Agent Assist: a ponte estratégica para o futuro da experiência do cliente
A experiência do cliente vive um momento de virada, e as empresas que ainda estão tentando entender onde encaixar a inteligência artificial nas suas operações têm uma tecnologia bem no centro desse debate: o Agent Assist.
Mas a grande questão que está movimentando líderes de CX ao redor do mundo é justamente essa: o Agent Assist veio para ficar, ou é só uma passagem até chegarmos na automação completa? Essa pergunta ganhou um palco bem concreto no NiCE Cognigy Nexus 2026, evento que aconteceu entre 11 e 12 de março em Munique, e que reuniu algumas das mentes mais afiadas do setor.
Foi lá que a Allianz Group, uma das maiores seguradoras do mundo, apresentou sua visão sobre o tema por meio de Benno Schindler, líder da tribo de IA conversacional na Allianz Technology, braço de TI e digital da companhia. Ele trouxe um case real de como o Agent Assist está sendo usado não só para resolver problemas hoje, mas para preparar o terreno para um futuro muito mais autônomo. E essa perspectiva muda bastante a forma como você enxerga essa tecnologia. 👇
O que é o Agent Assist e por que ele importa agora
O Agent Assist é, na prática, uma camada de inteligência artificial que atua em tempo real ao lado dos atendentes humanos durante uma conversa com o cliente. Enquanto o agente fala com o consumidor, a IA analisa o contexto da interação, sugere respostas, recupera informações relevantes de bases de conhecimento e até aponta os próximos passos mais adequados para aquela situação específica. Tudo isso acontece em segundos, sem interromper o fluxo da conversa e sem que o cliente perceba o que está rolando nos bastidores.
O impacto disso no dia a dia de uma central de atendimento é considerável. Um agente que antes precisava alternar entre múltiplas telas, consultar manuais e ainda manter o tom certo com o cliente passa a ter todas essas informações organizadas e entregues de forma proativa pela IA. Isso reduz o tempo médio de atendimento, diminui os erros e, principalmente, eleva a qualidade da experiência do cliente de forma consistente, independentemente de qual agente está na linha.
Para as empresas, o Agent Assist também representa uma virada no processo de treinamento e capacitação. Em vez de depender exclusivamente de longos programas de onboarding para que um novo colaborador atinja um nível de qualidade aceitável, a IA funciona como um suporte contínuo que nivela a performance da equipe. Um agente com três meses de casa pode entregar um atendimento muito mais próximo do de alguém com três anos de experiência, simplesmente porque a tecnologia está ali preenchendo as lacunas em tempo real.
Também conhecido como agent copilot, essa tecnologia é a segunda aplicação de IA mais utilizada na área de experiência do cliente, de acordo com a pesquisa Customer Experience Optimization: 2025-26 da Metrigy, um estudo global conduzido entre agosto e setembro de 2025 com 656 empresas. Mais de 55% das empresas já utilizam o Agent Assist para apoiar interações com clientes, e 39% estão planejando ativamente sua implementação ou avaliando casos de uso.
O que a Allianz mostrou no NiCE Cognigy Nexus 2026
A apresentação da Allianz Group no evento em Munique foi um dos momentos mais comentados do NiCE Cognigy Nexus 2026, e com razão. Benno Schindler subiu ao palco para falar sobre como dominar a IA agêntica e construir agentes de alto impacto, trazendo uma operação real, em escala, com resultados concretos e uma visão estratégica clara sobre onde a companhia quer chegar com a automação nos próximos anos.
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O ponto central da apresentação foi a forma como a Allianz posicionou o Agent Assist não como um destino, mas como uma tecnologia de ponte — uma etapa fundamental dentro de uma jornada maior de transformação digital. Para Schindler, o Agent Assist é o campo de treinamento para a IA agêntica mais avançada, ou seja, sistemas autônomos capazes de tomar decisões e executar ações com pouca ou nenhuma intervenção humana.
A lógica é bastante direta: antes de confiar processos inteiros a agentes autônomos de inteligência artificial, é preciso construir uma base sólida de dados, aprendizado e confiança. E é exatamente isso que o Agent Assist proporciona. Ao experimentar bots agênticos primeiro em um contexto de assistência, a equipe ganha a experiência e o entendimento necessários para depois migrá-los diretamente para linhas de produção. Cada interação assistida pela IA gera dados valiosos sobre como os clientes se comportam, quais são as dúvidas mais frequentes, onde os agentes humanos costumam errar e quais resoluções realmente funcionam.
