Quem está do outro lado

Com quem eu estou falando?

Terminei a edição passada perguntando quando foi a última vez que alguém quis saber como está o líder da sua linha de frente. Esta edição começa com outra pergunta, mais curta e mais antiga, que todo cliente já fez em algum momento, às vezes em voz alta e quase sempre em silêncio, diante de uma resposta que parecia correta e mesmo assim não servia. Com quem eu estou falando?

Durante muito tempo ela teve resposta óbvia. Do outro lado havia uma pessoa, mais ou menos preparada, mais ou menos paciente, mas alguém que podia ser chamado pelo nome e cobrado pelo que dizia. Hoje a resposta deixou de ser óbvia, e as empresas descobriram que podem escolher se a revelam. Muitas preferem não revelar, com receio de que o cliente desconfie da máquina antes mesmo de ela começar a responder. A União Europeia decidiu que esse silêncio não cabe mais, e desde agosto quem conversa com um sistema de inteligência artificial precisa ser avisado disso. O Brasil seguiu por outra via e, desde o começo deste mês, garante ao consumidor dos setores regulados uma pessoa disponível das oito da manhã às oito da noite, todos os dias, sem que o robô possa barrar o caminho até ela.

Nenhuma dessas regras nasce de aversão à tecnologia, e quem acompanha esta revista sabe que também não tenho nenhuma. A máquina atende muito bem quem quer trocar uma senha às onze da noite, e ninguém precisa de calor humano para isso. O que me interessa é o que a pergunta revela. Quando um cliente quer saber se fala com alguém, raramente está avaliando a qualidade da resposta. Quer saber se existe do outro lado uma pessoa capaz de entender o que aconteceu com ele, de assumir o problema e de responder pelo que prometeu. Quer saber se há ali alguém que possa ser responsável.

Sêneca escreveu, no tratado sobre a vida feliz, que onde quer que haja um ser humano há lugar para fazer o bem. A frase foi pensada para quem pratica a virtude, mas cabe inteira em uma central de atendimento, e também se deixa ler pelo avesso. Onde não há ninguém, também não há quem faça o bem, por mais exata que seja a resposta. O cliente intui isso antes de qualquer pesquisa, e por isso desconfia de quem esconde a identidade de quem responde. O engano sobre quem fala contamina tudo o que é dito depois.

Conheço de perto a tentação que leva a esse engano. Toda vez que uma ferramenta nova promete fazer mais com menos, a primeira conta que fazemos é a do custo, e a segunda, quando chega a ser feita, é a da confiança. Esquecemos que a pessoa que recebe a conversa depois que a máquina desistiu recebe também o cansaço acumulado do cliente, a irritação de quem repetiu três vezes a mesma história e a suspeita de que ninguém estava ouvindo. Na edição passada perguntei quem cuida de quem cuida. Esta edição continua a mesma conversa por outro lado, porque a passagem da máquina para a pessoa é justamente o ponto em que o cuidado mais facilmente se perde.

Dizer ao cliente quem está do outro lado é o mínimo de respeito que uma empresa deve a quem a procura. O passo seguinte é garantir que, ao pedir uma pessoa, ele encontre alguém preparado, informado e com autoridade para resolver. A máquina pode abrir a conversa. Sustentar a confiança continua sendo trabalho de gente.

Valdimar SouzaPsicólogo e escritor, criador da Âmago

O momento da passagem

Toda conversa de atendimento que começa com uma máquina carrega uma decisão escondida, a de quando e como ela vai terminar nas mãos de uma pessoa. Nos últimos anos, a maior parte das empresas tratou essa decisão como detalhe técnico, configurado por quem programa o robô e revisado por ninguém. O resultado é conhecido de qualquer consumidor. O cliente explica o problema à máquina, a máquina oferece respostas que não servem, o cliente pede uma pessoa, a máquina finge não entender, e quando a pessoa finalmente aparece ela pergunta o nome, o número do pedido e o que aconteceu, como se a conversa estivesse começando ali.

A rejeição dos clientes à inteligência artificial no atendimento nasce em boa parte desse desenho. Quando a Gartner perguntou a 5.728 consumidores, no fim de 2023, o que pensavam do uso de inteligência artificial no atendimento, 64% disseram preferir que as empresas não a usassem, e 53% afirmaram que considerariam trocar de fornecedor ao saber que uma empresa pretendia adotá-la. A preocupação mais citada estava longe do medo da tecnologia em si. Era a dificuldade de chegar a uma pessoa. Na pesquisa da Verint deste ano, o acesso fácil a um atendente humano aparece como o terceiro fator mais importante da experiência, e não precisar repetir informações ao ser transferido aparece logo em seguida.

O que esses números descrevem é uma falha de passagem. O atendimento automatizado perde o cliente quando o prende, quando esconde a saída e quando entrega a conversa sem a história que veio antes. Cada uma dessas falhas tem um custo emocional que chega inteiro à pessoa que recebe o atendimento. Ela herda a irritação de quem esperou, a desconfiança de quem foi enganado sobre com quem falava e o cansaço de quem vai contar tudo de novo. Na edição passada mostramos que a automação deixou para as pessoas os contatos mais difíceis. A passagem mal feita torna esses contatos ainda mais pesados antes mesmo de começarem.

