o WhatsApp não é o e-mail, e o e-mail não é o chat).

A IA só toma decisões boas quando a operação já decidiu antes o que ela deve fazer.

O segredo não é “ensinar a IA a pensar”.

O segredo é estruturar a operação para que a IA não precise adivinhar.

Quando existe:

• dono,

• dados,

• governança,

• integrações,

• e ajuste contínuo…

A IA para de tropeçar no óbvio e vira uma alavanca real: eficiência, ganho de escala, qualidade e previsibilidade.

Os 7 motivos reais pelos quais IAs falham

1. Falta de integração com sistemas essenciais (rastreamento, ERP, CRM… a IA fica na mão sem o acesso à informações-chave).

2. Configuração básica mal feita (tentativas, horários, fluxos que conflitam entre si).

3. Ausência de “dono” da IA (ninguém acompanha, ninguém ajusta, ninguém responde pelos erros).

4. Zero governança (ninguém revisa respostas erradas, não existe teste A/B, não existe ciclo de melhoria).

5. Comunicação mal escrita (textos longos, excesso de emojis, falta de clareza e de tom humanizado).

6. Falta de categorização (operação sem dados = IA sem direção).

7. Expectativa de mágica (a empresa quer milagre, não método).

Esses motivos não são tecnológicos; são operacionais.

E aparecem nas empresas que tratam IA como produto quando deveriam tratá-la como processo.

Framework de maturidade operacional (versão mais clara e aplicável)

Nível 0 | IA Abandonada

Sinais: não existe dono, ninguém revisa, dados espalhados, IA ignorada.

Exemplo: empresa que testou por duas semanas sem integração; respostas genéricas, sem impacto.

Nível 1 | IA Configurada (no básico)

Sinais: IA ligada, mas sem intenção estratégica. Funciona, mas não evolui. É quase um “chatbot fancy”.

Exemplo: respostas que não condizem com o fluxo; não consulta rastreamento em tempo real, não entende uma solicitação de troca/devolução no sistema.

Nível 2 | IA acompanhada

Sinais: feedback contínuo, ajustes semanais, dados vivos, dono claro da IA, painel confiável e integrações essenciais funcionando (como rastreamento).

Exemplo: a IA identifica o cliente, consulta rastreio em tempo real, abre solicitações de troca ou devolução conforme política e envia casos ambíguos para humanos com contexto completo. O time revisa 20–30 conversas por semana, ajusta fluxos, intenções e fallbacks (sempre a partir de dados reais).

Nível 3 | IA estratégica e integrada

Sinais: IA integrada de ponta a ponta, governança madura (auditoria de erros, SLA, trilhas de decisão, testes A/B), rituais semanais e roadmap trimestral de evolução. É quando a IA deixa de ser “uma automação” e passa a ser parte do sistema operacional da empresa.

Exemplo: a IA identifica o cliente, localiza o pedido, consulta o rastreio, aciona troca/devolução conforme regras e só escala para humano quando existe exceção real. Quando transfere, envia todo o contexto, reduzindo retrabalho, TME e fricção.

Case real (anônimo): um e-commerce prestes a desistir da IA e o que mudou em semanas

Antes: caos, frustração e a crença de que “a IA era ruim”.

A empresa estava a um mês da Black Friday e a operação vinha derretendo. 

Nada configurado, nada monitorado, sem dados, sem dono, sem integrações funcionando. Os tickets aumentavam todos os dias, e a liderança já cogitava desligar a IA por considerá-la um erro.

Diagnóstico inicial: analisei os tickets recentes e categorizei mais de 300 conversas.

Os gargalos eram claros:

• status de pedido e rastreio,

• troca e devolução,

• pagamento e cupom,

• prazos, logística e endereço.

Além disso, encontrei sintomas clássicos de imaturidade operacional:

• fluxos mal mapeados,

• integrações falhando,

• automações disparando fora do momento certo,

• textos longos e cheios de emojis,

• e, claro, zero dono da IA.

A tecnologia não estava errada. 

A operação estava sem base.