Esse acúmulo de conhecimento, segundo a perspectiva apresentada pela Allianz, é o que vai alimentar os modelos de inteligência artificial capazes de operar de forma autônoma no futuro. Em outras palavras, pular direto para a automação completa sem passar pela fase de assistência seria como tentar correr antes de aprender a andar. As empresas que entendem isso têm uma vantagem competitiva enorme, porque estão construindo hoje a infraestrutura de dados e processos que vai sustentar a operação autônoma de amanhã.
O roadmap da Allianz para a IA agêntica
Schindler detalhou um caminho de migração bem claro para a tecnologia de Agent Assist dentro da Allianz. É um plano que vai de 2025 até 2028 e que mostra como a empresa pretende evoluir gradualmente da assistência para a autonomia completa:
- 2025: Lançamento de bots de transcrição e sumarização, que capturam e organizam o conteúdo das interações automaticamente.
- 2026: Implementação do Agent Assist intervencionista, onde a IA passa a sugerir ações e próximos passos de forma ativa durante o atendimento.
- 2027: Transição para a assistência em segundo plano, um modelo onde o humano guia a conversa em tópicos complexos sem estar diretamente exposto à interação com o cliente.
- 2028: Movimento em direção a sistemas totalmente integrados, nos quais humanos e bots operam de forma agêntica, trabalhando lado a lado como uma unidade coesa.
Esse roadmap é especialmente relevante porque mostra que a jornada não é um salto no escuro. É uma evolução planejada e iterativa, onde cada fase alimenta a próxima com dados, aprendizados e maturidade organizacional.
O desafio do retorno sobre investimento: além do dinheiro imaginário
Um dos pontos mais honestos e reveladores da apresentação de Schindler foi a discussão sobre como justificar o investimento em Agent Assist para quem segura o orçamento. E ele não teve papas na língua.
Segundo Schindler, os benefícios atuais do Agent Assist são difíceis de quantificar em termos de valores reais. Métricas mais suaves, como redução do tempo médio de atendimento ou do trabalho pós-chamada, podem até parecer promissoras no papel, mas não convencem um CFO a liberar verba para novas tecnologias.
Ele foi direto ao afirmar que um bot de Agent Assist muito bom não reduz significativamente o tempo de conversa — talvez algo em torno de 10%. E esse número, por si só, não paga pela nova tecnologia. Redução do trabalho pós-chamada com sumários e classificações automáticas? Pode ajudar. Redução de churn após a ligação? Também pode ajudar. Mas, como Schindler classificou, tudo isso é o que ele chamou de funny money, ou dinheiro imaginário. Se você monta um business case com dinheiro imaginário, o CFO vai te mandar para casa até ver economias reais.
Essa transparência é refrescante porque toca em um ponto que muitas empresas enfrentam silenciosamente. A inteligência artificial gera valor, mas provar esse valor de forma que satisfaça os critérios financeiros tradicionais ainda é um desafio para boa parte das organizações.
Onde o valor real aparece: aumento de receita
Apesar das dificuldades na mensuração direta, os dados da pesquisa da Metrigy revelam que o Agent Assist está gerando impacto real e mensurável para quem soube implementar. Dois terços das empresas que utilizam a tecnologia reportaram melhorias na qualidade dos agentes, enquanto 59% notaram aumento nas vendas como resultado direto do uso da ferramenta.
Esse ponto sobre vendas é particularmente interessante. A Metrigy vem acompanhando essa tendência nos últimos dois anos: à medida que as empresas expandem o uso do Agent Assist, elas percebem valor para estratégias de upsell e cross-sell. O Agent Assist não ajuda apenas os agentes a resolver problemas dos clientes — ele oferece uma forma de trazer receita para dentro da empresa. 💰
Quando a IA identifica em tempo real que um cliente tem perfil para um produto complementar ou uma atualização de plano, ela sinaliza essa oportunidade para o agente, que pode abordá-la de forma natural dentro da conversa. Isso transforma o atendimento ao cliente de um centro de custo em um potencial gerador de receita, e essa é uma métrica que qualquer CFO consegue entender e valorizar.
Para empresas como a Allianz, encontrar a linha pontilhada entre Agent Assist e aumento de receita será fundamental, especialmente na hora de buscar aprovação de orçamento para os próximos estágios do roadmap.
Agent Assist como ponte para a automação completa
Uma das discussões mais interessantes que emergiu do evento é a ideia de que o Agent Assist e a automação completa não são concorrentes — são complementares. Existe uma tendência, especialmente entre executivos mais ansiosos para mostrar resultados rápidos com IA, de querer pular a fase de assistência e ir direto para os agentes autônomos. O problema é que essa abordagem ignora um elemento crítico: a confiança, tanto dos clientes quanto dos próprios colaboradores.
