Gartner explica por que equipes de suporte ainda são essenciais na era da inteligência artificial
A inteligência artificial está transformando o atendimento ao cliente em uma velocidade impressionante.
Empresas do mundo inteiro estão aumentando seus orçamentos em tecnologia com a promessa de cortar custos, automatizar processos e entregar uma experiência do cliente mais ágil e eficiente. Não é exagero dizer que estamos vivendo uma das maiores viradas tecnológicas da história corporativa, e o setor de suporte está no centro dessa transformação. Ferramentas baseadas em IA estão assumindo tarefas que antes dependiam exclusivamente de pessoas, desde responder perguntas simples até resolver problemas técnicos complexos em tempo real.
Mas será que essa corrida pela automação está sendo feita do jeito certo?
Um novo relatório do Gartner acende um sinal de alerta importante: mais da metade das organizações de atendimento ao cliente vai dobrar seus gastos com tecnologia até 2028. Esse número é expressivo e mostra que o investimento em tecnologia deixou de ser opcional para se tornar parte central da estratégia de negócios. Mas junto com essa aceleração, uma preocupação real começa a ganhar espaço nas discussões entre líderes de operações e gestores de recursos humanos.
Existe um detalhe que muitas empresas estão ignorando nessa equação toda.
Demitir equipes de suporte para financiar esse avanço tecnológico pode ser um tiro que sai pela culatra — e o custo dessa decisão precipitada pode ser bem maior do que qualquer economia projetada no curto prazo. 🚨 O relatório deixa claro que o talento humano não está desaparecendo do cenário corporativo. Ele está evoluindo. E ignorar essa evolução pode colocar em risco toda a operação de atendimento que a empresa levou anos para construir.
O que o relatório do Gartner realmente está dizendo
Antes de qualquer conclusão precipitada, vale entender o contexto completo do que o Gartner mapeou. O relatório não é um manifesto contra a automação, muito pelo contrário. Ele reconhece que a inteligência artificial vai assumir uma fatia cada vez maior das interações de atendimento, especialmente aquelas que são repetitivas, previsíveis e de baixa complexidade. Chatbots, assistentes virtuais e sistemas de triagem automatizada já estão entregando resultados concretos para empresas que souberam implementá-los com inteligência.
O ponto central do alerta, no entanto, é sobre o que acontece depois que a IA entra em campo. Muitas organizações enxergam a automação como uma oportunidade de redução de custos imediata, e a lógica parece simples à primeira vista: se a máquina resolve, para que manter tantos humanos? Só que essa conta não fecha quando você analisa os dados com mais profundidade.
Kathy Ross, Vice-Presidente e Analista na prática de Customer Service & Support do Gartner, destacou que muitos líderes esperam ganhos rápidos com IA, mas a maioria das organizações ainda precisa de contribuição humana, já que os requisitos da força de trabalho estão mudando, não diminuindo. Segundo ela, os líderes estão esperando que a IA entregue economia imediata de custos, mas a maioria das organizações está subestimando o talento necessário para tornar a IA bem-sucedida.
O relatório aponta que as interações que chegam até os agentes humanos após passarem pela IA tendem a ser as mais difíceis, as mais emocionalmente carregadas e as que exigem mais habilidade para resolver. Ou seja, o trabalho que sobra para os humanos fica mais complexo, não mais simples. Os gastos com tecnologia estão subindo rapidamente, porém as necessidades de talento estão evoluindo — não desaparecendo.
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Além disso, o Gartner deixa claro que organizações que cortaram equipes de suporte de forma agressiva enfrentaram um aumento nos índices de insatisfação do cliente, maior tempo de resolução em casos críticos e uma deterioração perceptível na experiência do cliente como um todo. Esses são indicadores que impactam diretamente a retenção, o valor do ciclo de vida do cliente e, no final das contas, a receita da empresa. A economia no curto prazo se transforma em prejuízo no médio e longo prazo — um ciclo que muitas empresas só percebem quando o estrago já está feito.
Investimento em IA cresce enquanto executivos miram em custos trabalhistas menores
À medida que as organizações continuam investindo em tecnologia de atendimento ao cliente, muitos executivos esperam que a IA reduza os custos de mão de obra, antecipando ganhos de eficiência por meio da automação, melhoria do autoatendimento e caminhos de resolução mais rápidos. Com a expansão de ferramentas de IA, analytics, roteamento inteligente e automação, parte significativa do trabalho pode ser direcionada para longe dos agentes humanos, reduzindo o volume de interações que requerem suporte com equipe presencial.
No entanto, muitas empresas estão mantendo seu quadro de funcionários e realocando pessoas para novas tarefas em vez de simplesmente eliminar cargos. E embora apenas 20% das organizações tenham de fato reduzido seu número de funcionários por causa da IA, o Gartner alerta que muitas outras empresas podem estar subestimando o valor do talento humano.
