6 estratégias de IA no atendimento ao cliente que impulsionarão resultados em 2025

Atendimento ao cliente não é fácil. (Já perdi a conta de quantas vezes um cliente gritou comigo por causa da quantidade de gelo na bebida dele.)

Mas é um campo perfeito para IA.

Eu sei disso porque minha empresa ajudou a implantar mais de 750.000 agentes de IA nos últimos anos.

E a aplicação mais popular da nossa plataforma de IA? É o atendimento ao cliente.

Já vi como a IA muda drasticamente o atendimento ao cliente – desde grandes empresas até pequenas startups.

Não é surpresa que tantas organizações já estejam adotando essa tecnologia. Na verdade, 83% dos tomadores de decisão afirmam que planejam aumentar o investimento em IA para atendimento ao cliente no próximo ano.

Se você está pensando em usar IA no suporte, não está sozinho. Começar com um chatbot para atendimento ao cliente ou um chatbot corporativo pode parecer um grande passo.

Neste artigo, vou mostrar como é a IA no atendimento ao cliente, quais tecnologias existem e como você pode usá-las — independentemente do tamanho da sua equipe.

O que é IA para atendimento ao cliente?

IA para atendimento ao cliente é o uso de inteligência artificial para automatizar e aprimorar o suporte ao cliente por meio de chatbots, agentes virtuais e fluxos inteligentes.

Como explica Ermek Barmashev, Desenvolvedor Sênior que já implantou dezenas de agentes de IA para clientes: “Agentes de IA estão aqui para automatizar tarefas repetitivas. Mas eles não substituem pessoas. Eles liberam os agentes humanos para resolver problemas reais que exigem empatia, criatividade e julgamento.”

Quais são os diferentes tipos de IA para atendimento ao cliente?

Todo mundo fala em “fazer IA” – mas isso pode significar várias coisas: estamos falando de um chatbot? Um sistema automatizado de triagem de chamados? Uma barra de busca inteligente?

Mas, no atendimento ao cliente, a IA geralmente aparece em algumas formas conhecidas.

Chatbots de IA

Chatbots de IA são a forma mais popular de IA usada atualmente no atendimento ao cliente.

Como se conectam às ferramentas que as equipes já usam, são ótimos para lidar com perguntas repetitivas e evitar o acúmulo de solicitações na fila.

Eles também podem buscar respostas em centrais de ajuda ou consultar o status de pedidos.

E como não dormem, os clientes podem receber ajuda a qualquer hora.

IA generativa

IA generativa – como o nome diz – gera novos conteúdos como textos, imagens, músicas ou códigos, aprendendo padrões a partir de dados existentes.

Ela usa modelos de aprendizado profundo (como modelos de linguagem de grande porte) para entender estrutura e estilo, e então gerar respostas originais a partir de comandos.

Você provavelmente já conhece ferramentas como ChatGPT, DALL·E ou MusicLM – todos exemplos de IA generativa em ação.

No atendimento ao cliente, a IA generativa é usada principalmente para redação. Pode ajudar um chatbot a criar respostas mais naturais ou resumir uma conversa longa em um resumo rápido.

Algumas equipes até usam a IA para transformar perguntas frequentes em artigos de ajuda.

Agentes de IA

Se você leu alguma manchete de tecnologia no último ano, provavelmente já ouviu falar de agentes de IA.

Esse tipo de software foi criado não só para gerar conteúdo ou responder comandos, mas para tomar ações direcionadas a um objetivo específico.

Se você usa uma plataforma de IA flexível, não há limites para aplicar agentes de IA em fluxos de atendimento ao cliente.

Eles são fundamentais para automação inteligente de processos e automação de fluxos com IA, capazes de executar tarefas em várias etapas e ferramentas.

Você pode criar um agente de IA que lê a mensagem do cliente, verifica o status do pedido no Shopify e envia uma atualização — tudo sem intervenção humana.

Ou um agente de IA que orienta o cliente sobre a política de devolução, gera uma etiqueta de devolução e atualiza o chamado no Zendesk.

Quando se trata de agentes de IA, o céu é o limite. Veja outros exemplos de agentes de IA aqui.

Diferente dos chatbots que dependem de instruções passo a passo, a IA agente se destaca pela sua autonomia. Ela consegue entender o que precisa ser feito e como fazer acontecer, ajustando seu comportamento conforme os resultados.

Assistentes de voz

Atendimento ao cliente é, acima de tudo, conversa — por isso faz sentido que a maioria dos assistentes de voz com IA seja usada para suporte.

Eles usam reconhecimento de voz para entender o que a pessoa está dizendo e síntese de voz para responder, tudo em tempo real.