O que fizemos, na ordem certa

1. Restabeleci o básico funcional

a. Corrigimos links de rastreio e deixamos consistentes.
b. Padronizei mensagens de status e eliminei instruções contraditórias.
c. Ajustei horários e janelas de resposta por canal.

2. Organizei filas e responsabilidades

a. Criei caixas por equipe e por agente, com roteamento claro.
b. Separei os chamados da IA em uma fila própria; essencial para aprender com eles.

3. Arrumei a automação

a. Reescrevi gatilhos para evitar disparos indevidos.
b. Defini regras de fallback (quando escalar, como escalar, com qual contexto).
c. Criei macros e padrões de resposta por categoria.

4. Estruturei categorização e dados vivos

a. Criei categorias e intenções prioritárias: status/atraso, devolução, pagamento, nota fiscal, endereço e prazo.
b. Passei a rotular todas as conversas; o que revelou onde a IA errava e por quê.

5. Implantei governança e rituais semanais

a. Revisão semanal de 50–100 conversas reais.
b. Política de qualidade: tamanho ideal de texto, objetividade, tom, o que evitar, exemplos aprovados.

6. Configurei painel e métricas que importam

a. Dashboard com: retenção por intenção, taxa de fallback, motivos de transferência, TME, custo por contato, CSAT por categoria.
b. Metas claras por intenção, acompanhadas diariamente.

7. Pensei além do óbvio

a. Respostas condicionais conforme a etapa do pedido.
b. Escalonamento para humano com contexto completo (reduziu retrabalho).
c. Ajustes por canal (social, WhatsApp, e-mail) para respeitar o comportamento e expectativa de cada um.

Depois: a operação virou outra

• Visibilidade total: dados vivos por categoria; fim da navegação no escuro.

• Menos ruído: queda nas transferências desnecessárias.

• Mais resolução pela IA nos temas críticos: especialmente status/atraso, graças à integração corrigida.

• CSAT estabilizado e TME despencando: humano recebendo contexto = atendimento mais rápido e eficaz.

• Time alinhado: responsabilidades claras e melhoria contínua funcionando.

Resultados em poucas semanas:

• CSAT: de 66% para 93%.

• TME: de 3h30 para segundos.

• Retenção da IA: 67%.

• CSAT humano: +12%.

• Economia direta: R$ 13.650/mês (fora impacto em NPS e recompra).

Nada disso foi magia. Foi método, padrão e operação madura; dando à IA o ambiente que ela precisa para funcionar.

Se não tivéssemos feito isso…

A Black Friday teria chegado com:

• TME explodindo,

• SLAs estourados,

• transferências sem contexto,

• tickets duplicados,

• zero visibilidade para priorizar,

• queda de CSAT/NPS,

• mais reclamações públicas,

• perda real de receita por atrasos e abandono.

IA sem método vira ruído.

IA com método vira resultado.

E método significa: dono, processos claros, integrações funcionando, dados categorizados e rituais semanais de ajuste.

O básico bem-feito (mas raramente bem-feito).

E se você é líder de CX, essa é a sua hora.

Não para “implementar IA”.

Mas para preparar sua operação para que a IA entregue aquilo que ela promete: velocidade, eficiência, previsibilidade e escala (sem perder o toque humano).

É assim que você tira sua empresa do modo bombeiro e coloca CX no centro da estratégia.

Ainda não conhece o CXperts?

CXperts é o braço de conteúdo e comunidade da Cloud Humans. Criamos o espaço mais relevante do Brasil para quem acredita que experiência do cliente não é suporte, é estratégia.

O que você encontra no ecossistema CXperts:

1/ CXperts Club: Grupo curado no WhatsApp para líderes reais trocarem entre si — sem buzzword, sem spam. Envie sua aplicação por aqui.

2/ Round Table mensal: Encontro fechado com membros da comunidade para discutir um tema relevante com profundidade.

3/ CXperts Insights: Nossa newsletter semanal com ideias provocativas, benchmarks e reflexões sobre o novo CX.

Feito para quem lidera CX com ambição: nosso foco são c-levels e gestores/heads de Customer Experience em startups e e-commerces em crescimento.

Se você está no front de decisões estratégicas, esse espaço é seu. Junte-se ao CXperts ;)

powered by