{"id":648690,"date":"2026-10-05T10:09:48","date_gmt":"2026-10-05T17:09:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/most-ai-projects-struggle-to-deliver-value-heres-the-roadmap-to-fix-that"},"modified":"2026-10-14T07:36:48","modified_gmt":"2026-10-14T14:36:48","slug":"most-ai-projects-struggle-to-deliver-value-heres-the-roadmap-to-fix-that","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/blog\/post\/most-ai-projects-struggle-to-deliver-value-heres-the-roadmap-to-fix-that","title":{"rendered":"A maioria dos projetos de IA tem dificuldades para gerar valor. Confira o roteiro para mudar isso."},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]Os n\u00fameros relativos aos projetos corporativos de IA s\u00e3o dif\u00edceis de ignorar e ainda mais dif\u00edceis de justificar. O Projeto NANDA do MIT revelou que 95% das organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o obt\u00eam retornos mensur\u00e1veis de seus investimentos em IA<\/a>. O BCG estima que o n\u00famero de organiza\u00e7\u00f5es que criam valor substancial com IA \u00e9 de apenas 4%<\/a>. Os l\u00edderes de CX admitem que est\u00e3o enfrentando dificuldades com a lacuna entre o investimento em IA e o retorno obtido. No <\/span>Relat\u00f3rio State of Customer Experience 2026 da Genesys<\/span><\/a>, <\/span>42% dos l\u00edderes de experi\u00eancia do cliente entrevistados apontam a demonstra\u00e7\u00e3o do valor ou do retorno sobre o investimento (ROI) da intelig\u00eancia artificial como um dos principais desafios na ado\u00e7\u00e3o de tecnologias, embora 27% afirmem que comprovar o ROI \u00e9 uma prioridade estrat\u00e9gica.<\/span> <\/span><\/p>\n

Nada disso significa que a IA n\u00e3o possa gerar valor. O problema est\u00e1 em como as organiza\u00e7\u00f5es planejam e implementam suas iniciativas de IA.<\/span><\/p>\n

Na Xperience 2026, dois especialistas da Genesys, Juan Perez, diretor de Solu\u00e7\u00f5es e Servi\u00e7os de IA, e Niels Kusters, consultor s\u00eanior de consultoria em experi\u00eancia do cliente, apresentaram um m\u00e9todo pr\u00e1tico de cinco etapas para desenvolver casos de uso de intelig\u00eancia artificial que gerem valor mensur\u00e1vel.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

O valor est\u00e1 na redu\u00e7\u00e3o do atrito<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h2>\n

A maioria das organiza\u00e7\u00f5es inicia iniciativas de IA fazendo a pergunta errada: o que essa tecnologia pode fazer por n\u00f3s? Isso os leva diretamente a um cat\u00e1logo de recursos, como agentes virtuais, direcionamento, engajamento preditivo e copilotos, o que os leva a procurar onde aplicar cada um deles. Focar primeiro na tecnologia parece l\u00f3gico. Mas isso deixa as organiza\u00e7\u00f5es com um conjunto de recursos de intelig\u00eancia artificial tecnicamente impressionantes, mas que n\u00e3o geram resultados relevantes para o neg\u00f3cio. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

A melhor pergunta \u00e9: onde seus clientes est\u00e3o enfrentando dificuldades? Onde eles abandonam uma tarefa, escalam frustrados ou ligam tr\u00eas vezes para resolver o mesmo problema? Esse atrito custa caro, como mostram os n\u00fameros detalhados por Perez e Kusters no Xperience: 84% dos compradores no varejo dizem que considerariam trocar de marca ap\u00f3s uma experi\u00eancia ruim de devolu\u00e7\u00e3o<\/a>; 67% dos clientes de telecomunica\u00e7\u00f5es cancelariam o servi\u00e7o ap\u00f3s cobran\u00e7as inesperadas<\/a>. O atrito n\u00e3o apenas irrita os clientes. Ele custa \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es a lealdade deles.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Come\u00e7ar pelos pontos de atrito, em vez de pelos recursos dispon\u00edveis, mant\u00e9m o foco nos resultados para o neg\u00f3cio, e n\u00e3o nas possibilidades t\u00e9cnicas. <\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Enxergando o iceberg como um todo<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h2>\n
\n
\n

