Como o consumidor reage ao crescimento de atendimento com agentes de IA

Imagine o seguinte cenário: o cliente comprou por e-commerce, mas o prazo de entrega já expirou, o rastreio continua parado e ele abre o chat esperando resolver o problema em dois minutos. Do outro lado, cada vez mais, não está alguém seguindo um script, e sim um sistema que entra no pedido, confere dados, aciona rotinas e tenta fechar a pendência sem pedir que o cliente repita a história (ou os dados dele) três vezes. É nesse tipo de situação, bem menos glamourosa do que as apresentações sobre inovação, que a chamada Inteligência Artificial (IA) agêntica vem ganhando espaço no atendimento ao cliente.

A Amazon descreve IA agêntica como um sistema autônomo orientado por metas, capaz de agir de forma independente para alcançar objetivos predeterminados. Na prática, o chat deixa de ser apenas explicativo e passa a executar tarefas que antes exigiam alguém navegando em tela, para localizar o pedido, conferir dados, verificar status e encaminhar a solução sem empurrar o cliente para um formulário ou para uma fila. No e-commerce, por exemplo, onde atraso, troca e estorno mexem diretamente com a confiança, essa diferença pode ser ótima quando funciona e extremamente irritante quando não funciona.

Portanto, a reação do consumidor a esse tipo de atendimento não segue uma linha única. Para muita gente, é um alívio resolver o básico sem fila, sem ligação e sem repetir dados que a empresa já tem. Só que esse mesmo atalho irrita rápido quando tem dificuldades, especialmente em situações com prejuízo ou urgência, como cobrança indevida, cancelamento que não andou ou estorno que não cai.

Isso ficou nítido em uma pesquisa do Gartner Group divulgada em julho de 2024, feita com 5.728 consumidores em dezembro de 2023, que mede a percepção do público sobre o uso de IA no atendimento. Nela, 64% disseram que prefeririam que empresas não usassem IA nesse contato e 53% afirmaram que considerariam trocar de fornecedor ao descobrir a adoção. O principal temor apontado foi bem direto, a dificuldade de chegar a uma pessoa quando o atendimento automatizado não resolve.

Em fevereiro de 2026, um estudo divulgado pela Pegasystems em parceria com a YouGov ajudou a dar medida para esse incômodo. Foram ouvidos mais de 4.700 consumidores na América do Norte e no Reino Unido, e a mensagem não foi exatamente de entusiasmo. Dois terços disseram ter pouca ou nenhuma confiança em como as empresas usam IA generativa para interagir com clientes, e só 2% afirmaram que gostariam de ser atendidos exclusivamente por esses sistemas. O dado faz sentido para qualquer um que já tenha tentado resolver um problema chato em um canal automático. Quando a conversa começa a andar em círculos, a sensação é de perda de tempo e de que ninguém está, de fato, responsável pela resolução.

E no lado das empresas? Quem já conviveu com central de atendimento sabe que o problema raramente é falta de boa vontade. O gargalo costuma ser volume, pico de demanda e gente insuficiente, principalmente, quando tudo dá errado ao mesmo tempo. É nesse ponto que a IA agêntica promete aliviar filas e acelerar resoluções, e por isso tem avançado mesmo com parte do público torcendo o nariz. Em fevereiro de 2026, o Gartner Group divulgou uma pesquisa com 321 gestores de atendimento, indicando que 91% deles sentem pressão da alta gestão para colocar IA plenamente no suporte ao cliente.

A lógica por trás do número é alcançar objetivos de reduzir o tempo de espera, aumentar a resolução no primeiro contato e controlar custos. Na América Latina, esse movimento também aparece nos planos de investimento. O CIO Playbook 2026, estudo da International Data Corporation (IDC) em parceria com a Lenovo, aponta que 97% das empresas entrevistadas na região pretendem aumentar investimentos em IA, nos próximos doze meses, com agentes entrando na lista de prioridades ligadas à experiência do cliente. Varejo, saúde, serviços por assinatura e empresas que sempre dependeram de call centers tradicionais passaram a testar esse modelo.

No fim das contas, o que define se o agente ajuda ou irrita está nos detalhes do atendimento. Ele precisa deixar claro o que está fazendo, pedir confirmação antes de ações sensíveis, como cancelar um pedido ou disparar um reembolso, e carregar o contexto para o cliente não ter de repetir dados e história a cada mensagem. Também precisa existir uma saída simples para uma pessoa quando o caso pede conversa de verdade, porque cobrança indevida, extravio e prejuízo não combinam com atendimento em círculos. A IA agêntica pode encurtar o caminho, desde que não apague a responsabilidade maior, que ainda é humana.

* Luciano Furtado C. Francisco é analista de sistemas, administrador e especialista em plataformas de e-commerce. É professor da Uninter, onde é tutor no curso de Gestão do E-Commerce e Sistemas Logísticos e no curso de Logística.