A inteligência artificial está mudando a forma como as empresas se relacionam com seus clientes. As tendências de IA em CX mostram como essa tecnologia está evoluindo no atendimento, que já vai além de responder dúvidas, consultar informações e resolver solicitações. Agora, o avanço está em conectar essas capacidades para oferecer experiências mais rápidas, personalizadas e consistentes ao longo da jornada.
Para as operações de Customer Experience (CX), isso traz novos desafios. Não basta disponibilizar uma IA ou automatizar algumas etapas do atendimento. É preciso integrar dados, canais e processos para que cada interação contribua para uma resolução mais eficiente.
Segundo o relatório CX Trends 2026, da Zendesk, 83% dos líderes de CX entrevistados consideram agentes de IA com memória avançada fundamentais para oferecer jornadas personalizadas. O estudo também aponta que 76% dos consumidores escolheriam uma empresa que permitisse enviar textos, imagens e vídeos na mesma conversa, sem precisar reiniciar o atendimento.
Nesse contexto, os dados reforçam uma mudança nas expectativas dos clientes: a tecnologia precisa compreender melhor cada solicitação, manter o contexto e facilitar a resolução.
Mas o que isso representa para quem trabalha com atendimento, operações e experiência do cliente? Conheça seis tendências de IA em CX e entenda como elas podem ser aplicadas à rotina das empresas.
1. Inteligência contextual: a IA passa a considerar toda a jornada do cliente
Uma das principais tendências de IA em CX é a inteligência contextual. Em vez de responder apenas à última mensagem recebida, a tecnologia passa a considerar informações relevantes sobre o cliente, seu histórico de interações e o motivo do contato.
Na prática, isso significa que a IA pode identificar uma solicitação com base em conversas anteriores, consultar dados disponíveis nos sistemas integrados e dar continuidade a um atendimento sem exigir que o cliente explique tudo novamente.
Imagine um cliente que entrou em contato para entender o motivo de uma cobrança e voltou horas depois para dar continuidade ao assunto. Com acesso ao histórico e às informações necessárias, a IA pode retomar o contexto da solicitação e conduzir a próxima etapa de forma mais consistente.
Ou seja, o ganho não está apenas em personalizar a resposta. Está em reduzir repetições, evitar retrabalho e facilitar a resolução.
O relatório CX Trends 2026, da Zendesk, aponta que 74% dos consumidores consideram frustrante ter que repetir suas informações para diferentes agentes. O estudo também indica que 83% dos líderes de CX veem a memória avançada dos agentes de IA como um recurso importante para personalizar a jornada.
Para as médias e grandes operações, esse avanço depende de uma base de informações confiável e bem integrada. É necessário definir quais dados a IA pode consultar, como o histórico será utilizado e quais informações precisam ser atualizadas para evitar orientações inconsistentes.
Como aplicar essa tendência na operação?
Um exemplo de aplicação dessa tendência é o Resumo de IA da Mundiale, que reúne informações importantes da conversa, como a solicitação e o sentimento do cliente. Quando o atendimento é transferido da IA para um agente humano, esse resumo oferece uma visão geral do que aconteceu e ajuda o profissional a dar continuidade à interação sem precisar reconstruir todo o contexto.
2. Agentes de IA: da resposta à execução de tarefas
Outra tendência importante é a evolução dos assistentes conversacionais para agentes de IA capazes de executar tarefas dentro de limites definidos.
Enquanto aplicações mais simples se concentram em responder perguntas ou seguir fluxos preestabelecidos, agentes de IA podem interpretar uma solicitação, identificar as etapas necessárias e acionar sistemas integrados para avançar na resolução.
Dependendo das permissões e integrações disponíveis, isso pode incluir consultar informações de um pedido, verificar dados de uma conta, orientar um processo de pagamento ou registrar uma solicitação.
A diferença está na capacidade de conectar entendimento e ação. Em vez de apenas informar ao cliente o que ele precisa fazer, a IA pode executar parte do processo por ele.
Essa evolução já aparece nas projeções do setor. Na sétima edição do relatório State of Service, publicada pela Salesforce em 2025, profissionais de atendimento estimaram que a IA era responsável pela resolução de 30% dos casos em suas operações. A expectativa dos entrevistados é que esse percentual chegue a 50% até 2027.
A projeção indica uma mudança importante no papel da tecnologia, embora os resultados dependam do tipo de operação, da complexidade das demandas e do nível de integração dos sistemas.
Em empresas com grande volume de contatos, essa evolução pode ajudar a reduzir tarefas repetitivas e ampliar a capacidade de atendimento. Também pode liberar os profissionais para lidar com situações que exigem análise, negociação, conhecimento especializado ou maior sensibilidade.
Isso não significa delegar qualquer decisão à IA. Consultar o status de uma solicitação é diferente de aprovar uma operação financeira ou alterar uma condição contratual.
O que observar na operação?
Mapeie tarefas recorrentes que exigem consultas ou ações em sistemas internos. Avalie quais podem ser executadas pela IA com segurança, quais precisam de validação humana e quais devem permanecer sob responsabilidade exclusiva de uma equipe especializada.
