IA não vai acabar com empregos em call centers – ela vai mudar o trabalho que você faz
A inteligência artificial está entrando com força nas centrais de atendimento, mas isso não significa, necessariamente, que os agentes estão com os dias contados. Para Vasili Triant, CEO da UJET, empresa de tecnologia em nuvem especializada em contact centers com automação e IA, o verdadeiro impacto não é a substituição em massa de pessoas, e sim a transformação profunda da forma como esses profissionais atuam.
Na avaliação do executivo, o principal gargalo dos call centers não é humano, é tecnológico. Em muitas operações, os atendentes são obrigados a navegar por uma verdadeira “colcha de retalhos” de sistemas diferentes, telas lentas, integrações malfeitas e softwares legados que não conversam entre si. Isso reduz produtividade, aumenta o tempo de atendimento e frustra tanto o cliente quanto o próprio agente.
Em vez de usar IA apenas como uma ferramenta de corte de custos e demissão em massa, Triant defende que a tecnologia seja aplicada para simplificar essa pilha de aplicações, reduzir a dependência de sistemas antigos e permitir que o profissional resolva boa parte das demandas em uma única interface, sem saltar de tela em tela ou acionar supervisores e outras áreas a todo momento.
A UJET fornece sua plataforma para marcas como GNC, Alto, Lodge e Zettle, oferecendo automação, rastreamento de dados e recursos avançados de analytics voltados a melhorar a experiência do cliente. Nesses projetos, o retorno sobre o investimento, segundo o CEO, não vem principalmente da redução de headcount, e sim da eliminação de ferramentas obsoletas, caras de manter e que travam o fluxo de trabalho.
Quando a IA pode sair mais cara do que gente
O discurso de Triant contrasta com uma visão mais financeiramente cautelosa apresentada por analistas do Gartner. A consultoria projeta que, até 2030, o custo por atendimento resolvido exclusivamente por IA generativa pode ultrapassar 3 dólares, superando o valor de muitos agentes humanos offshore em operações B2C.
Esse aumento não viria apenas do preço da tecnologia em si, mas de uma combinação de fatores:
– elevação dos custos de data centers e infraestrutura;
– mudança do modelo atual, em que muitos serviços de IA ainda são parcialmente subsidiados, para uma lógica de maior foco em margem e lucratividade por parte dos fornecedores;
– crescimento da complexidade dos casos de uso, que passam a consumir mais poder computacional, mais tokens e, consequentemente, mais dinheiro;
– necessidade de equipes especializadas para projetar, treinar, supervisionar e ajustar os modelos, evitando erros, vieses e riscos regulatórios.
Patrick Quinlan, diretor sênior de análise do Gartner, alerta que depender exclusivamente de automação total pode se tornar financeiramente inviável para um grande número de companhias, especialmente em mercados de alta competição e baixa margem. A tendência para as empresas mais maduras, segundo ele, é utilizar IA como acelerador de engajamento e de qualidade de atendimento – e não apenas como atalho para cortar despesas.
Reguladores podem recolocar o humano no centro
Outro elemento que pode frear o “tudo automatizado” é o avanço da regulação. O Gartner projeta que, até 2028, mudanças em normas que tratam do uso de inteligência artificial devem provocar um aumento de cerca de 30% no volume de interações assistidas por humanos.
O raciocínio é direto: se as leis passarem a garantir de forma mais rígida que o consumidor tenha acesso fácil e rápido a um atendente humano – sem labirintos de menus automáticos, chatbots insistentes e barreiras artificiais -, muitos clientes vão optar já de início por falar com uma pessoa e não com uma máquina. Essa preferência tende a ser ainda mais clara em situações sensíveis, como problemas financeiros, saúde, segurança de dados ou conflitos contratuais.
Para as empresas, isso pode significar a necessidade não só de preservar, mas em alguns casos de ampliar o quadro de atendentes, sob risco de deteriorar a experiência do consumidor e sofrer sanções reputacionais ou regulatórias. Não basta cumprir a lei de forma mínima; é preciso entregar um atendimento que pareça justo e respeitoso para o cliente final.
Triant comenta que esse movimento já se manifesta na prática. Em operações que adotaram uma automação agressiva, com barreiras quase intransponíveis para chegar a um agente humano, muitos usuários passaram a simplesmente ignorar as soluções automáticas sempre que podiam, pedindo diretamente um atendente. O efeito colateral: o custo geral da operação sobe, porque a empresa paga pela infraestrutura de IA e, ao mesmo tempo, continua arcando com uma alta demanda por atendimento humano, sem ganho real de satisfação.
A fase seguinte da IA nos call centers: menos ferramentas, mais inteligência
Um dos principais clientes do setor financeiro atendidos pela UJET já havia alcançado cerca de 80% de automação em suas operações antes mesmo do “boom” da IA generativa. Com a nova onda tecnológica, o passo seguinte não foi demitir mais gente, mas atacar um problema diferente: o excesso de sistemas usados pelos agentes.
Segundo Triant, muitos operadores lidam com dezenas de abas e ferramentas simultâneas, além de sistemas lentos ou mal integrados, o que aumenta o tempo médio de atendimento e gera erros. A visão defendida por ele é usar a IA como um grande orquestrador: concentrar informações, buscar dados em múltiplas fontes em segundos, sugerir próximos passos e fornecer recomendações em tempo real, tanto para o atendente quanto para os supervisores.
Na prática, isso significa transformar o agente em uma espécie de “super-herói operacional”: alguém que continua sendo humano na interação, no tato e na empatia, mas é amplificado por ferramentas inteligentes que tiram das suas costas as tarefas mecânicas, repetitivas e burocráticas.