Apesar do número atual de organizações que mantêm seu quadro geral, muitas grandes empresas que decidiram fazer demissões para investir em IA fizeram isso na casa dos milhares. No final de março, 30.000 funcionários da Oracle receberam por e-mail sua demissão imediata para que a empresa pudesse continuar investindo em inteligência artificial. Ao buscar investimentos pesados em tecnologia de IA e construção de data centers, a Oracle espera liberar fluxo de caixa significativo para sustentar essas iniciativas, levantando questões sobre a disponibilidade futura de serviços de suporte e expertise humana.
Casos como esse mostram que a pressão por resultados financeiros rápidos pode levar a decisões drásticas que nem sempre consideram o impacto completo na operação. A busca por eficiência é compreensível, mas quando feita sem planejamento adequado, pode desestabilizar toda a cadeia de atendimento.
Humanos e IA: por que a parceria importa mais do que a substituição
A narrativa de que a inteligência artificial vai substituir completamente os trabalhadores humanos no atendimento ao cliente é, na melhor das hipóteses, uma simplificação perigosa. O que os dados mostram, e o que empresas mais maduras nessa jornada já entenderam, é que o modelo mais eficiente não é o de substituição, mas o de colaboração. A IA é extraordinariamente boa em velocidade, consistência e escala. Ela consegue responder milhares de interações simultaneamente, sem se cansar, sem variações de humor e com uma capacidade de processamento de dados que nenhum ser humano consegue replicar. Esses são ativos reais que justificam o investimento em tecnologia.
Por outro lado, as equipes de suporte humanas trazem algo que nenhum modelo de linguagem consegue reproduzir de forma autêntica: empatia genuína, julgamento contextual e a capacidade de navegar em situações ambíguas onde as regras não se aplicam de forma clara. Um cliente que perdeu um prazo importante, que está frustrado com uma cobrança incorreta ou que está enfrentando um problema técnico que afeta seu negócio não quer apenas uma resposta rápida. Ele quer sentir que alguém do outro lado realmente entende a situação e está comprometido em resolver. Essa conexão humana tem um impacto direto na percepção de valor da marca e na fidelidade do cliente a longo prazo. 💡
Empresas que optam por remover equipes de suporte ao cliente em favor de investimentos maiores em IA frequentemente enfrentam lacunas no serviço e custos de recuperação mais altos no futuro. A redução do quadro humano pode alongar o tempo de resolução para questões não padronizadas, gerando contatos repetitivos, reclamações e até atenção regulatória em setores com necessidades rigorosas de conformidade.
Além disso, os clientes hoje esperam ter acesso confiável a uma pessoa quando necessário. Remover essa opção completamente pode diminuir a satisfação e prejudicar a retenção, especialmente durante interações de alto estresse ou alto valor.
O modelo que está funcionando para as empresas mais avançadas é exatamente esse: usar a inteligência artificial para absorver o volume, filtrar as interações simples e entregar informações relevantes para os agentes humanos antes mesmo que eles comecem a conversa. Isso significa que quando um humano entra na interação, ele já tem o contexto completo, o histórico do cliente e sugestões de solução geradas pela IA. O resultado é uma experiência do cliente que combina velocidade com profundidade, e agentes que conseguem resolver mais em menos tempo, sem sacrificar a qualidade do atendimento.
O papel humano nas primeiras fases de implantação da IA
Existe um aspecto que muitas empresas subestimam quando decidem cortar equipes rapidamente: nas fases iniciais de cada nova implantação de IA, esses modelos precisam de treinamento, monitoramento e correção feitos por funcionários humanos qualificados. Além disso, a integração exige supervisão constante, trabalho de qualidade de dados e ajustes finos contínuos.
Ao cortar equipes rápido demais, a empresa reduz a capacidade interna necessária para manter a precisão e a segurança dos sistemas. Quando erros de automação ocorrem — e eles ocorrem — essas falhas podem se espalhar por múltiplos canais. Sem uma equipe humana preparada para intervir, esses problemas não conseguem ser contidos ou corrigidos antes de afetar uma grande base de clientes, causando danos reais à experiência de interação.
Embora a IA consiga melhorar a eficiência dos fluxos de trabalho, as equipes de suporte ao cliente continuam sendo essenciais para qualidade, estabilidade, gestão de riscos e relacionamentos de longo prazo com os clientes.
Redução de custos inteligente: o caminho que funciona de verdade
A redução de custos é um objetivo legítimo e necessário para qualquer operação de atendimento. O problema não está na meta, mas na estratégia escolhida para alcançá-la. Cortar pessoas sem antes entender quais funções realmente podem ser automatizadas é como fazer uma cirurgia sem diagnóstico — os riscos são altos e as consequências podem ser irreversíveis. O investimento em tecnologia precisa ser acompanhado de um mapeamento claro de onde a IA agrega valor e onde o humano é insubstituível, e essa análise exige tempo, dados e uma visão estratégica que vai além do próximo trimestre.
Emily Potosky, Diretora Sênior e Analista na prática de Customer Service and Support do Gartner, reforça que as empresas que estão reduzindo agentes para financiar a IA deveriam, na verdade, focar em realocar essa equipe para funções de maior valor que sustentam o crescimento. Segundo ela, as organizações não estão cortando agentes porque a IA está totalmente pronta para assumir — elas estão cortando agentes para financiar a IA. Em vez de substituir a força de trabalho, os líderes deveriam priorizar a sua remodelação, direcionando recursos para atividades de maior valor que apoiem o crescimento.
