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Inteligência artificial para humanizar as interações

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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

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O novo desafio do branding: ser lembrado quando a IA escolhe por você

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*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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A próxima batalha do marketing de performance será pelos criativos

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*Deny Zatariano

Durante muito tempo, boa parte da discussão sobre performance no marketing digital esteve concentrada em mídia: quanto investir, onde distribuir a verba, como segmentar melhor, reduzir o custo de aquisição e aumentar a conversão.
Essa operação evoluiu muito. Hoje, conseguimos criar audiências específicas, acompanhar resultados quase em tempo real e redistribuir investimentos rapidamente. Essa evolução expôs um novo gargalo: não adianta ter uma máquina sofisticada de distribuição se faltam criativos para alimentá-la.
Quem trabalha com performance conhece a dinâmica. Um anúncio funciona, ganha investimento e, depois de algum tempo, começa a perder eficiência. Uma abordagem funciona para determinado público e tem pouco resultado com outro. Cada resposta da campanha abre novas possibilidades de teste.
A consequência é uma demanda crescente por criativos: diferentes ganchos, argumentos, formatos, pessoas, contextos e chamadas para ação para públicos cada vez mais segmentados. É aí que o modelo tradicional começa a encontrar seus limites.
Durante décadas, fomos treinados para pensar comunicação a partir de campanhas: um conceito, uma grande produção, algumas peças principais e um período de veiculação. Essa lógica continua fundamental para a construção de marca. Ao lado dela, a mídia de performance criou outra necessidade: uma produção contínua de criativos.
A lógica passa a ser produzir, testar, aprender e produzir novamente. E há uma mudança importante aí: o criativo também virou dado. Quando colocamos diferentes vídeos para rodar, descobrimos quais ganchos prendem atenção, quais argumentos geram resposta, quais perfis criam identificação e quais chamadas levam à ação. Esses aprendizados ajudam a decidir o que produzir em seguida.
Quanto mais rápido um time consegue transformar o resultado de uma campanha em novos criativos, mais hipóteses consegue testar e mais aprende sobre o que funciona para cada público. O desafio é fazer isso em escala sem produzir centenas de variações parecidas.
A tecnologia, especialmente a inteligência artificial, pode assumir boa parte do trabalho dos bastidores: organizar briefings, apoiar roteiros, verificar requisitos, analisar materiais e identificar padrões. Com menos trabalho operacional, torna-se possível ampliar a quantidade de pessoas, contextos e possibilidades criativas envolvidas na produção.
Esse uso da IA abre um caminho particularmente interessante para o marketing: tecnologia nos bastidores para viabilizar uma produção humana maior e mais diversa. Durante anos, boa parte da vantagem em performance veio da capacidade de operar mídia melhor. Essas competências continuam fundamentais. Agora, outra capacidade ganha peso: quem consegue alimentar essa máquina com mais e melhores hipóteses criativas?
No marketing de performance, a capacidade de produzir bons criativos com velocidade pode ser a próxima grande vantagem competitiva.

*Deny Zatariano – Especialista em creator economy, tecnologia aplicada ao marketing e creative performance e fundador da Pikko
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