Você pode pensar: por que usar voz se o chat já funciona? Boa pergunta.

Algumas empresas preferem voz porque é assim que os clientes já esperam interagir, como ao ligar para um banco ou central de suporte.

Nesses casos, muitas vezes é mais rápido simplesmente falar o que precisa do que digitar. E para quem não se sente tão à vontade com interfaces digitais, a voz pode ser mais natural.

Além disso, 90% das pessoas acreditam que a busca por voz é mais fácil do que a busca online, deixando claro que há uma demanda pelo uso da voz.

No atendimento ao cliente, assistentes de voz respondem perguntas rotineiras e orientam usuários em tarefas de autoatendimento, como redefinir senha ou consultar saldo.

Aprendizado de máquina

“Aprendizado de máquina” é um termo muito usado e, sim, virou um pouco de moda. Mas, por trás do hype, existem formas reais e concretas de aplicação no suporte ao cliente.

No fundo, aprendizado de máquina é sobre sistemas que melhoram na identificação de padrões — não porque alguém programou cada regra, mas porque viram exemplos suficientes para aprender.

É assim que seu filtro de spam sabe o que bloquear ou como a Netflix sugere o que você vai assistir em seguida.

No atendimento ao cliente, por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina pode ajudar a equipe a prever quais chamados têm mais chance de serem escalados ou identificar padrões em reclamações antes que virem problemas maiores.

Para começar, você não precisa criar seu próprio modelo; muitas plataformas como a Botpress oferecem ferramentas prontas para uso que podem ser personalizadas com os dados de suporte da sua equipe.

Quais são alguns exemplos reais de uso de IA no atendimento ao cliente?

Automatizando suporte complexo com um chatbot de IA

Ajudar clientes com hipotecas ou planos de aposentadoria não é fácil — ambos são processos altamente regulados e historicamente manuais. Para o VR Bank, isso estava consumindo recursos e sobrecarregando a equipe.

O VR Bank criou um chatbot de IA para lidar com essas tarefas. Combinando compreensão de linguagem natural e design de chatbot, criamos um chatbot que orienta os usuários em decisões financeiras delicadas e envia os dados diretamente para o CRM.

Esse único chatbot já está economizando mais de € 530.000 por ano para o VR Bank.

Ampliando o suporte com um agente de IA

Quando você atende centenas de milhares de usuários, até dúvidas simples podem se acumular rapidamente.

Esse era o desafio da Extendly: como acompanhar a demanda crescente sem sobrecarregar a equipe de suporte ou aumentar o tempo de resposta.

Por isso, ajudamos a criar um agente de IA que atua como um atendente virtual: entende o que os usuários pedem e pode até tomar ações como abrir chamados ou escalar problemas sozinho.

O agente está integrado ao CRM e às ferramentas internas, e fica mais inteligente a cada conversa que aprende.

É assim que eles conseguem atender 400.000 usuários sem precisar dobrar a equipe.

Que tipo de IA devo implementar para o atendimento ao cliente?

Não existe uma resposta única para todos. E isso é ótimo.

O tipo certo de IA depende do tamanho da sua equipe, volume de atendimentos, ferramentas e objetivos.

Em vez de tentar “implementar IA” de uma vez só, é mais inteligente começar pequeno, com um caso de uso focado onde você pode mostrar resultados rapidamente.

A partir daí, fica mais fácil iterar e expandir para automações mais complexas com o tempo.

Veja como pensar sobre isso:

Quanto custa uma solução de IA para atendimento ao cliente?

Soluções de IA para atendimento ao cliente podem variar de US$ 0 a mais de US$ 15.000 por ano – tudo depende do que você precisa.

Se você está apenas começando, os planos iniciais geralmente são gratuitos ou em torno de US$ 30–US$ 90/mês. Normalmente incluem um chatbot básico para um canal, alguns modelos prontos e uso limitado — ideal para responder perguntas frequentes ou testar IA sem compromisso.

Planos intermediários, normalmente US$ 200–US$ 1.000/mês, oferecem mais recursos: integrações com ferramentas como Zendesk ou Intercom, suporte em vários canais e painéis de análise. São uma boa escolha para equipes em crescimento que querem automação sem perder o toque personalizado.

Soluções empresariais começam em torno de US$ 15.000/ano e podem aumentar a partir daí. Incluem NLU avançado, recursos de conformidade, suporte à implantação, SLAs personalizados e suporte técnico dedicado, pensados para empresas que precisam de segurança, escala e controle detalhado.

