Melhorar a Customer Experience com IA

Quando falamos em futuro do CX com IA falamos obrigatoriamente da necessidade de humanização de agentes, da perceção cognitiva, da personalidade e da empatia, de forma a aumentar a confiança neste tipo de soluções, com vista à adoção e satisfação dos Clientes.

De acordo com a Mckinsey (2025), a CX será cada vez mais “agent-first”, mas com human-in-the-loop bem desenhado, passando de Chatbots com script fechado estilo “FAQ” para a automatização de Agentes de IA que resolvem tarefas, sendo que os fatores que levarão à melhor performance dos agentes serão governance eficaz, manter a validação humana onde esta realmente importa, bem como boas práticas de adoção.

Implicação real para a Customer Experience (CX)

O Cliente adota automação quando verifica que esta reduz esforço ou resolve um problema, mas perde confiança rapidamente se houver falta de transparência, muitos erros, ou impossibilidade de escalar o tema para um humano. Por isso, é extremamente importante trabalhar a IA com isto em mente, caso contrário não teremos adoção nem benefícios significativos na implementação destes projetos.

Eficiência operacional como motor para a inovação e crescimento

Em novembro de 2025, a Mc Kinsey publicou o “State of AI in 2025: Agents, innovation and transformation” no qual refere que a maioria das organizações ainda está em fase experimental ou piloto interno. Cerca de dois terços das organizações indicaram que ainda não tinham escalado a IA de forma transversal na organização, permanecendo em provas de conceito ou iniciativas isoladas. Ainda assim, as iniciativas demonstraram um impacto positivo em termos de resultados, sobretudo ao nível da redução de custos e da geração de receita, com cerca de 64% a considerar que a IA está a impulsionar a inovação.

Para cerca de 80% das empresas, a eficiência operacional é o principal motor deste tipo de iniciativas, nas quais combinam eficiência com objetivos claros de inovação e de crescimento, indo, portanto, além da redução de custos.

Foi ainda aferido um elevado interesse pelo desenvolvimento de projetos com agentes no mercado e que cerca de 62% das organizações afirmavam que já estavam pelo menos a experimentar agentes, revelando uma forte curiosidade e perspetivas elevadas de adoção futura.

As áreas de tecnologia, media, telecomunicações e saúde têm a maior prevalência na utilização de agentes.

Se analisarmos as empresas com faturação superior a 50 biliões de dólares, verificamos que cerca de metade já atingiu a fase de expansão de projetos de IA, no entanto, nas empresas com faturação inferior a 100 milhões de dólares, apenas 29% indicaram ter projetos de IA já em fase de expansão. Estas empresas já alocam mais de 20% dos seus orçamentos anuais a iniciativas de IA.

As empresas que retiram maior valor dos projetos de IA são organizações ágeis, com os seus processos de entrega bem definidos, uma infraestrutura de tecnologia e dados robusta e escalável, políticas de gestão de talentos bem definidas, bem como use cases práticos para aplicar a IA a processos de negócio de forma transversal, com medição e monitorização contínua de KPIs relativos à implementação de IA.

Estudos recentes sobre os avanços na IA, prometem um futuro onde as equipas serão compostas por pessoas e por máquinas inteligentes, quer sejam robots ou agentes. Mas para que estas equipas HATs (Human AI Teams) possam funcionar em harmonia e terem sucesso, os elementos humanos terão de estar recetivos a este modelo e serem capazes de integrar os novos membros de IA nos seus processos e sistemas.

A perceção humana e o processo sociocognitivo como motor da adoção e recomendação de IA

Pesquisas recentes sobre chatbots e agentes de IA têm demonstrando atitudes céticas dos consumidores em relação à utilização dos mesmos, traduzindo-se em menor interação e intenções de uso inconsistentes. Por esta razão, é extremamente importante compreendermos o que leva ao engagement e à adoção destas soluções, para que possamos intervir e contrariar estes números.

Com o objetivo de facilitar a interação entre humanos e agentes, equipas de IT juntam-se atualmente a psicólogos e sociólogos para em conjunto tentarem compreender como é que perceções humanas e o processo sociocognitivo, através do qual as pessoas formam impressões umas sobre as outras, pode determinar a forma como se relacionam com agentes de IA.

Alguns estudos demonstram ainda que agentes empáticos são percebidos como mais acolhedores e competentes, influenciando positivamente a satisfação e incentivando a sua adoção e recomendação.

O acolhimento e a competência foram mencionados como fatores mediadores-chave, indicando que os consumidores atribuem qualidades humanas às interações com agentes, aprimorando a sua experiência com o serviço.

Um dos estudos, investiga ainda como três atributos sociais dos chatbots /agentes (acolhimento percebido, competência percebida e presença social) afetam a confiança percebida dos consumidores nos agentes e sua intenção de utilizá-los. Verificou-se que o acolhimento, a competência e a presença social percebidos (relativamente aos agentes) influenciam positivamente a confiança dos consumidores nos mesmos, bem como a intenção de utilização contínua e a satisfação com a interação.