Perez e Kusters utilizaram a imagem de um iceberg para ilustrar como \u00e9 f\u00e1cil come\u00e7ar com o foco errado. No topo do iceberg est\u00e3o os recursos de intelig\u00eancia artificial, que geralmente s\u00e3o a primeira coisa que vem \u00e0 mente quando as organiza\u00e7\u00f5es consideram implementar IA. Logo abaixo dos modelos de intelig\u00eancia artificial est\u00e1 a camada de tecnologia e dados: as plataformas, integra\u00e7\u00f5es e os fluxos de dados que tornam os modelos de IA utiliz\u00e1veis. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

A maior parte do iceberg fica totalmente submersa e fora de vista. Isso inclui as pessoas, os processos e a gest\u00e3o da mudan\u00e7a necess\u00e1rios para alcan\u00e7ar resultados bem-sucedidos. Esta \u00e9 a parte para a qual quase ningu\u00e9m reserva or\u00e7amento. \u00c9 tamb\u00e9m a parte que afunda a maioria das iniciativas de IA. Embora seja fundamental, n\u00e3o basta ter os recursos certos e o pipeline de dados adequado. Voc\u00ea precisa de funcion\u00e1rios que confiem nas ferramentas de intelig\u00eancia artificial o suficiente para utiliz\u00e1-las, supervisores que apoiem uma nova forma de medir o desempenho e fluxos de trabalho reformulados com base nas mudan\u00e7as que a IA traz para sua opera\u00e7\u00e3o de experi\u00eancia do cliente. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Pule essa camada e voc\u00ea ter\u00e1 uma implementa\u00e7\u00e3o tecnicamente funcional, com baixa ado\u00e7\u00e3o e retornos ainda menores.<\/span><\/p>\n

E os servi\u00e7os financeiros podem estar fornecendo um dos nossos primeiros sinais mais claros.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

<\/p>\n<\/div>\n

<\/p>\n<\/div>\n

[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Cinco etapas para criar casos de uso de IA que geram valor<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

Veja as cinco etapas para desenvolver seu caso de uso de intelig\u00eancia artificial, que ajudar\u00e3o voc\u00ea a trabalhar todas as camadas do iceberg e obter retornos crescentes sobre o investimento em IA. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Etapa 1: Comece com experi\u00eancias importantes <\/span>\u00a0<\/span><\/h4>\n

Antes de considerar solu\u00e7\u00f5es ou recursos de intelig\u00eancia artificial, identifique quais experi\u00eancias do cliente causam o maior impacto no seu neg\u00f3cio, como integra\u00e7\u00e3o de novos clientes, faturamento, sinistros, devolu\u00e7\u00f5es e agendamentos. Essas s\u00e3o as jornadas em que uma experi\u00eancia positiva ou negativa influencia diretamente a fidelidade dos clientes e impacta a receita. Esses impactos conectam a experi\u00eancia a um caso de neg\u00f3cio com uma m\u00e9trica espec\u00edfica, como a taxa de resolu\u00e7\u00e3o sem interven\u00e7\u00e3o humana ou a reten\u00e7\u00e3o de clientes, que comprova o valor do caso de uso. Esta etapa mant\u00e9m todo o esfor\u00e7o direcionado ao impacto nos neg\u00f3cios, em vez de focado na inova\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Perez e Kusters ilustraram esse conceito com um exemplo real: uma operadora de telecomunica\u00e7\u00f5es que realiza mais de 1,5 milh\u00e3o de intera\u00e7\u00f5es por voz por m\u00eas identificou o faturamento como uma das experi\u00eancias de maior impacto para o neg\u00f3cio \u2014o tipo de jornada em que uma \u00fanica intera\u00e7\u00e3o negativa pode desfazer meses de constru\u00e7\u00e3o da fidelidade do cliente. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Etapa 2: Encontre o atrito<\/span>\u00a0<\/span><\/h4>\n

Mapeie as experi\u00eancias identificadas e descubra exatamente onde ocorrem as falhas. Percorra a jornada como um cliente faria: a fatura confusa, o bot que repete as mesmas perguntas frequentes gen\u00e9ricas em um ciclo sem fim, a necessidade de explicar tudo novamente a outro atendente e uma resolu\u00e7\u00e3o que deixa o cliente em d\u00favida se ainda ter\u00e1 que pagar uma taxa por atraso. Cada momento de atrito \u00e9 uma oportunidade de intervir e agregar valor. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