O “SaaS-pocalypse” e a limpeza de ferramentas corporativas
Esse redesenho tecnológico está alinhado a um movimento mais amplo, apelidado de “SaaS-pocalypse” – uma espécie de revisão em massa das assinaturas de softwares corporativos diante do avanço acelerado da IA. Depois de anos empilhando soluções pontuais para cada pequeno problema, muitas empresas começaram a questionar o real valor de manter tantas plataformas separadas.
Com modelos de IA mais poderosos, surge a possibilidade de unificar funções antes dispersas: atendimento, registro de chamados, conhecimento interno, análise de sentimentos, roteamento inteligente, automação de fluxos, tudo em uma camada mais integrada. Isso não significa o fim do SaaS, mas um processo de consolidação, em que sobrevivem as soluções capazes de incorporar IA de forma nativa e entregar ganho claro de eficiência.
O que isso significa para quem trabalha em call center
Para o profissional de atendimento, esse cenário desenha uma transição importante no tipo de habilidade valorizada. Em vez de se concentrar apenas em seguir scripts engessados, o agente passa a ser cobrado por competências como:
– capacidade de interpretar rapidamente informações sintetizadas por sistemas de IA;
– empatia e habilidade de comunicação em situações complexas ou emocionalmente carregadas;
– resolução criativa de problemas que fogem do padrão;
– domínio de ferramentas digitais e leitura crítica de recomendações automáticas.
A IA tende a ficar com o que é repetitivo, previsível e baseado em regras claras. O humano ganha espaço justamente nos casos ambíguos, nas exceções, nas negociações delicadas e na construção de relacionamento com o cliente. Em muitos cenários, o atendimento de alto valor agregado será feito em dupla: IA nos bastidores, humano na linha de frente.
Riscos de apostar apenas em automação
Isso não significa que não haverá substituição de tarefas ou até de alguns postos de trabalho, especialmente nos níveis mais operacionais e em centrais que não investirem em requalificação. Empresas que buscarem apenas o caminho mais barato e automatizado podem, num primeiro momento, reduzir custos, mas pagarem mais caro depois em:
– perda de confiança do cliente;
– aumento de churn (cancelamentos de contratos);
– queda na resolução na primeira chamada;
– necessidade de ações corretivas e retrabalho;
– danos de imagem em redes sociais e na imprensa.
O ponto de equilíbrio estará em encontrar o mix certo entre automação e contato humano, de acordo com o perfil do público, o tipo de serviço e o nível de risco envolvido em cada atendimento.
Como as empresas podem se preparar
Para tirar proveito da IA sem destruir a qualidade do atendimento, organizações de qualquer porte podem adotar algumas diretrizes:
1. Começar pela experiência do cliente, não pelo corte de custos: mapear jornadas, entender dores reais do usuário e só então decidir onde faz sentido automatizar.
2. Simplificar a arquitetura de sistemas: antes de adicionar mais uma ferramenta de IA, revisar o que já existe, eliminar redundâncias e integrá-las de forma coerente.
3. Treinar e incluir os agentes na transformação: quem está na linha de frente conhece melhor do que ninguém os problemas do dia a dia. Integrar esses profissionais na escolha e no desenho das soluções gera adesão, insights e uso mais efetivo das tecnologias.
4. Estabelecer métricas de sucesso além de custo: satisfação do cliente, tempo de resolução, taxa de resolução no primeiro contato, esforço do cliente e satisfação do próprio agente devem pesar tanto quanto economia de recursos.
5. Planejar para a regulação: antecipar exigências de transparência, direito ao atendimento humano e regras de proteção de dados, em vez de reagir apenas quando a norma já está em vigor.
O futuro do trabalho em centrais de atendimento
No horizonte de médio prazo, o call center tradicional tende a se tornar um hub de relacionamento omnichannel, no qual a distinção entre telefone, chat, aplicativo, redes sociais e outros canais fica cada vez menos relevante para o cliente. Nesse contexto, a IA atua como cérebro integrador de todos esses pontos de contato.
Para quem trabalha nesse ambiente, o desafio será acompanhar essa sofisticação: entender políticas de segurança da informação, dominar scripts flexíveis que podem mudar com base em recomendações em tempo real, lidar com clientes mais informados e exigentes e, ao mesmo tempo, manter a humanidade do atendimento.
Em vez de enxergar a IA como inimiga, agentes e gestores podem encará-la como aliada para eliminar o que há de mais desgastante na rotina e abrir espaço para um trabalho mais estratégico, consultivo e menos mecânico.
IA, emprego e valor humano
A afirmação de que “a IA não vai tirar seu emprego no call center” não deve ser lida como uma promessa de que tudo permanecerá igual. O emprego, tal como é hoje, tende a mudar – e bastante. Tarefas serão redesenhadas, indicadores de desempenho serão revistos e a própria definição do que é “bom atendimento” vai se transformar.
O ponto central da visão de executivos como Vasili Triant e analistas como os do Gartner é que a disputa não será simplesmente entre máquina e pessoa, e sim entre operações que sabem combinar o melhor dos dois mundos e operações que tentam substituir uma coisa pela outra de forma simplista.
Quem conseguir construir um modelo em que a tecnologia liberta o humano para fazer o que só o humano consegue – entender contexto, criar conexão e tomar decisões em cenários incertos – terá não apenas empregos mais resilientes, mas também negócios mais competitivos em um mercado em que experiências ruins de atendimento já não são mais toleradas.