A experiência do cliente (CX) está evoluindo, impulsionada não apenas pelas mudanças nas expectativas dos consumidores, mas também pelos limites operacionais. A maioria das empresas enfrenta o mesmo desafio: aumento da complexidade dos serviços sem aumento dos recursos. Essa conta não fecha, a menos que algo fundamental mude na forma como o trabalho é realizado.

A inteligência artificial (IA) é parte essencial dessa mudança. Mas nem toda IA oferece o mesmo valor ou opera com o mesmo nível de eficiência. Muitos sistemas existentes permanecem rigidamente estruturados, focados em automação estática. Eles reduzem o volume de tarefas manuais, mas podem apresentar falhas em ambientes dinâmicos.

Para aquelas empresas que desejam escalar o serviço personalizado sem aumentar os custos na mesma proporção, está surgindo uma nova geração de IA para CX está surgindo.

A IA agêntica torna possível alcançar o próximo nível da experiência. Ela introduz sistemas capazes de alcançar metas, tomar decisões em contexto e se adaptar a condições do mundo real, mantendo alinhamento com a intenção comercial. Embora a autonomia total ainda seja rara em ambientes de produção, casos de uso semiautônomos podem criar melhorias mensuráveis na CX.

Para obter esse valor, as empresas precisam entender o que a IA agêntica possibilita, o que ela exige e como começar a construir essa base desde já.

Compreensão das características que definem a IA agêntica

Para que um sistema seja considerado verdadeiramente uma IA agêntica, ele deve apresentar cinco características principais:

  • Autonomia: capacidade de agir de forma independente, sem instruções explícitas para cada cenário.
  • Orientação por objetivos: atua com um propósito definido, buscando resultados específicos como resolver um problema ou concluir uma transação.
  • Adaptabilidade: ajusta-se a novas informações em tempo real, otimizando continuamente suas respostas.
  • Memória: aprende com interações passadas e aplica esse conhecimento às atuais, mantendo o contexto e a continuidade.
  • Raciocínio: é capaz de avaliar opções, tomar decisões e planejar os próximos passos para alcançar seus objetivos, especialmente em situações não previstas.

Juntas, essas capacidades permitem que a IA vá além da automação repetitiva e alcance uma verdadeira autonomia operacional. Enquanto os bots tradicionais dependem de árvores de decisão ou scripts fixos, os sistemas agênticos conseguem raciocinar sobre os problemas, identificar a intenção e determinar o melhor próximo passo, mesmo quando a interação foge do padrão.

No entanto, a maioria das aplicações reais de IA agêntica opera com autonomia parcial. Um agente virtual pode ser responsável por resolver um problema após a compra ou diagnosticar um erro em um aplicativo móvel. Ele pode agir com flexibilidade para concluir uma tarefa definida, mas os caminhos de escalonamento e os limites de decisão permanecem para garantir que o agente de IA esteja sempre sob controle. Essa abordagem híbrida (liberdade estruturada dentro de zonas seguras) permite que as empresas obtenham benefícios de curto prazo da IA agêntica sem ultrapassar seu limite de tolerância ao risco.

Por que não deixar os agentes virtuais atuarem totalmente livres? Conceder autonomia criativa total a um sistema de IA, mesmo para tarefas aparentemente simples, pode gerar resultados indesejados.

Considere, por exemplo, um grande banco que utiliza voicebots com IA agêntica para lidar com verificações de identidade do cliente. Se a palavra de segurança correta registrada for “Boston”, mas o usuário disser “Massachusetts”, um agente de IA pode erroneamente considerar isso suficientemente próximo, potencialmente permitindo que um agente malicioso acesse a conta de um cliente. E caso você pense que isso significa que a IA agêntica não está pronta para uso no mundo real, considere que agentes humanos de atendimento ao cliente também têm restrições em sua autonomia pelos mesmos motivos. Os agentes humanos são treinados para saber que uma senha deve ser exatamente igual e proibir o acesso caso isso não aconteça, não importa o quão “próximo” (e até simpático) o interlocutor possa parecer.