Empresas que estão conseguindo equilibrar essas forças com sucesso geralmente seguem um caminho parecido: começam automatizando os fluxos de maior volume e menor complexidade, medem o impacto real na experiência do cliente antes de tomar decisões sobre equipe, e reinvestem parte da economia gerada no treinamento e desenvolvimento dos agentes humanos que continuam na operação. Esse ciclo virtuoso cria uma equipe menor, mas muito mais capacitada, trabalhando ao lado de ferramentas de inteligência artificial que potencializam cada interação. O resultado é uma operação mais enxuta sem sacrificar o que realmente importa para o cliente.
Para garantir que suas estratégias de investimento em IA sejam eficientes, as organizações devem priorizar ferramentas que melhorem resultados específicos, como:
- Velocidade de resolução de chamados
- Precisão no roteamento de interações
- Gestão de conhecimento e base de informações
- Governança e supervisão dos sistemas automatizados
- Capacitação e requalificação da equipe existente
Adotar IA simplesmente porque é tendência, sem um objetivo claro de melhoria, é uma armadilha que muitas empresas ainda caem. A tecnologia precisa servir a um propósito mensurável dentro da operação.
Outro ponto que costuma ser subestimado nessa conta é o custo de reposição de talentos. Quando uma empresa demite sua equipe de suporte em massa e depois percebe que precisa recontratá-la, o investimento necessário para recrutar, contratar e treinar novos agentes é significativo — sem contar o tempo que esses profissionais levam para atingir o nível de produtividade desejado. Manter um núcleo sólido de equipes de suporte humanas durante a transição tecnológica não é um custo desnecessário. É uma proteção estratégica que garante que a operação continue funcionando enquanto a IA amadurece e se integra de forma consistente ao ambiente de atendimento. 🎯
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Reduções rápidas de pessoal podem interromper operações, degradar a experiência do cliente e levar a reversões custosas provocadas por decisões precipitadas. Por isso, mudanças na força de trabalho devem ser planejadas com cuidado, mantendo humanos onde julgamento e empatia são necessários.
Requalificação como estratégia central
O relatório do Gartner revela que a maioria dos líderes de atendimento ao cliente espera que os papéis evoluam junto com a IA. Isso significa que, em vez de planejar a automação completa, as empresas deveriam estar requalificando seus trabalhadores para funções de supervisão, governança, controle de qualidade e tratamento de interações complexas ou escaladas.
Ao tratar a adoção de IA como uma mudança ponta a ponta, os gastos com tecnologia devem ser acompanhados de investimentos em capacidades de implementação e supervisão. Isso inclui prontidão operacional, estruturas de governança, práticas claras de dados e processos de monitoramento para garantir uma adoção bem-sucedida.
Combinar a adoção estratégica de tecnologia com a evolução da força de trabalho permite que as organizações utilizem a tecnologia para elevar a qualidade do serviço e liberar humanos para tarefas de maior valor — em vez de usar a IA exclusivamente para reduzir o número de funcionários.
O que esperar do futuro do atendimento ao cliente
O cenário que se desenha para os próximos anos é de uma transformação profunda, mas não de uma ruptura total. A inteligência artificial vai continuar evoluindo em capacidade e precisão, assumindo funções cada vez mais complexas dentro do ciclo de atendimento. Modelos de linguagem mais avançados já estão conseguindo lidar com negociações, processos de devolução e até situações emocionalmente delicadas com um nível de sofisticação que seria impensável há três anos. Isso vai continuar acontecendo, e as empresas que não acompanharem esse ritmo de investimento em tecnologia vão enfrentar desvantagens competitivas reais.
Ao mesmo tempo, as equipes de suporte humanas vão se transformar em especialistas de alto nível, responsáveis pelas interações mais complexas, pela supervisão dos sistemas de IA e pela construção de relacionamentos com clientes estratégicos. Esse novo perfil de agente exige competências diferentes das que eram valorizadas há dez anos, incluindo capacidade analítica, fluência em ferramentas de IA e habilidade para interpretar dados em tempo real. As empresas que já estão investindo no desenvolvimento dessas competências hoje estão construindo uma vantagem que vai ser difícil de replicar no futuro.
A experiência do cliente também vai mudar de forma significativa nesse contexto. Os clientes já estão se acostumando a interagir com sistemas de IA e, em muitos casos, preferem essa opção para resolver questões simples de forma rápida e autônoma. Mas quando o problema é sério, quando a situação é urgente ou quando a emoção está envolvida, a presença humana continua sendo o diferencial que determina se um cliente permanece fiel à marca ou migra para a concorrência.
Esse equilíbrio entre automação e humanização não é uma tendência passageira — é o novo padrão de excelência no atendimento ao cliente. E as empresas que entenderem isso mais cedo vão colher os resultados dessa visão por muito mais tempo. 🚀