For\u00e7ar os clientes a repetir informa\u00e7\u00f5es \u00e9 um dos sinais mais claros de falha na orquestra\u00e7\u00e3o. O relat\u00f3rio State of Customer Experience 2026 da Genesys constatou que 95% dos consumidores desejam que suas informa\u00e7\u00f5es sejam transferidas entre os canais para n\u00e3o terem que se repetir; no entanto, 52% das empresas ainda n\u00e3o as repassam para um atendente humano.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ao mapear a jornada de faturamento da operadora de telecomunica\u00e7\u00f5es, o cen\u00e1rio foi o seguinte: o cliente recebe uma cobran\u00e7a inesperada, busca atendimento por autoatendimento e fica preso em um ciclo de artigos gen\u00e9ricos, liga para a empresa e precisa explicar o problema desde o in\u00edcio, \u00e9 transferido entre equipes e precisa recome\u00e7ar a cada atendimento e, por fim, recebe um protocolo sem clareza sobre a taxa por atraso. Cinco momentos, e pelo menos tr\u00eas deles s\u00e3o puro atrito.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"<\/span><\/h4>\n

<\/h4>\n

Etapa 3: Pratique a arte do poss\u00edvel<\/span>\u00a0<\/span><\/h4>\n

Depois de encontrar o atrito, resista \u00e0 vontade de pular direto para uma solu\u00e7\u00e3o. Perez e Kusters recomendam uma t\u00e9cnica cl\u00e1ssica para analisar o problema sob tr\u00eas perspectivas. O primeiro n\u00e3o tem restri\u00e7\u00f5es: sem or\u00e7amento definido, sem sistemas legados e sem limites. Em cada ponto de atrito ou momento da verdade na jornada do cliente, qual \u00e9 o melhor cen\u00e1rio poss\u00edvel? Em seguida, fa\u00e7a uma segunda an\u00e1lise, deliberadamente cr\u00edtica: onde est\u00e3o os riscos reais, as preocupa\u00e7\u00f5es com seguran\u00e7a e as limita\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas? A terceira an\u00e1lise adota uma abordagem equilibrada, otimista, mas realista. Essas tr\u00eas etapas evitam que voc\u00ea simplesmente adote o que sua equipe considera mais vi\u00e1vel.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ao analisar a jornada de faturamento sob as tr\u00eas perspectivas, chegou-se a uma vers\u00e3o reformulada: o cliente recebe um alerta proativo antes que a cobran\u00e7a se torne uma surpresa, um fluxo de autoatendimento guiado resolve os casos simples e, quando \u00e9 necess\u00e1rio um atendente humano, ele j\u00e1 tem todo o contexto e pode solucionar o problema em um \u00fanico contato. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Etapa 4: Projete uma solu\u00e7\u00e3o com base na sua vis\u00e3o<\/span>\u00a0<\/span><\/h4>\n

Com uma vis\u00e3o clara do que \u00e9 poss\u00edvel, defina em detalhes como voc\u00ea vai desenvolver a solu\u00e7\u00e3o. Identifique os recursos tecnol\u00f3gicos e as funcionalidades da plataforma necess\u00e1rios, quais dados precisam estar dispon\u00edveis e quais m\u00e9tricas indicar\u00e3o se o caso de uso est\u00e1 funcionando. Os KPIs do caso de uso geralmente diferem das m\u00e9tricas de neg\u00f3cios \u00e0s quais eles atendem em \u00faltima inst\u00e2ncia. Voc\u00ea precisar\u00e1 de ambos para saber se est\u00e1 funcionando.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Para a jornada de faturamento, a vis\u00e3o se traduziu em casos de uso espec\u00edficos, cada um com seus pr\u00f3prios KPIs: uma jornada de autoatendimento ag\u00eantico para aumentar a taxa de resolu\u00e7\u00e3o sem interven\u00e7\u00e3o humana, o direcionamento preditivo para melhorar a resolu\u00e7\u00e3o no primeiro contato e o Genesys Cloud Agent Copilot para oferecer orienta\u00e7\u00e3o em tempo real aos atendentes e aprimorar a experi\u00eancia do cliente<\/span>. <\/span><\/p>\n

\"\"<\/span><\/p>\n

Etapa 5: Crie, teste e monitore<\/span>\u00a0<\/span><\/h4>\n

\u00c9 essencial garantir que voc\u00ea definiu um caso de uso que provocar\u00e1 mudan\u00e7as positivas e proporcionar\u00e1 um valor que se acumula com o tempo. Portanto, antes de alocar recursos, avalie a prontid\u00e3o do caso de uso em quatro dimens\u00f5es: <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n