Benefícios de usar IA no atendimento ao cliente

Atendimento 24/7

Seja às 3h da manhã em um feriado ou na alta temporada, a IA pode responder às perguntas dos clientes instantaneamente.

Esse tipo de suporte sempre disponível ajuda empresas a atender públicos globais e manter clientes satisfeitos o tempo todo. Também reduz a pressão sobre os funcionários, que não precisam mais se desdobrar para cobrir todos os fusos horários.

Aumento da satisfação do cliente

A Gartner prevê que 80% das equipes de atendimento ao cliente vão usar IA generativa para melhorar a experiência do cliente.

Isso porque os clientes recebem ajuda mais rápida e precisa, sem esperar na linha ou repetir informações.

Aumento da produtividade dos funcionários

A IA aumenta a eficiência ao assumir tarefas repetitivas e demoradas. Ela pode gerar relatórios, agendar mensagens, gerenciar fluxos de trabalho ou acionar acompanhamentos — tudo sem esforço manual.

Assim, as equipes podem focar em estratégia em vez de microgerenciar tarefas. Não é surpresa que 63% das empresas que usam IA relatem maior eficiência em suas operações.

Eficiência de custos

Empresas que usam IA relatam uma redução de 52% nos custos com mão de obra.

Isso porque a IA automatiza tarefas demoradas como digitação de dados e atendimento a solicitações comuns. Em vez de contratar mais pessoas para esse trabalho, as equipes podem contar com a IA para fazer isso instantaneamente, 24 horas por dia, sem pausas.

Experiências hiperpersonalizadas para o cliente

Com acesso ao histórico, preferências e comportamento do cliente, a IA pode personalizar as interações em tempo real.

Esse tipo de atendimento personalizado gera confiança, por isso está se tornando um grande diferencial para equipes modernas de suporte.

6 formas de usar IA no atendimento ao cliente

1. Automatize o atendimento ao cliente de ponta a ponta

Na minha opinião, a maneira mais econômica que já vi de melhorar o atendimento ao cliente com IA é usando chatbots que resolvem solicitações comuns do início ao fim.

A HostifAI – parceira da Botpress que cria mordomos virtuais e assistentes para hotéis – faz isso perfeitamente.

Hóspedes podem enviar mensagens para vários hotéis pelo WhatsApp, Messenger ou Telegram e se conectar instantaneamente a um assistente multilíngue, 24 horas por dia, que ajuda no check-in, reserva de jantar e agendamento de passeios locais, tudo pelo chatbot. O assistente guia o hóspede em cada etapa, confirma reservas e atualiza os sistemas internos.

E aqui está o detalhe: 75% dessas conversas nunca precisam de um agente humano.

É isso que um bom chatbot de atendimento ao cliente deve fazer.

2. Recomendações personalizadas de produtos

Um dos motivos de eu acessar tanto a Netflix é porque parece que ela já sabe o que eu quero assistir.

Na verdade, é a IA aprendendo com o que já fiz para me ajudar a escolher algo que realmente vou querer dar o play.

Essa abordagem também vale para o atendimento ao cliente. A IA pode guiar o usuário até o produto ou serviço ideal ao aprender com seu comportamento ou preferências na conversa.

Em vez de obrigar as pessoas a navegar por um catálogo infinito de opções, a IA age mais como um guia útil ao fazer algumas perguntas direcionadas e, em seguida, recomendar um plano.

3. Análise de sentimento do cliente

Entender como os clientes se sentem sobre uma marca é fundamental para aumentar vendas e fidelizar.

E a boa notícia é que existem várias ferramentas de IA que analisam avaliações e postagens em redes sociais para identificar o sentimento dos clientes.

Ferramentas de processamento de linguagem natural são feitas para isso. Elas analisam textos não estruturados como avaliações, transcrições de chats e posts em redes sociais para extrair insights. Coisas como sentimento, reclamações recorrentes ou feedback de produtos.

(Porque convenhamos, nenhum funcionário quer passar horas vasculhando tudo isso.)

Algumas das minhas ferramentas favoritas incluem o Qualtrics Social Connect, que reúne conversas de canais como Instagram, WhatsApp e Facebook em um só lugar.

E se você quiser ir além, um agente de IA com PLN pode processar conversas de suporte em tempo real e transformá-las em insights acionáveis.

4. Análises preditivas

Já viu um serviço lembrar o usuário de renovar logo antes de ele esquecer? Ou uma plataforma sinalizar atividade suspeita antes de alguém relatar o problema? Isso é análise preditiva.

