Agentes de IA transformam dados de atendimento em decisões

Avanço dos agentes de inteligência artificial amplia o papel da tecnologia no atendimento ao cliente. Além da automação de interações, ferramentas de análise permitem transformar conversas em informações sobre a operação, enquanto empresas avaliam como combinar agentes virtuais, dados e atuação humana na tomada de decisões.
Agentes de IA transformam dados de atendimento em decisões

Os agentes de inteligência artificial avançam nas operações de atendimento ao cliente e começam a ocupar um espaço que vai além da automação de tarefas. Dados do State of Service: AI Agents Edition 2026, da Salesforce, mostram que 66% das organizações de atendimento pesquisadas utilizam agentes de IA, ante 39% em 2025.

O levantamento, realizado com 3.075 profissionais de atendimento em diferentes regiões do mundo, indica ainda que 77% das equipes que utilizam agentes de IA aplicam a tecnologia tanto em atividades voltadas aos clientes quanto em operações internas. Entre as organizações que adotaram esses agentes, 70% afirmam perceber valor mensurável em até 60 dias.

A expansão ocorre ao mesmo tempo em que a inteligência artificial passa a ser utilizada para interpretar o volume de informações produzido nas interações. O CX Trends 2026, da Zendesk, aponta que 82% dos líderes consultados afirmam que recursos de análise orientados por comandos em linguagem natural permitem obter em segundos insights cuja identificação anteriormente poderia exigir semanas de trabalho de analistas.

Para Sandro Wegner, CEO da Native, essa mudança amplia as possibilidades de utilização das informações produzidas durante o atendimento digital. "Cada interação gera informações que podem ajudar a entender o que está acontecendo na operação. Quando esses dados são analisados em conjunto, é possível identificar padrões que dificilmente seriam percebidos observando atendimentos isoladamente", afirma.

Uma das aplicações nesse contexto é a análise de sentimentos, utilizada para examinar conversas e identificar aspectos relacionados à percepção dos clientes. Recursos desse tipo podem classificar interações, apoiar a identificação de padrões e facilitar a análise de grandes volumes de atendimentos, oferecendo às equipes de gestão mais elementos para avaliar situações recorrentes.

O agente virtual representa outra frente dessa transformação. Ao assumir determinadas interações e tarefas de atendimento, esse tipo de tecnologia modifica a distribuição das atividades entre sistemas automatizados e equipes humanas. Com isso, profissionais podem concentrar sua atuação em demandas que dependem de análise, negociação ou intervenção específica.

"A mudança também pode ser observada em setores que administram diferentes tipos de solicitações ao longo do dia. Um provedor de internet, por exemplo, pode concentrar contatos relacionados ao suporte técnico, cobrança, dúvidas e outras demandas de seus assinantes. A análise conjunta dessas interações pode ajudar a identificar recorrências e compreender quais situações estão gerando maior volume de atendimento", afirma Wegner.

Além disso, segundo ele, esse uso dos dados cria uma camada adicional de informação para os gestores. "Uma sequência de contatos sobre o mesmo assunto pode indicar algo que precisa ser investigado pela operação. A inteligência artificial ajuda a organizar esse volume de informações, mas a interpretação do contexto e a decisão sobre o que fazer continuam sendo responsabilidades da gestão", explica.

À medida que agentes de IA passam a participar tanto das interações quanto da análise das informações geradas pelo atendimento, a discussão sobre inteligência artificial avança para além da quantidade de tarefas automatizadas. O desafio passa também pela capacidade de transformar conversas em informações úteis para compreender o comportamento dos clientes, identificar padrões e orientar decisões sobre a operação.


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