De fluxos roteirizados a interações adaptativas

A automação tradicional em CX foi projetada com foco na eficiência: conter problemas simples, reduzir o tempo de atendimento, redirecionar o volume. Mas a eficiência sozinha não escala bem quando as conversas se tornam imprevisíveis. Os clientes corrigem suas respostas, mudam de assunto, precisam de esclarecimento ou querem voltar e atualizar algo que disseram anteriormente.

Esses são os momentos em que bots baseados em regras geralmente falham. Quando a entrada não corresponde ao esperado, a experiência pode se deteriorar e frequentemente acaba sendo escalonada desnecessariamente.

A IA agêntica lida com essas interações de maneira diferente. Ela pode aceitar uma correção no meio do processo, se reorientar com base nas novas informações de forma não linear e continuar avançando em direção à resolução. Isso torna as interações mais resilientes e os resultados mais confiáveis, sem forçar a transferência para um agente humano, a menos que seja realmente necessário.

Mais uma vez, não se trata de dar liberdade total aos bots nem de restringi-los demais. Trata-se de permitir o nível certo de flexibilidade para a tarefa específica em questão. E compreender isso é essencial para usar bem a tecnologia.

Transferir dinheiro entre contas ou apresentar um aviso legal pode exigir fluxos determinísticos e rigorosos. Mas solucionar um bloqueio de conta ou coletar dados contextuais para uma solicitação de serviço pode se beneficiar de uma abordagem mais autônoma, aberta e agêntica.

Why Agentic AI Is Emerging as a CX Enabler

Agentic AI brings capabilities that address some of CX’s biggest pain points today.

As service volumes grow and interactions become more fragmented across digital channels, businesses need systems that can adapt without disrupting flow. And agentic AI supports that in several key ways:

  • It enables always-on, personalized service that adjusts to context without requiring customers to repeat themselves.
  • It supports proactive engagement, identifying issues or next steps before the customer reaches out.
  • It fosters loyalty and retention, not through scripted empathy, but through intelligent responsiveness.
  • It improves human-agent efficiency, taking on routine or moderately complex interactions so that skilled staff can focus where their capabilities matter most.

These benefits aren’t just nice to have — they’re increasingly non-negotiable. Modern customer journeys rarely follow a straight line. They unfold across multiple channels, asynchronously across time, with consumer expectations for “channel-less” continuity at every step. Meeting those demands requires systems that can handle nuance, shift with context and deliver seamless experiences at scale. That’s the real promise of agentic AI.

Preparação do caminho para a IA agêntica

Fazer a IA agêntica funcionar na prática não é uma questão de apertar um botão. Isso exige mudanças fundamentais em como os sistemas são projetados, integrados e governados. O sucesso depende de um ecossistema conectado que forneça à IA os dados, a estrutura e a supervisão necessários para operar de forma confiável e segura.

Tudo começa com uma infraestrutura de dados robusta. Os sistemas agênticos dependem de acesso em tempo real ao histórico de interações, sinais comportamentais e contexto operacional. Quando os dados estão fragmentados entre sistemas, a capacidade da IA de responder de forma inteligente é comprometida. Dados limpos e unificados criam as condições para continuidade, contexto e relevância.

Igualmente importante é uma pilha de tecnologia modular e componível. A IA agêntica deve operar entre sistemas, como soluções de CRM, faturamento, agendamento e mais, e se adaptar conforme as necessidades evoluem. A flexibilidade da arquitetura, incluindo design com prioridade em APIs e orquestração de fluxos de trabalho, permite que novos casos de uso surjam sem a necessidade de reengenharia de todo o ecossistema.

A IA agêntica também depende de conhecimento estruturado e acessível. Inclusive os sistemas mais sofisticados precisam de uma fonte de informações confiável. Uma base de conhecimento organizada e atualizada permite que a IA raciocine sobre tarefas, mantenha consistência e responda com precisão em diferentes cenários.

Por último, a governança precisa estar incorporada desde o início, não adicionada posteriormente. Segurança, privacidade, explicabilidade e conformidade precisam ser projetadas no sistema desde o princípio. Regras claras devem definir o que a IA pode e não pode fazer, quando escalar para um humano e como se alinhar às políticas da empresa, ao tom de voz da marca e às regulamentações em constante evolução.