3. Atendimento multimodal: mais formas de resolver uma solicitação na mesma conversa
Os clientes nem sempre conseguem explicar um problema apenas por texto. Em algumas situações, uma imagem, um áudio ou um vídeo torna a dúvida muito mais fácil de compreender.
O atendimento multimodal permite que a IA trabalhe com diferentes formatos de informação, como texto, voz e imagens, ampliando as possibilidades de interpretação de uma solicitação.
Pense em um cliente que precisa informar um erro no aplicativo, apresentar um comprovante ou mostrar um equipamento com defeito. Em vez de depender exclusivamente de uma descrição escrita, ele pode enviar uma imagem ou utilizar a voz para explicar o ocorrido.
Com recursos capazes de interpretar esses dados, a operação pode obter informações mais precisas sobre o problema e encaminhar a solicitação de maneira adequada.
Essa tendência também está relacionada à continuidade da experiência. O cliente não deveria precisar começar do zero ao mudar de formato ou passar de um canal para outro. Quando a arquitetura da operação permite, o contexto pode acompanhar a conversa e reduzir etapas desnecessárias.
No relatório CX Trends 2026, da Zendesk, 76% dos consumidores entrevistados afirmam que escolheriam uma empresa que permitisse compartilhar textos, imagens e vídeos na mesma conversa, sem precisar reiniciá-la. Entre os líderes de CX, 82% acreditam que ignorar o atendimento multimodal pode deixar as organizações para trás.
Para implementar esse modelo, é importante considerar mais do que a disponibilidade dos recursos. A empresa precisa avaliar quais formatos fazem sentido para cada tipo de solicitação, como as informações serão registradas e quais cuidados devem ser adotados no tratamento dos dados enviados pelos clientes.
Onde essa tendência pode fazer diferença?
Identifique quais solicitações poderiam ser resolvidas com menos etapas se o cliente pudesse enviar uma imagem, um áudio ou outro formato de informação. Essa análise ajuda a priorizar os recursos mais relevantes para cada operação, considerando tanto a facilidade de uso para o cliente quanto a capacidade dos sistemas de interpretar essas informações.
4. IA preditiva: antecipar demandas antes que elas se transformem em novos contatos
A inteligência artificial também pode ajudar as empresas a identificar padrões de comportamento e sinais de problemas antes que eles gerem um aumento no volume de chamados.
É nesse contexto que a IA preditiva ganha relevância para CX. A partir de dados históricos e informações atualizadas, modelos analíticos podem estimar a probabilidade de determinados eventos, identificar desvios e apoiar decisões operacionais.
Uma empresa de telecomunicações, por exemplo, pode analisar informações sobre falhas recorrentes para identificar regiões com maior risco de instabilidade. Uma instituição financeira pode observar padrões de contato relacionados a dúvidas sobre cobranças. Já uma operação de serviços pode identificar etapas da jornada que frequentemente geram solicitações adicionais.
Essas análises ajudam a reconhecer problemas recorrentes e avaliar ações preventivas. Dependendo da situação, a resposta pode ser uma comunicação proativa, um ajuste no processo, uma orientação mais clara ou uma intervenção da equipe responsável.
É importante distinguir previsão de certeza. Um modelo pode indicar uma probabilidade de ocorrência, mas isso não significa que o evento acontecerá com todos os clientes identificados. Por isso, os resultados precisam ser avaliados em conjunto com o contexto da operação.
Outro ponto importante é a qualidade dos dados. Informações incompletas, desatualizadas ou desconectadas podem comprometer as análises e levar a decisões equivocadas.
Como antecipar as necessidades dos clientes?
Analise os motivos de contato mais frequentes, os períodos de aumento da demanda e os problemas que geram novas solicitações. Ao cruzar esses dados com informações operacionais, sua equipe pode identificar padrões e avaliar ações preventivas, como antecipar orientações ao cliente ou corrigir falhas que provocam contatos repetidos.
5. Análise de dados com IA: mais agilidade para identificar gargalos na jornada
A quantidade de informações geradas em uma operação enterprise pode dificultar a identificação de padrões. São milhares de conversas, solicitações, avaliações, motivos de contato e registros distribuídos entre diferentes sistemas.
A IA pode facilitar essa análise ao organizar informações, identificar temas recorrentes, resumir interações e ajudar as equipes a investigar perguntas sobre o desempenho do atendimento.
Em vez de depender exclusivamente da leitura manual de amostras de conversas, uma equipe pode utilizar ferramentas de análise para identificar os motivos que mais geram contatos, os assuntos associados a avaliações negativas ou as etapas que provocam transferências entre equipes.
Com essas informações, fica mais fácil investigar a origem dos problemas e definir prioridades de melhoria.
A tendência também envolve o acesso aos dados. Ferramentas de análise orientadas por linguagem natural permitem que profissionais façam perguntas sobre informações disponíveis sem precisar dominar todas as etapas de uma consulta técnica.
No CX Trends 2026, 82% dos líderes de CX entrevistados concordam que análises orientadas por prompts podem gerar insights em segundos, em atividades que antes poderiam levar semanas. O estudo também aponta que 81% acreditam que permitir que funcionários façam perguntas sobre os dados em linguagem natural pode transformar a tomada de decisões.