Quando uma empresa implementa o Agent Assist de forma gradual e consistente, ela cria uma relação de confiança com os dois lados. Os clientes percebem uma melhora na qualidade do atendimento sem necessariamente saber o que mudou nos bastidores. Os agentes humanos passam a trabalhar com a IA como uma aliada, não como uma ameaça, o que facilita muito a transição para modelos mais autônomos mais adiante. Essa construção de confiança progressiva é um ativo estratégico que não aparece nos dashboards de curto prazo, mas que faz toda a diferença quando a empresa decide dar o próximo passo.
Além disso, o Agent Assist permite que as empresas identifiquem com muito mais precisão quais tipos de interações já estão prontos para serem totalmente automatizados e quais ainda precisam da sensibilidade humana. Nem todo atendimento é igual. Uma solicitação de segunda via de boleto tem um perfil completamente diferente de uma reclamação emocional sobre um sinistro negado. A IA assistida ajuda as equipes a mapear essa diversidade com dados reais, tornando a decisão de automatizar muito mais embasada e muito menos arriscada.
Schindler fez questão de enfatizar que o objetivo é que o Agent Assist seja uma ferramenta de progresso, e não uma profecia autorrealizável que acaba atrasando a automação completa. A intenção é evitar que as equipes se acomodem no modelo assistido e parem de avançar no roadmap. A assistência é um meio, não um fim.
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O que as empresas precisam entender sobre essa tecnologia
Se tem uma lição clara que o case da Allianz e as discussões do NiCE Cognigy Nexus 2026 deixaram, é que o Agent Assist precisa ser tratado como uma iniciativa estratégica, não como uma ferramenta pontual de produtividade. Empresas que implementam a tecnologia apenas para reduzir tempo de atendimento ou cortar custos no curto prazo acabam não extraindo nem metade do valor que ela pode oferecer. O verdadeiro potencial está na capacidade de usar cada interação assistida como uma oportunidade de aprendizado organizacional.
Isso implica ter clareza sobre quais dados estão sendo coletados, como eles estão sendo usados para treinar e refinar os modelos de inteligência artificial e quem dentro da organização é responsável por essa governança. Muitas empresas ainda tratam a IA como uma caixa preta que simplesmente entrega resultados, sem se preocupar com o que está acontecendo por dentro. Essa postura pode funcionar no curto prazo, mas cria fragilidades sérias quando o volume de interações cresce ou quando surgem situações fora do padrão esperado pelo modelo.
Outro ponto que merece atenção é a integração do Agent Assist com os sistemas já existentes na operação. Plataformas de CRM, bases de conhecimento, histórico de atendimentos, canais de comunicação diferentes — tudo isso precisa estar conectado para que a IA realmente consiga entregar sugestões relevantes e contextualizadas. Uma implementação desconectada dos dados reais da operação vai gerar sugestões genéricas que não ajudam ninguém e ainda frustram os agentes que precisariam confiar na ferramenta. A experiência do cliente só melhora de verdade quando a IA tem acesso às informações certas, no momento certo. 🎯
Passagem temporária ou presença definitiva?
A realidade para a Allianz, como Schindler deixou claro, é que o Agent Assist pode ser uma ponte na sua forma atual, mas o seu propósito fundamental — a integração estreita entre inteligência humana e eficiência da máquina — é essencial no longo prazo. A tecnologia de assistência ao agente constrói a infraestrutura necessária para o mundo autônomo de 2028 enquanto entrega resultados mensuráveis no presente.
O ponto de vista da Metrigy reforça essa leitura. Os dados mostram que o Agent Assist não é apenas uma moda passageira ou uma solução provisória. É uma tecnologia que está se consolidando rapidamente no ecossistema de CX, com taxas de adoção expressivas e resultados tangíveis tanto em qualidade quanto em receita.
Para os líderes de experiência do cliente que estão montando seus roadmaps de inteligência artificial, a mensagem é clara: não subestime a fase de assistência. Ela pode parecer menos glamourosa do que uma operação totalmente autônoma, mas é justamente essa etapa que vai determinar se a automação completa será um sucesso ou uma fonte de problemas. Seja como copiloto permanente ou como ponte estratégica, o Agent Assist fornece o contexto, a orientação de processos e o retorno sobre investimento necessários para sobreviver à transição para uma experiência do cliente orientada por IA.
E no final das contas, talvez a resposta para a pergunta que abriu essa discussão seja mais simples do que parece: o Agent Assist pode mudar de nome, de formato e de escopo, mas a colaboração entre humanos e máquinas na experiência do cliente está longe de ser uma fase. Ela é o próprio destino. 🚀