Analisando comportamentos passados — como padrões de uso e próximos passos comuns — a IA pode antecipar o que o usuário pode precisar e agir antes mesmo de ser solicitado. Pode acionar um fluxo de suporte ou resolver um problema de forma proativa antes que ele cresça.

Para empresas com produtos físicos, a IA preditiva ajuda a prever demanda e evitar aqueles temidos momentos de “produto esgotado”.

As equipes podem planejar melhor considerando vendas anteriores, tendências sazonais e outros fatores externos.

5. Transcrição e análise de chamadas

A IA de voz está transformando o suporte telefônico ao transformar conversas em dados realmente úteis para as equipes.

Por exemplo, um cliente liga para saber sobre uma compra recente.

Um agente com IA atende, confirma a identidade, informa os detalhes do envio e, se o problema precisar de mais suporte, transfere a ligação para um atendente humano já com um resumo do que foi discutido.

6. Automatize tarefas internas de alto volume

Diante do desafio de atender milhões de usuários, a Ruby Labs criou agentes de IA para automatizar seus fluxos internos de atendimento ao cliente.

Esses agentes gerenciam autonomamente cancelamentos de assinaturas, processam reembolsos, resolvem problemas técnicos e até analisam o histórico de pagamentos para identificar possíveis fraudes.

Ao integrar com ferramentas externas como Stripe e oferecer fluxos personalizados com base no comportamento do usuário, os agentes atuam como funcionários digitais inteligentes.

No final das contas, a Ruby Labs automatizou mais de 4 milhões de atendimentos por mês com uma taxa de resolução de 98%.

Como implementar IA no atendimento ao cliente

1. Defina objetivos claros

Antes de escolher qualquer tecnologia, tenha clareza sobre o que você quer resolver. Pergunte:

• Quais tarefas estão consumindo o tempo da equipe?
• Quais resultados precisam melhorar?
• Onde está o atrito no processo atual?

Evite suposições. Converse com as equipes de suporte, líderes de operações e analistas. Analise registros de chat, tags de tickets e feedback dos usuários para identificar os verdadeiros pontos problemáticos.

A partir daí, relacione o problema à solução de IA adequada.

Sem um objetivo claro, você corre o risco de criar uma ferramenta cara que não resolve nada. Comece pelo ponto de dor e deixe que ele guie a implementação da IA.

2. Escolha uma plataforma

Com os objetivos definidos, encontre as ferramentas que os atendam.

Comece pelo que você já utiliza. Muitos CRMs, help desks e plataformas de suporte já incluem recursos de IA como classificação automática, roteamento de tickets ou análise de sentimento.

Se isso não for suficiente, procure ferramentas de IA dedicadas, mas certifique-se de que elas se integrem facilmente ao que sua equipe já usa.

A plataforma certa deve se encaixar nos seus fluxos de trabalho, não criar novos.

Dê preferência a ferramentas fáceis de manter e preparadas para lidar com os tipos de conversas que seus usuários realmente têm.

A melhor plataforma de IA é aquela que funciona com os sistemas que você já possui e escala conforme você cresce.

3. Prepare seus dados

A IA só é tão inteligente quanto os dados que você fornece.

Antes de começar, faça um levantamento do que você já tem: transcrições de chat, registros de tickets, conteúdo da base de conhecimento, dados do CRM.

Elimine duplicidades, corrija inconsistências e garanta que tudo esteja rotulado de forma que a IA possa entender.

É isso que permite que sua IA realmente aprenda e melhore com o tempo.

4. Construa a solução

Com os objetivos definidos e os dados prontos, o próximo passo é a execução.

Na maioria dos casos, as empresas a) fazem parceria com um fornecedor, b) trabalham com desenvolvedores internos ou c) usam plataformas low-code para implementar IA sem exigir muito desenvolvimento.

Seja para lançar um chatbot de IA, agente de IA ou modelo preditivo, a configuração deve refletir a complexidade do seu caso de uso e o nível técnico da equipe.

Para chatbots e agentes virtuais, esta fase inclui:

• Definir fluxos de boas-vindas e principais intenções (status de pedido, devoluções, cancelamentos, perguntas frequentes)
• Configurar regras de transferência para agentes humanos
• Lidar com tentativas e alternativas para casos de exceção
• Conectar a APIs para dados em tempo real (ex: atualizações de envio, consultas ao CRM, disponibilidade de agenda)
• Armazenar contexto como número de pedido, preferências ou histórico de conversas

E não se esqueça das integrações.

A IA no atendimento ao cliente funciona melhor quando conversa com o resto do seu stack: Zendesk para suporte, Stripe para pagamentos, Shopify para pedidos ou seus sistemas internos via APIs personalizadas.