A primeira decisão é dizer a verdade sobre quem responde. Esconder a máquina parece prudente, porque os clientes de fato julgam com mais rigor o que acreditam ter sido dito por um robô, como mostra a pesquisa traduzida nesta edição. Só que a conta muda quando a falha acontece. Um estudo de Li, Zhang e Chang, publicado em 2025 na revista Internet Research, encontrou em três experimentos que os clientes avisados desde o início de que conversavam com um robô toleraram melhor as falhas que vieram depois. O aviso aumentou a percepção de sinceridade do robô e reduziu a repulsa diante do erro. A franqueza no começo da conversa funcionou como uma reserva de boa vontade para o momento em que algo deu errado.

A segunda decisão é definir quando a conversa muda de mãos. A maior parte das empresas deixa essa escolha para o fim, depois que a máquina esgotou as tentativas. O critério mais útil é outro. Há situações que pedem uma pessoa desde o começo, como uma cobrança indevida, um cancelamento, uma perda, uma questão de saúde ou um cliente visivelmente irritado, e há sinais que deveriam acionar a passagem imediatamente, como o pedido explícito por um atendente ou a segunda tentativa sem solução. O decreto brasileiro, ao limitar o atendimento a cinco níveis e exigir a opção de falar com uma pessoa em cada um deles, apenas transformou em regra o que o bom senso já recomendava.

A terceira decisão é o que passa junto. No levantamento da Lorikeet, 70% dos consumidores disseram ver muito valor em um atendente que já conheça todo o seu histórico. A pessoa que assume a conversa precisa receber, antes de dizer a primeira palavra, quem é o cliente, o que ele tentou, o que falhou e em que estado emocional ele chega. Essa nota de passagem custa pouco para ser produzida pela própria máquina e muda tudo para quem recebe.

A quarta decisão é a mais esquecida, porque diz respeito a quem está do lado de dentro. Garantir uma pessoa disponível é diferente de garantir uma pessoa preparada. Quem recebe a conversa transferida precisa de autoridade para resolver sem pedir licença a cada passo e de algum fôlego depois de um caso pesado. Defendemos aqui que a passagem seja tratada como parte do produto, com dono, indicador e revisão mensal. Dois números bastam para começar, quantas etapas o cliente percorre até falar com alguém e quantas vezes precisa repetir a mesma informação. Enquanto ninguém medir esses dois números, a máquina continuará abrindo conversas que as pessoas terão de consertar.

A mesma resposta, com outro nome

A pesquisa: Cai, Heo e Yan (2025), publicada na revista Acta Psychologica, com 152 participantes recrutados em uma universidade da China, que conversaram por chat com um atendente apresentado ora como robô, ora como pessoa.

O desenho desta pesquisa tem uma engenhosidade que vale explicar. Os participantes leram a história de uma compra que deu errado, com atraso na entrega, produto quebrado e dificuldade para devolver, uma situação capaz de irritar qualquer cliente. Em seguida, entraram em um chat para resolver o problema. Para metade deles, o atendente se apresentava como um agente inteligente de atendimento, identificado por um código. Para a outra metade, era um atendente humano com nome próprio. Em todos os casos, quem respondia era a mesma pessoa, um pesquisador de doutorado treinado para seguir o mesmo roteiro, com o mesmo tom neutro, sem saber em qual das duas condições estava cada participante. Os pesquisadores chamam essa técnica de Mágico de Oz, porque há uma pessoa por trás da cortina.

O resultado mostra o peso de um rótulo. Com respostas que tinham a mesma origem, os participantes que acreditavam falar com um robô consideraram o atendente menos competente e avaliaram pior a conversa do que os que acreditavam falar com uma pessoa. A diferença de competência explicou parte da diferença na avaliação. Já a percepção de cordialidade não teve diferença estatisticamente significativa entre as duas condições. A frieza, que costuma ser apontada como o grande defeito da máquina, nem chegou a pesar. Pesou a dúvida sobre a sua capacidade de resolver, e foi por ela que a conversa acabou julgada.

Daí se poderia tirar a conclusão de que convém esconder a máquina, já que o mesmo texto é mais bem recebido quando parece humano. O estudo permite uma leitura mais cuidadosa. O estudo mostra que o cliente chega à conversa com uma expectativa baixa sobre o que a máquina consegue resolver, e que essa expectativa pesa no julgamento antes de qualquer resposta. Disfarçar a máquina apenas adia o momento em que essa expectativa será confirmada ou desfeita, e a pesquisa de Li, Zhang e Chang sugere que avisar desde o início protege a relação quando a falha acontece. O caminho mais sólido é usar a máquina naquilo em que ela merece a confiança do cliente e deixar a pessoa disponível para o que pede competência demonstrada. Os próprios autores sugerem usar o robô como assistente do atendente humano, registrando o pedido e detectando o estado emocional de quem chega.

Vale registrar os limites. A amostra era pequena e vinha de uma única universidade, o cenário privilegiava a competência e não se testou o atendimento híbrido, em que a máquina auxilia a pessoa, o que pede cautela antes de estender o achado a outros públicos e situações.

O mapa da passagem

Esta ferramenta mostra como o cliente atravessa hoje o caminho entre a máquina e a pessoa e termina com regras escritas para essa passagem. Ela pede uma reunião de noventa minutos com o líder do atendimento, quem configura o atendimento automatizado e duas pessoas da linha de frente.

Um aviso para quem conduz. Repita o percurso do passo 1 todo mês e acompanhe dois números, as etapas até falar com uma pessoa e as vezes em que o cliente repetiu a mesma informação. Se os dois caírem, a passagem melhorou. Se não caírem, as regras ficaram no papel.