Assistentes de IA em call centers geram mais problemas que soluções

Um novo estudo realizado por pesquisadores de universidades chinesas em parceria com uma companhia de energia do país revela que assistentes de IA em call centers, vendidos como salvadores da produtividade, estão entregando justamente o oposto. Na prática diária, os sistemas erram transcrições, interpretam emoções equivocadamente e acabam criando retrabalho para os representantes de atendimento ao cliente (Customer Service Representatives, ou CSRs). A seguir, detalhamos os achados da pesquisa, o contexto de adoção dessas ferramentas e o que isso significa para empresas e consumidores em busca de atendimento ágil e de qualidade.

Por que importa? O hype em torno da inteligência artificial costuma prometer ganhos de eficiência imediatos, redução de custos e aumento da satisfação do cliente. Porém, segundo o Gartner, mais de 40 % dos projetos de IA agentiva devem ser cancelados até 2027, indicando que expectativas infladas colidem com duros obstáculos operacionais. O estudo chinês reforça esse alerta ao mostrar como a tecnologia ainda está aquém do que o marketing vende.

Principais falhas identificadas

• Transcrição imprecisa de áudios: sotaques, velocidades de fala e, especialmente, sequências de números confundem o software, gerando anotações quebradas que precisam ser revisadas manualmente.
• Homófonos e ambiguidades linguísticas: palavras com som idêntico (ex.: “cinto” e “sinto”) são frequentemente trocadas, alterando o sentido de informações críticas.
• Reconhecimento de emoção falho: vozes naturalmente altas eram marcadas como irritação ou raiva, enquanto sentimentos genuínos passavam despercebidos.
• Resumos redundantes e incompletos: apesar de reduzirem digitação, os relatórios automáticos incluíam trechos irrelevantes e, paradoxalmente, deixavam de registrar dados essenciais, como números de protocolos.

O que dizem os atendentes sobre assistentes de IA

“O assistente de IA não é tão inteligente assim. Ele quebra o número de telefone em pedaços, então preciso digitá-lo manualmente.”

Agente de atendimento entrevistado na pesquisa

Relatos como o acima se repetem no estudo. Em vez de apenas supervisionar a máquina, muitos CSRs gastam tempo revisando cada dígito de um número anotado ou reescutando trechos de áudio para garantir que nada importante ficou de fora. O ganho de tempo prometido se converte em um novo overhead cognitivo: aprender a operar a interface da IA, identificar padrões de erro e corrigi-los antes que impactem o cliente.

Por trás das promessas: expectativa vs. realidade

Em apresentações comerciais, fornecedores de tecnologia destacam transcrição em “nível humano” e classificadores de sentimento precisos. Todavia, a evolução desses modelos ainda luta com dialetos regionais, ruído de fundo e contextos culturais. Além disso, a própria natureza das interações de suporte — cheias de códigos, nomes próprios e números de série — expõe fragilidades que não aparecem em bases de dados generalistas usadas para treino.

Para complicar, muitas implementações ocorrem sem curadoria de dados locais. Ou seja, o modelo é implantado como veio do fabricante, sem treinamento adicional com gravações reais do call center. O resultado são taxas de erro que comprometem qualquer economia de tempo.

Custos invisíveis e sobrecarga cognitiva

O relatório sintetiza o dilema: “A IA melhora a eficiência no papel, mas aumenta a carga de aprendizado dos CSRs, que precisam se adaptar e corrigir o sistema.” Essa carga cognitiva extra inclui:

• Vigilância constante para detectar falhas de transcrição.
• Decidir quando confiar ou ignorar tags de emoção.
• Editar resumos automáticos antes de enviar ao cliente ou ao sistema de CRM.
• Lidar com ansiedade sobre possíveis cortes de pessoal via automação.

Em outras palavras, a tecnologia até reduz digitação bruta, mas transfere o tempo economizado para outras tarefas — muitas vezes mais estressantes.

assistentes de IA: Consumidor também sente o impacto

O estudo cita feedback negativo de clientes que evitam empresas dependentes de IA no suporte. Para o usuário final, erros em números de protocolo ou interpretações equivocadas de tom podem resultar em atendimentos mais longos e irritantes. Com redes sociais amplificando reclamações, a economia hipotética vira risco reputacional.

Tendências de mercado: freio nos planos de substituir humanos

Em junho, uma pesquisa do Gartner mostrou que 50 % das organizações que planejavam substituir CSRs por IA devem reverter a decisão. Poucas semanas depois, o mesmo instituto previu o cancelamento de 40 % dos projetos de IA agentiva até 2027. O ponto em comum é a percepção de que a tecnologia ainda não entrega ROI compatível com o risco.

Boas práticas para adoção responsável para assistentes de IA

• Treinamento local de modelos: alimente a IA com gravações históricas do próprio call center para reduzir erros de sotaque e jargão.
• Fase piloto controlada: implemente em pequenos grupos antes de expandir, medindo métricas como tempo médio de atendimento e satisfação do cliente.
• Feedback contínuo dos CSRs: operadores devem ter canal direto para relatar falhas e sugerir ajustes.
• Indicadores de confiança visíveis: a interface deve sinalizar nível de certeza em cada transcrição ou tag de emoção.
• Proteção de empregos: alinhar expectativa de que a IA é suporte, não substituição, reduz ansiedade e melhora colaboração.

Próximos passos para pesquisadores e indústria

Avanços em modelos de fala adaptativos, capazes de aprender sotaques em tempo real, e em detecção multimodal de emoções podem reduzir parte dos problemas apontados. Paralelamente, iniciativas de open source que permitem a personalização local — sem depender de nuvens externas — ganham força, oferecendo privacidade e menor latência.

No curto prazo, porém, a mensagem é clara: a IA ainda precisa de supervisão humana robusta. Assistentes que se vendem como capazes de “automatizar 70 % das tarefas” costumam ignorar a complexidade dos contextos reais de atendimento.

Considerações finais sobre assistentes de IA em call centers

O caso do call center chinês serve de alerta para todo o setor de suporte ao cliente. Automação sem preparação adequada pode não só falhar em cortar custos, como introduzir novos pontos de fricção. Empresas que desejam colher benefícios da IA devem encará-la como parceira em evolução contínua, e não como substituta imediata da experiência humana.