A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) se tornou o novo mantra do mercado de Customer Experience. De chatbots a assistentes preditivos, praticamente toda grande empresa afirma ter iniciado alguma iniciativa em IA. Mas o paradoxo é evidente: quanto maior o volume de projetos, menor o impacto percebido pelo cliente.
Pesquisas recentes mostram que 95% das organizações que investiram em GenAI não obtiveram retorno mensurável em seus indicadores de experiência ou resultados financeiros. É o que especialistas chamam de GenAI Divide, uma divisão clara entre quem experimenta IA e quem efetivamente extrai valor dela.
Quando a automação substitui a empatia
Grande parte das implementações de IA generativa em atendimento parte de uma premissa equivocada: a de que automação é sinônimo de eficiência. O problema é que eficiência sem contexto resulta em interações rápidas, mas vazias.
Ferramentas genéricas de GenAI, amplamente utilizadas em chatbots, ainda têm baixa capacidade de aprendizado contextual. Elas produzem respostas sintaticamente perfeitas, mas semanticamente rasas. Em outras palavras, respondem, mas não entendem. E, em Customer Experience, entendimento é o que define o valor da experiência.
A promessa da personalização virou ruído
A personalização sempre foi o ponto de virada da experiência do cliente. Mas, com a GenAI, muitas empresas confundiram personalização com customização de linguagem. O uso de prompts mais “humanizados” não substitui a capacidade de conectar dados, histórico e intenção.
Sistemas realmente transformadores são aqueles que aprendem com cada interação e integram dados de diferentes pontos da jornada, como CRM, comportamento digital, sentimento em tempo real e contexto de canal. É assim que a IA deixa de ser uma interface e se torna um agente de relacionamento.
Sem essa integração, o que se observa é o oposto: respostas genéricas, fluxos frágeis e experiências inconsistentes que acabam ampliando a frustração do cliente.
CX inteligente exige IA que aprende
O GenAI Divide não é um problema de modelo, mas de aprendizado. O gargalo está na incapacidade das soluções corporativas de reter feedback e evoluir com o uso. Enquanto consumidores experimentam diariamente ferramentas adaptáveis, como ChatGPT ou Copilot, as empresas implementam versões estáticas e pouco contextuais, que não melhoram com o tempo.
As organizações que estão do outro lado dessa divisão, o dos resultados, adotaram uma abordagem diferente. Elas construíram ecossistemas de aprendizado contínuo, ajustando seus modelos com base em indicadores de CX, analisando sentimentos, refinando fluxos e conectando a GenAI aos objetivos de negócio, e não apenas às metas de eficiência.
ROI em CX: de volume para valor
O retorno da IA generativa não se mede pelo número de atendimentos automatizados, mas pelo quanto ela reduz atrito e aumenta a confiança. As empresas mais avançadas nesse caminho relatam resultados em métricas como Customer Effort Score (CES), First Contact Resolution (FCR) e Customer Lifetime Value (CLV), e não apenas em tempo médio de atendimento.
Isso exige uma mudança de mentalidade: da IA que responde para a IA que entende. O foco precisa sair da automação de tarefas e migrar para a orquestração de experiências.
Em última instância, a GenAI só entregará valor em Customer Experience quando deixar de operar como um mecanismo de produtividade e passar a atuar como uma ferramenta de relacionamento inteligente, capaz de aprender com cada cliente.
