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Inteligência artificial para humanizar as interações
Ricardo Andrade
Independente da área de atuação, frequentemente as empresas recebem perguntas de seus clientes, que desejam entender melhor alguma questão ou até mesmo solucionar um problema, desde os mais simples até os mais complexos. Imagina como seria bom se existisse uma ferramenta que as ajudassem a responder as dúvidas recorrente do trabalho, de forma empática e eficaz, para otimizar o tempo de cada atendimento.
Bom, isso já é possível por meio do uso de inteligência artificial. Na prática, o intuito da aplicação dessa tecnologia nesse processo não é substituir, mas sim agregar. A proposta é ter um ambiente de atendimento misto, no qual a tecnologia e o humano trabalhem em conjunto para que possam trazer melhores resultados, tanto para a vida pessoal diária, quanto para o mundo dos negócios. Essa, inclusive, já é uma realidade para muitas empresas que optaram por aderir pelo menos uma das frentes da IA em sua atuação.
Dentro do guarda-chuva de possibilidades que essa tecnologia apresenta, uma bem conhecida pelo mercado profissional é a de processamento de linguagem natural. Por meio do uso de inteligência artificial, é possível interpretar diálogos e criar conversas entre humanos e robôs de forma empática e emocional durante o atendimento aos clientes. As ferramentas de Natural Language Processing (NLP) são capazes de detectar como o humano se apresenta, como ele fala e quais são as sensações que ele passa durante o diálogo e, assim, identificar padrões e descobrir as intenções por trás daquilo.
Contudo, num país tão rico culturalmente como o Brasil, com tanto regionalismo, é fundamental treinar os chatbots – robôs especializados nesse tipo de atividade – a entenderem palavras e expressões típicas, como “um cadinho”, “bah”, “tchê”, “logo ali”, entre tantas outras. Pois, por trás de cada um desses fonemas, há uma intenção e uma informação, que, ao interpretar, uma pessoa conseguiria entender com facilidade e seguir com a conversa de maneira fluída. A inteligência artificial precisa aprender a ter essa mesma habilidade para dar continuidade de forma efetiva a um atendimento.
Talvez fique o questionamento de qual é a real vantagem de ensinar uma máquina a ter a capacidade de realizar atividades como essa. O propósito é simples: criar recursos para que se possa estabelecer relações de atendimento mais humanizadas, de uma pessoa para outra. Parece controverso? Na verdade, não é. Quando se automatiza processos operacionais que necessitariam de um atendimento humano prolongado para atividades mais triviais, gerando repetição e desgaste, você traz a possibilidade de agilizar as demandas e fazer com que a pessoa que está atendendo foque toda sua atenção em um só ponto: no outro humano que está por trás da linha.
O ganho de tempo e agilidade nos outros processos corriqueiros, alcançados com a automação, permite que o profissional canalize a atenção necessária para resolver a questão de quem está sendo atendido de forma mais atenciosa, pessoal e de qualidade. Isso estreita a relação humana e otimiza a troca entre os dois.
Essa prática já é realidade em muitas empresas e tende a crescer. A projeção é que todo o mercado de IA comece a se expandir para uma estrutura que tem uma expectativa de tamanho de 2,5 bilhões de dólares, com mais de 2 mil competidores trabalhando em plataformas conversacionais que envolvem inteligência artificial.
Com aderência a essas soluções, uma grande tendência de mercado é o crescimento e investimento em tecnologias que caminhem rumo a automação de processos conversacionais, utilizando técnicas de machine learning, deep learning e process mining, que conseguem ajudar a analisar esses atendimentos humanos e indicar quais pontos é possível focar para que, de fato, possa realizar uma transformação e trazer um resultado efetivo para a organização, além de um atendimento final cada vez mais humanizado e acolhedor para o cliente. A tecnologia será a peça necessária para humanizar os processos e permitir realizar interações mais pessoais, para que o humano possa focar no que realmente importa: o outro humano.
Ricardo Andrade é Diretor de Produto da Woopi, empresa do Grupo Stefanini
*Jonathan Pereira
Todo ano o mercado repete a mesma reclamação: verba desperdiçada, segmentação fraca, campanha entregue para quem nunca vai comprar de você. E todo ano a resposta é mais dados: mais uma plataforma, mais um relatório, mais uma fonte de terceiros. Nunca tivemos tanta informação, e nunca a distância entre marca e cliente pareceu tão grande.
O problema é essa distância. Fazer campanha sem entender de verdade quem está do outro lado, sem saber o melhor momento de falar com ele, é jogar dinheiro de mídia fora. Com cada real investido precisando provar retorno, a proximidade decide o resultado.
O first-party data, no entanto, muda essa conversa. Quando uma empresa constrói uma relação direta e contínua com uma comunidade, ela para de depender só do que terceiros dizem sobre aquela audiência. Ela aprende observando, e as pesquisas e os dados de mercado seguem sendo fundamentais. A diferença é que a marca não começa do zero a cada pergunta nova.