Isso não elimina a necessidade de validação. Os resultados precisam ser interpretados considerando a origem dos dados, os critérios utilizados e o contexto da operação. A IA pode ajudar a encontrar padrões, mas a equipe continua responsável por avaliar o que eles significam e quais decisões fazem sentido.
Quais indicadores acompanhar?
Cruze informações sobre motivos de contato, reincidência, transferências e satisfação para entender onde estão os principais gargalos da jornada. Com o apoio da IA, essas análises podem ajudar a identificar padrões em grandes volumes de conversas e direcionar melhorias com base em evidências, em vez de depender apenas de percepções pontuais.
6. Transparência e governança: confiança também faz parte da experiência
À medida que a IA assume um papel mais relevante no atendimento, cresce a importância de garantir que suas respostas e ações sejam confiáveis.
Uma experiência rápida perde valor quando a orientação está errada, o cliente não entende o que aconteceu ou a empresa não consegue explicar uma decisão automatizada.
Por isso, transparência e governança precisam acompanhar a evolução das aplicações de IA. Isso envolve comunicar o uso da tecnologia de forma adequada, estabelecer limites para as ações automatizadas, proteger os dados dos clientes e definir como os casos de erro serão tratados.
A Zendesk destaca essa preocupação no CX Trends 2026: 95% dos consumidores entrevistados esperam uma explicação sobre as decisões tomadas pela IA. O relatório também aponta que 63% perceberam um aumento na demanda por transparência em comparação com o ano anterior.
Para as operações, esses dados reforçam a importância de desenvolver critérios claros para o uso da tecnologia.
Entre as medidas que podem ajudar estão:
Definir quais solicitações podem ser resolvidas integralmente pela IA e quais exigem encaminhamento para uma pessoa.
Estabelecer regras de acesso a dados e de execução de ações nos sistemas integrados.
Monitorar respostas incorretas, falhas de resolução e situações em que o cliente precisa repetir o contato.
Criar mecanismos para que o cliente consiga pedir ajuda humana quando necessário.
Revisar periodicamente os resultados e ajustar os fluxos com base nas ocorrências identificadas.
A governança não precisa ser tratada como uma etapa separada da experiência. Ela faz parte da capacidade de oferecer um atendimento consistente, seguro e previsível.
Como garantir a qualidade das interações?
Além de acompanhar quantas solicitações a IA resolve, avalie a qualidade dessas resoluções. Monitore respostas incorretas, contatos repetidos e encaminhamentos para agentes humanos. Esses indicadores ajudam a identificar falhas, ajustar os limites de atuação da tecnologia e manter a experiência do cliente como prioridade.
Como preparar a operação para as tendências de IA em CX?
As tendências apontam para um cenário em que a inteligência artificial participa de mais etapas da jornada do cliente. Mas acompanhar essa evolução não significa implementar todas as novidades ao mesmo tempo.
Para operações enterprise, o caminho mais consistente começa pela identificação de problemas concretos e pela definição de prioridades.
Mapeie os principais motivos de contato
Entenda quais demandas concentram volume, geram retrabalho ou exigem etapas repetitivas. Esses dados ajudam a encontrar oportunidades de automação e melhoria.
Avalie os dados e as integrações disponíveis
Verifique se a IA terá acesso às informações necessárias para interpretar as solicitações e executar as tarefas previstas. Também identifique lacunas que podem comprometer a qualidade das respostas.
Defina limites para a atuação da IA
Determine quais tarefas podem ser realizadas de forma autônoma, quais precisam de validação e quais devem ser encaminhadas para profissionais especializados.
Escolha indicadores que mostrem o resultado para o cliente
Acompanhe resolução no primeiro contato, reincidência, satisfação, tempo de resolução e transferências. Indicadores de produtividade também são importantes, mas precisam ser analisados em conjunto com a qualidade do atendimento.
Implemente melhorias de forma gradual
Comece por casos de uso com objetivos claros, acompanhe os resultados e ajuste os processos antes de ampliar a aplicação para outras demandas.
Essa abordagem ajuda a aproximar a adoção de IA das necessidades reais da operação. Em vez de partir da tecnologia disponível, a empresa parte dos problemas que precisa resolver.
O futuro do CX depende de como a IA é aplicada
As tendências de IA em CX mostram que a evolução do atendimento vai além de responder mais rápido. O avanço está em compreender melhor cada solicitação, manter o contexto entre interações, executar tarefas com segurança e utilizar dados para melhorar continuamente a jornada.
Para as equipes responsáveis pela operação, isso significa ampliar o olhar sobre a tecnologia. É preciso avaliar como a IA se conecta aos sistemas existentes, quais demandas pode resolver, onde a atuação humana contínua é necessária e como medir os resultados de cada iniciativa.
Quando essas decisões são orientadas por objetivos claros, a inteligência artificial pode contribuir para uma operação mais eficiente e uma experiência mais consistente para o cliente.
A IA da Mundiale conecta inteligência artificial, atendimento e processos para apoiar operações de relacionamento com clientes em escala.
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