Introdução: O Papel da IA em Operações de Alta Demanda
Neste episódio do Blipcast, o host Caio Calado recebe dois especialistas para desmistificar o uso da Inteligência Artificial em operações de atendimento de alta demanda. Participam Mari Mariana de Fenteller, estrategista conversacional na Blip, e Samir Caran, CEO da Performante. A conversa explora desde o funcionamento interno dos contatos inteligentes até os desafios de escala em datas críticas como Black Friday, Natal e Dias das Crianças.
Quebra-gelo: IA em Alta Demanda é Herói ou Vilão?
Mari inicia afirmando que a IA pode ser uma grande heroína se estiver bem amarrada e prevendo cenários. Em momentos de crise ou picos de volume, ela atua de forma preditiva, identificando gargalos e apoiando a operação. No pós-atendimento, ajuda a analisar o que aconteceu. No entanto, sem curadoria e planejamento, pode trazer riscos. Samir complementa explicando que a IA generativa é probabilística por natureza. Todos os LLMs possuem parâmetros de aleatoriedade (como a "temperatura"), que podem ser configurados conforme o caso de uso — mais criativos ou mais determinísticos.
Samir também menciona as cinco camadas da IA (aplicação, modelos, chips, data centers e energia), destacando que a aplicação é apenas uma delas. Para que a IA opere bem, toda a infraestrutura precisa estar alinhada. Muitas vezes, o problema não é a IA não funcionar, mas sim os dados não serem o que se esperava. O CEO da Performante alerta para o risco do AI washing: o uso da tecnologia sem um propósito claro.
A Era dos Agentes (Agentic AI) e Automação Proativa
Samir detalha que, dentro das oito categorias de IA, a IA agêntica é a que mais tem potencial de gerar valor no curto prazo. Segundo o Gartner, 2026 será o ano da IA agêntica. Ele separa a evolução em três camadas:
- Assistente de IA: gera valor individual para o usuário. A pessoa faz perguntas e recebe respostas. O valor se limita ao que o usuário pergunta.
- Agente de IA: gera valor para uma função de negócio. É treinado com conteúdo específico e inserido em um processo — quanto mais específico, mais eficiente.
- Automação proativa: o agente monitora, analisa e age por conta própria, como no exemplo de RH que analisa currículos, cruza com vagas e agenda entrevistas.
A diferença fundamental entre assistente e agente é que com o assistente você conversa; com o agente você delega. O agente fica ali, esperando um gatilho para entrar em ação, otimizando atividades operacionais e liberando o humano para decisões estratégicas.
Como Automatizar sem Replicar Processos Quebrados?
Samir revela que, em seus workshops, quase metade das ideias que surgem não precisa de IA para ser resolvida. Muitas vezes, uma simples integração de sistemas, um BI tradicional ou um algoritmo determinístico já resolve. Antes de partir para a IA, é essencial entender se o problema é, de fato, um problema de IA ou de processo.
Mari reforça que o comportamento do cliente está mudando. Antes acostumado com URAs e menus numéricos, o usuário hoje já chega no WhatsApp pedindo o que quer de forma natural. A jornada precisa ser inteligente o suficiente para entender o contexto e delegar a resposta certa. O grande desafio atual é conectar o atendimento, a venda e o pós-venda em uma jornada fim a fim, algo que ainda não foi plenamente alcançado.
Maturidade Conversacional: O Papel da Liderança na Estratégia
Mari explica que o papel do estrategista conversacional atua em três frentes: arquitetura de solução, otimização de valor e geração de demanda. O que permeia tudo são os dados. A análise de dados é o pontapé inicial para validar ideias, mapear oportunidades e calcular o ROI esperado. A comprovação de valor via ROI é essencial para mostrar que a IA tem custo (tokens, monitoramento), mas que o retorno projetado justifica o investimento.
Samir comenta que, atualmente, de cada três reuniões, quatro são sobre IA. Seu papel tem sido muito de educação e filtro: ajudar clientes a entender que nem tudo precisa de IA generativa — em casos como cálculo de impostos, um erro de 1 centavo pode gerar multa, portanto o caminho é um algoritmo determinístico. A máxima é: máxima eficiência com o mínimo esforço, aplicando o pensamento enxuto (Lean Digital) para resolver a dor de negócio com a menor tecnologia possível.
Alta Demanda: Valor Real vs. O Risco do Ruído Caro
Samir ilustra com um cliente varejista de brinquedos: 70% da venda anual acontece em apenas três datas (Dia das Crianças, Natal e Black Friday). A elasticidade da demanda precisa ser prevista desde as decisões de arquitetura. O agravante com a IA generativa é a incerteza, pois não há dados históricos para prever o comportamento. A estratégia é se preparar para o pior, usar PoCs (provas de conceito) com uma fatia dos dados e mitigar riscos — não evitá-los.
Mari cita um caso pessoal frustrante: ao tentar devolver um produto em um e-commerce, ficou presa em um fluxo com IA que a obrigava a justificar a devolução, ignorando a lei do arrependimento (Código de Defesa do Consumidor). A solução seria uma regra de negócio simples: após três erros no mesmo fluxo, transbordar para um humano. Empresas precisam entender que jornadas sensíveis (reclamação, cancelamento) exigem mais empatia e, muitas vezes, atendimento humano imediato.
Tendências e ROI: O Horizonte da IA para os Próximos Anos
Samir compartilha a criação da IPA (AI PA), uma cerveja artesanal cuja receita foi inteiramente gerada por IA. A IA sugeriu ingredientes incomuns (café e casca de laranja), e o projeto — do conceito à lata pronta — levou apenas quatro semanas, um tempo muito menor que os cinco ou seis meses habituais. Foram usadas mais de dez ferramentas generativas diferentes para o rótulo, design e campanha. O case prova que a IA não é apenas uma ferramenta de produtividade, mas sim de hipercriação.
Conselho Prático para Executivos: Não Queimem a Largada
Samir recomenda: "Não se apaixone pela solução, apaixone-se pelo problema". Em vez de buscar a ferramenta de IA mais hype, olhe para suas atividades diárias e identifique tarefas repetitivas e operacionais. Comece utilizando a IA para gerar valor individual, em um ambiente de baixo risco, onde você continua sendo o especialista e pode validar o resultado. Não adianta pedir para a IA gerar um material sobre neurocirurgia se você não é neurocirurgião — você não terá como criticar o resultado.
Mari conclui com a mensagem da centralidade no cliente. O cliente se comunica com a marca, não com áreas específicas. A jornada dele é completa, e o canal conversacional é apenas uma etapa. A IA é uma das ferramentas para viabilizar e otimizar essa jornada, mas a estratégia deve estar sempre voltada para resolver o problema do usuário — não para usar tecnologia por usar.
Encerramento e "A Mensagem que Mudaria o Mundo"
Os convidados deixam suas mensagens finais: Samir incentiva os ouvintes a olharem para suas próprias tarefas e perguntarem "como a IA pode me ajudar a ser um profissional melhor?", enquanto Mari reforça que a jornada do cliente é única e contínua, e que a IA deve ser usada para conectar os pontos de contato de forma fluida. O episódio encerra com o mote da Blip: "uma mensagem pode mudar o mundo".