A “Teoria Implícita”, que considera as crenças sobre a variabilidade das características humanas (como inteligência e personalidade) formadas gradualmente pelos indivíduos em interações interpessoais, pode afetar o processamento cognitivo e a tomada de decisões comportamentais.

A perceção do acolhimento está interligada ao sentimento de amabilidade, cuidado e compreensão. Quando os agentes demonstram comportamentos acolhedores, os utilizadores têm maior propensão para estabelecer confiança e para interagirem de forma mais profunda. Esta perceção de acolhimento pode ser manifestada através do estilo linguístico do agente, bem como da sua sensibilidade às emoções do utilizador. Por este motivo, a personalização do agente e a sua capacidade de adaptação ao estilo de personalidade e de comunicação do consumidor é algo que pode e deve ser trabalhado pelas marcas.

A perceção da competência constrói-se através da capacidade de resposta aos desafios colocados, estratégias de resolução de problemas e capacidade de perceber as necessidades do utilizador. Estas capacidades são verificadas por via da interação humano-agente, e se for positiva, traduz-se na perceção de que existe inteligência, conhecimento, skills e eficiência. Neste caso, a probabilidade de adoção e recomendação futura aumenta significativamente. Este foi indicado como o fator prioritário para os inquiridos do estudo “The Effect of Perceived Warmth, Competence, and Social Presence of AI-Driven Chabots on Consumers’ Engagement and Satisfaction”.

A presença social descreve a perceção dos chatbots / agentes como uma entidade social. Quando estes demonstram um comportamento “human-like”, por exemplo na forma de comunicar, os utilizadores percecionam-nos como verdadeiros parceiros sociais, o que se traduz em interações mais naturais, agradáveis e com maior aceitação por parte dos utilizadores.

Outros estudos iniciais avaliam ainda os fundamentos da deteção de intenções. Aqui levanta-se a questão se as pessoas percecionam as ferramentas de IA como atores sociais ou apenas ferramentas tecnológicas? Neste estudo, a conclusão foi que sim, que os inquiridos percecionaram os agentes como atores sociais e não apenas como ferramentas de IA. Contudo, é um estudo inicial e ainda limitado.

Melhorar a Jornada e a Experiência do Cliente através de Agentes de IA

Os agentes estão a assumir de forma crescente o papel de fornecedores de serviços, tornando-se uma interface emergente entre empresas e consumidores, pelo que os consumidores devem receber design e personalização de acordo com o seu tipo de personalidade, para melhor atender às suas necessidades e expectativas.

O avanço da IA transformou o atendimento ao cliente em diversos setores, com agentes baseados em IA que desempenham um papel cada vez mais vital na experiência do cliente.

Outro estudo recente explora o impacto das interações de chatbots / agentes com IA na fidelização e retenção de clientes. Foram analisadas variáveis como a satisfação do utilizador, a personalização, a capacidade de resposta e a confiança percebida e, de que forma, é que estas influenciam a confiança do cliente, o seu engagement e fidelização com a marca a longo prazo.

Os resultados demonstraram que sistemas de IA baseados em agentes bem projetados aumentam a eficiência operacional e fomentam conexões emocionais mais fortes com os clientes, traduzindo-se no aumento da fidelização dos clientes e da redução do Churn. Quando as interações são confiáveis, personalizadas e eficientes, os chatbots / agentes de IA ajudam as empresas a cultivar relacionamentos de longo prazo com os seus clientes.

O engagement, a decência e o foco em ajudar e resolver foram ainda mencionados como três traços de personalidade fundamentais em diversos contextos observados. Estes foram ainda indicados como requisitos mínimos de confiança e satisfação. Por fim, uma personalidade adaptável aumenta significativamente o nível de confiança no agente.

Empresas como a Sephora, H&M, Pizza Hut, Mitsubishi Motors, entre outras, são exemplos de sucesso na implementação de chatbots / agentes de IA que personalizam a experiência dos seus Clientes, com melhorias significativas ao nível do serviço prestado e da satisfação e retenção de Clientes.

É sabido que a jornada do cliente é repleta de touchpoints e que se algum destes causar atrito ou confusão, segue-se a frustração e o abandono por parte do cliente. Os chatbots / agentes de IA podem ajudar a tornar esses pontos de atrito mais suaves ou mesmo a eliminarem-nos, dando apoio instantâneo em momentos críticos, quer seja no esclarecimento de dúvidas sobre produtos ou serviços, guiando os clientes pela jornada oferecendo sugestões, fazendo lembretes, ou mesmo incentivar o cliente a concluir a sua compra.

Assim, quando o processo é bem-sucedido a experiência do cliente é melhorada, aumentamos o número de compras, reduzimos o abandono de carrinho e aumentamos a satisfação do cliente. Customer Experience (CX) com IA requer uma integração bem planeada entre Persona, contexto e com controlo do utilizador.

Ana Candeias

Data & AI Director @ Mind Source

Publicado na Marketeer