Meus colegas talentosos criaram um tutorial gratuito sobre como conectar chatbots ao Zendesk:

5. Teste e ajuste

Antes de colocar no ar, submeta sua IA a testes controlados.

Faça simulações com cenários reais e teste situações de exceção para ver como ela se sai.

Procure pontos de atrito como intenções mal interpretadas e fluxos sem saída. Faça ajustes antes do lançamento.

Use essa fase para coletar feedback rápido e refinar a lógica. Só avance para a implantação total quando o desempenho for consistente nos testes.

6. Implemente e monitore

Assim que sua solução estiver ativa, você vai aprender rapidamente o que funciona e o que não funciona.

Os dados de uso são seu ciclo de feedback mais valioso. Você verá como o sistema lida com variações reais, onde acerta e onde precisa de ajustes.

Algumas métricas para monitorar após o lançamento:

• Ações ou intenções mais acionadas
• Pontos de falha (ex: lógica de fallback, previsões de baixa confiança)
• Tempo para resolução ou conclusão de tarefas
• Precisão em comparação com benchmarks humanos
• Taxas de escalonamento ou transferência para humanos

Se você usa um chatbot, vale a pena analisar suas métricas do chatbot. Elas mostram o que está funcionando e onde as coisas estão saindo do esperado.

Dica de especialista: Mantenha um Registro de Melhorias de IA, um documento simples onde você acompanha problemas e aprendizados relacionados aos seus sistemas de IA. Revise regularmente (recomendo a cada duas semanas) para acompanhar mudanças e registrar novos padrões.

E por fim, seja para melhorar a experiência do cliente com IA ou automatizar tarefas internas como abertura de chamados com IA, é importante acompanhar o impacto no negócio.

Comece calculando o ROI. Veja como medir o ROI de chatbots de atendimento ao cliente.

O objetivo aqui é ser proativo: a IA não melhora sozinha sem feedback constante.

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Perguntas frequentes

Quanto tempo normalmente leva para implantar uma solução de atendimento ao cliente com IA do início ao fim?

Pode levar de algumas semanas a vários meses para implantar uma solução de atendimento ao cliente com IA, dependendo da complexidade. Um chatbot de perguntas frequentes básico pode entrar no ar em um dia, enquanto um agente de IA totalmente integrado pode levar de 2 a 3 meses. Grandes implantações empresariais com sistemas personalizados e requisitos de conformidade podem levar até 6 meses.

Ferramentas de atendimento ao cliente com IA funcionam igualmente bem em diferentes idiomas e culturas?

A eficácia das ferramentas de atendimento ao cliente com IA varia entre idiomas porque os LLMs são treinados mais extensivamente em línguas como o inglês, tornando-os menos precisos em idiomas com menos dados de treinamento. Nuances culturais e gírias também podem causar mal-entendidos, então empresas que atendem mercados diversos geralmente precisam investir em treinamento multilíngue e testes em cada região para garantir a qualidade.

A IA consegue lidar de forma eficaz com interações altamente emocionais ou sensíveis com clientes?

A IA consegue lidar com muitas interações emocionais ou sensíveis graças à análise de sentimento, que ajuda a detectar angústia ou emoções negativas. Geralmente é eficaz para problemas como falhas de serviço, onde a lógica de escalonamento mantém as respostas profissionais. No entanto, a IA ainda tem dificuldades com conversas profundamente pessoais e emoções intensas, pois não possui empatia real. Nesses casos, agentes humanos continuam sendo essenciais.

Como faço para treinar a IA a refletir o tom e a voz específicos da minha marca nas conversas com clientes?

Para alinhar a IA ao tom e à voz da sua marca, é preciso treiná-la com dados específicos da marca. As empresas costumam fornecer guias de estilo ou transcrições de conversas já existentes para que a IA aprenda a se comunicar no estilo da marca. Muitas plataformas de IA permitem configurar o tom das respostas. Revisões contínuas das interações reais também ajudam a refinar o sistema, garantindo que ele mantenha a personalidade da marca ao longo do tempo.

Que tipo de manutenção um sistema de atendimento ao cliente com IA exige após o lançamento?

Um sistema de atendimento ao cliente com IA exige manutenção contínua após o lançamento, incluindo atualização dos dados de treinamento para refletir novos produtos ou políticas, monitoramento dos registros de conversas para identificar erros ou lacunas e re-treinamento dos modelos caso a precisão diminua. As empresas também precisam acompanhar métricas de desempenho como taxas de resolução e satisfação do cliente, além de refinar continuamente os fluxos de conversa para se adaptar às expectativas dos clientes.