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Bots, IA e gente: como decidir o limite da automação no atendimento

Por: William Dantas

Diretor de Dados - CDO na Neoassist

Com mais de 25 anos de atuação dentro de grandes organizações e startups, sendo 11 anos em cargos de liderança executiva, atualmente ocupa a cadeira de Diretor de Dados (CDO) da Neo, antiga NeoAssist. Possui MBA em Business Analytics & Big Data pela FGV, Liderança Estratégia pela Anhembi Morumbi e em Business Technology: AI, Data Science & Big Data pela PUCRS. É especialista em analytics, governança de dados, gestão de dados mestres, mercado de gestão de dados, GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados - LGPD), arquitetura/plataforma de dados, qualidade da informação, business intelligence, transformação digital e produtos de dados.

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Automação bem aplicada reduz filas, acelera respostas e libera a equipe para casos estratégicos. O problema surge quando se tenta automatizar tudo. Sem critérios, a taxa de reabertura cresce, a insatisfação aumenta e os custos voltam pela porta dos fundos.

Pessoa com headset segura um tablet com imagem digital de um cérebro em ambiente tecnológico.
Imagem: Freepik.

O objetivo não é substituir pessoas, e sim priorizar onde o bot resolve de ponta a ponta e onde o humano deve entrar com contexto e autonomia.

Aqui, uma forma simples de decidir: primeiro, entender o tipo de demanda. Em seguida, organizar a passagem entre bot e agente para que a experiência não se quebre no meio do caminho. Por fim, implantar uma rotina leve de qualidade para manter os ganhos ao longo do tempo.

Como decidir: complexidade e risco

Classificar as demandas em dois eixos ajuda a definir quem atender e como medir resultados:

– Baixa complexidade e baixo risco: candidato para automação completa. Exemplos: segunda via de boleto, status de pedido, dúvidas sobre prazos padrão.
– Média complexidade e risco moderado: automação parcial. O bot coleta dados, valida regras básicas e encaminha o caso com contexto.
– Alta complexidade e alto risco: atendimento humano desde o início, com roteiros de apoio, autonomia e canais mais adequados ao nível de urgência.

Essa classificação deve ser revista periodicamente. O que hoje precisa de humano pode migrar para automação útil quando houver dados, políticas e salvaguardas suficientes.

O que torna a automação realmente útil

Automação útil será sempre a que melhora a vida do cliente e do operador ao mesmo tempo. Alguns sinais de que vale insistir:

– Coletar dados uma vez e reaproveitar ao longo do fluxo
– Reconhecer o que já foi tentado e não repetir perguntas
– Entregar respostas com linguagem simples e instruções executáveis
– Sinalizar limites e exceções de forma clara, sem loops intermináveis

Quando esses pontos não estão presentes, a automação vira obstáculo. A solução é reduzir escopo, simplificar regras e explicitar o caminho de saída para o atendimento humano.

Handoff que preserva a experiência

A passagem do bot para o agente é o momento mais sensível do fluxo. Boas práticas evitam retrabalho.

– Enviar contexto completo: intenção classificada, histórico de mensagens (preferencialmente resumido), dados coletados e tentativas anteriores;
– Estabelecer prazos de retorno: indicar janela de resposta e canais alternativos;
– Dar autonomia ao agente: permitir resolução no primeiro contato quando a política autoriza, evitando encaminhamentos sucessivos;

Diretrizes por jornada crítica

Cada jornada pede decisões próprias. Ajustes simples trazem impacto imediato.

– WISMO (Where is my order – Onde está meu pedido?): automação para rastreio e janelas de entrega. Casos com inconsistência de dados seguem para humano.
– Trocas e devoluções: triagem automática de elegibilidade. Exceções, itens múltiplos e regras especiais ficam com o suporte humano.
– Pagamentos e antifraude: IA auxilia checagem. A decisão final segue a política de risco e pode exigir validação humana.
– Reclamações sensíveis: danos, presentes, prazos especiais e situações de vulnerabilidade começam com humano.

Qualidade e melhoria contínua

Sem rotina de qualidade (ou de curadoria), os ganhos perdem força ao longo do tempo.

– Amostragem semanal por intenção para revisar exemplos de sucesso e de falha;
– Testes controlados de scripts do bot e de macros dos agentes, medindo impacto em FCR e reabertura;
– Treinamento cruzado para retroalimentar o bot com ajustes de linguagem e regras;
– Revisão de políticas com base nas causas de reabertura.

Métricas que guiam a operação

A combinação de indicadores conta a história completa do serviço.

– CSAT por jornada
– FCR por intenção
– TMA por canal e por etapa
– Abandono e reabertura
– Percentual de contatos evitáveis
– Custo por contato

Quando necessário, metas conservadoras podem ser usadas no início e elevadas conforme a maturidade aumenta. Em alguns cenários, há reduções de custo por contato, a depender do mix de canais e do desenho do fluxo.

Para finalizar

Automação sem critério acumula ruído. Com uma decisão objetiva por complexidade e risco, handoff bem desenhado e uma rotina de qualidade enxuta, o atendimento ganha velocidade, consistência e previsibilidade de custos sem sacrificar a experiência.