Juntas, essas capacidades formam a base para uma autonomia de IA sustentável e escalável, capaz de impulsionar resultados de negócios enquanto preserva a confiança.

Enfrentar os desafios que acompanham a autonomia

Quanto mais independente um sistema se torna, mais essencial é manter o controle. As regras não são apenas uma salvaguarda técnica, mas também estratégica.

Por isso, as empresas que implementam essas ferramentas precisam definir seus limites: onde a IA agêntica é apropriada? Em que casos ela deve recorrer a um humano? Como monitorar suas decisões? E como explicar essas decisões a usuários, reguladores e às próprias partes interessadas internas?

A tendenciosidade dos modelos LLM de IA continua sendo uma preocupação constante. Sistemas treinados com dados do mundo real correm o risco de reproduzir desigualdades reais. São necessários testes contínuos, processos de feedback e revisões com participação humana para mitigar consequências inesperadas.

A integração também é um ponto potencial de complexidade. A IA agêntica só pode agir de forma significativa se estiver conectada às ferramentas e sistemas que executam o trabalho, como plataformas de cobrança, sistemas de CRM, sistemas de agendamento, aplicativos logísticos, entre outros. Sem essa integração, a inteligência pode ficar estagnada na superfície.

Esses desafios não são motivos para evitar a IA agêntica: São motivos para abordá-la com a intenção real de compreender seus limites e seu potencial, de modo a começar a gerar valor agora e ampliá-lo com o tempo.

Como começar a adotar IA agêntica agora

A adoção da IA agêntica não exige uma transformação completa. Tudo começa com a escolha dos casos de uso certos e com a criação de impulso a partir de avanços mensuráveis. Quatro etapas podem ajudar a orientar o processo:

1. Avaliar a prontidão e esclarecer os objetivos: avalie onde seus sistemas atuais apresentam falhas e onde a adaptabilidade orientada por IA pode gerar melhores resultados. Identifique lacunas no acesso a dados, na flexibilidade dos fluxos de trabalho ou na governança.

2. Selecionar casos de uso piloto com foco: escolha cenários de baixo risco e alto valor. Os exemplos incluem engagement pós-compra, comunicação proativa sobre interrupções ou o uso de um agente virtual para tratar questões de suporte não urgentes.

3. Construir ciclos de feedback: escolha um sistema que possa aprender com os resultados. Acompanhe taxas de resolução, sentimento do cliente e quaisquer intervenções manuais ou escalonamentos. Use esses dados para refinar a experiência

4. Escalar com propósito: expanda onde o modelo comprova o valor. Não busque autonomia total em todas as áreas. Em vez disso, alinhe o grau de funcionalidade agêntica à natureza da tarefa e aos riscos envolvidos.

Um caminho equilibrado à frente

A IA agêntica não é uma única capacidade nem um destino fixo. É uma direção, uma forma de projetar sistemas de CX para lidar com mais complexidade, gerar mais valor e operar de maneira mais fluida entre canais e contextos. Chegar lá não depende de adotar o modelo mais recente, mas de preparar a base certa para que sua IA tome decisões inteligentes com segurança, consistência e em escala.

É por isso que o momento importa. Os sistemas que estão sendo projetados agora moldarão como a experiência será entregue na próxima década. Começar com implementações focadas e responsáveis permite que empresas como a sua obtenham vantagem antecipadamente, equilibrando segurança, conformidade e confiança.

Na Genesys, estamos ajudando as empresas a construir esse futuro sobre uma base sólida. Com orquestração, regras e design modular no centro da nossa plataforma, nossas capacidades de IA agêntica podem evoluir conforme suas necessidades. Seja explorando o conceito ou já escalando casos de uso piloto, estamos aqui para ajudar você a avançar com clareza e controle.

A mudança da automação para a autonomia já começou. Construir a base certa agora significa não apenas acompanhar, mas também se manter à frente.

Veja como elevar a sua experiência do cliente para o próximo nível e construir o futuro com o Genesys Cloud AI Studio e o AI Guides.