Na Gamers Club eu vejo isso de perto todo dia. Nossa comunidade não cabe numa faixa etária nem numa categoria de interesse: são pessoas que jogam, competem, assistem a campeonatos, compram e vendem skins, montam times. Numa pesquisa com a nossa comunidade, 34,9% jogam quatro horas ou mais por dia e 50,3% disseram que já deixaram de comprar um produto de melhor qualidade porque se identificavam mais com outra marca.
Esse é apenas um exemplo de um comportamento observado dentro de um ambiente no qual operamos há anos. O first-party data entrega contexto junto com a informação, e contexto é o que a segmentação comprada pronta não tem.
E esse contexto trabalha nos dois sentidos. De um lado, a campanha fica mais precisa porque a marca já conhece a audiência antes de colocar o primeiro real na mídia. De outro, o próprio comportamento da comunidade gera perguntas e até oportunidades novas. Uma mudança na forma de consumir conteúdo ou um interesse que começa a ganhar força, por exemplo, pode abrir caminho para uma ativação que nem estava no radar. O dado ajuda a executar melhor a ideia que já existe e, muitas vezes, mostra qual deveria ser a próxima.
A publicidade, no entanto, ainda trabalha numa lógica de primeiro criar a campanha e depois procurar a audiência para ela. Mas também é possível fazer o caminho inverso: observar o que a comunidade está fazendo, ler os sinais e construir a proposta a partir daí. Aqui na GC a gente chama esse modelo de B2C2B, e a ordem das letras importa.
Quando a plataforma funciona para o jogador, ele joga mais, compete mais, se envolve mais. Esse engajamento é o que entrega resultado para a marca que investe. E o dinheiro que entra das marcas volta para a plataforma na forma de campeonato, de servidor, de produto melhor, que mantém o jogador feliz. É um ciclo virtuoso: usuário satisfeito gera atenção, atenção gera resultado, resultado gera investimento, investimento volta para o usuário. Ele só funciona porque os dados alimentam os dois lados ao mesmo tempo, o produto para a comunidade e a performance para o cliente. Todo mundo ganha.
O valor do first-party data está em transformar uma relação em conhecimento, e conhecimento em decisão. Quando a empresa conhece a comunidade de forma contínua, ela corta etapas, desperdiça menos e passa a competir por relevância em vez de alcance.
A mídia digital passou anos evoluindo na capacidade de encontrar pessoas em escala. Acredito que o próximo salto é entender melhor quem já está na nossa frente. Se o desafio da publicidade é aproximar marcas e pessoas, a resposta é prestar atenção nos dados e nas relações que a gente já construiu.
*Jonathan Pereira – Diretor de marketing da Gamers Club
*Samira Cardoso
Estamos vivendo a era da presença inteligente, um momento em que a antiga lógica do funil de vendas já não representa mais a realidade da jornada de compra, devido à sua complexidade. A decisão de compra, que antes era vista como uma sequência linear de etapas, hoje acontece em momentos simultâneos, onde o comprador, mais protagonista do que nunca, navega por um mar de informações e conta ainda com uma nova ferramenta de deliberação, que é a IA.
Agora, o desafio para as marcas não é mais aparecer no momento certo, como era na antiga lógica, e sim existir de forma relevante e autêntica dentro das constelações de pontos de contato que se formam, muitas vezes, longe dos olhos e dos sistemas de medição tradicionais das empresas.
Para ilustrar esse cenário, segundo o relatório do LinkedIn Sales Navigator de 2026, 94% dos compradores B2B já utilizam ferramentas de IA generativa em seu processo de compra, transformando-a em uma referência muitas vezes mais influente do que as fontes tradicionais. No entanto, a maioria das organizações, cerca de 96%, não aparece nas respostas dessas inteligências, tornando-se invisível para o novo comprador, conforme o 2X AI Visibility Index 2026. Isso significa que as marcas precisam construir uma logística de conteúdo para humanos e também para as máquinas.
Está claro que o processo de decisão não é mais individual, mas sim um trabalho de comitê, e a presença do time comercial acontece apenas uma fração do tempo, enquanto a maior parte da jornada se desenrola longe do contato direto. A IA se torna, então, uma extensão desse comitê, uma presença digital que filtra, compara e sugere com base em dados, alterando a “presença inteligente” da marca para uma questão de sobrevivência.
Para navegar nessa nova realidade, a estratégia de marketing precisa se afastar da lógica engessada de etapas e abraçar a fluidez dos momentos e comportamentos do comprador. A comunicação precisa começar muito antes de o comprador estar pronto para assinar um contrato, falando com a imensa maioria que ainda está pesquisando e amadurecendo sua escolha.
Enfim, o branding ganhou uma nova cara e a era da presença inteligente exige que as marcas se tornem arquitetas de sua própria visibilidade no mundo digital, criando conteúdos que conversem com as necessidades atuais do comprador em cada instante de sua jornada. Isso significa produzir materiais que gerem interesse e desejo ao longo de todo o ciclo de consumo, aprender a ouvir o que a IA já está dizendo e se posicionar para ser a resposta que ela dará, utilizando o blog, notícias e as relações públicas como motores de recomendação.
*Samira Cardoso – Co-fundadora e CEO da Layer Up.
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