Há dez anos, lá em 2016, uma pequena revolução começou a tomar forma no mercado. Ao abrir a API do Facebook Messenger, a Meta trouxe uma nova possibilidade para as marcas: transformar conversas digitais com os clientes em uma nova operação de negócio.
A princípio, nem todos souberam exatamente o que fazer: bots eram vistos como curiosidade tecnológica, as operações conversacionais ainda estavam sendo criadas e poucas companhias tinham clareza sobre como evoluir aquelas interações para processos estruturados. Mas de lá para cá o cenário mudou.
Essa transformação acontece em ondas: da presença à escala, passando agora pela busca por performance conversacional. Se antes bastava estar disponível para conversar, hoje, empresas precisam provar resultados. E, enquanto o mercado ainda tenta responder a esse desafio, começam a surgir os sinais de uma quarta onda.
Da presença à escala
Para entender o novo paradigma, é preciso olhar para o que veio antes. Entre 2016 e 2020, a primeira onda do mercado conversacional foi uma corrida por espaço. Nessa época, muitas empresas criaram canais em apps de mensagem simplesmente porque era ali que os consumidores estavam.
Na maioria dos casos, o que havia era o improviso: muitas empresas compravam um chip, ligavam no WhatsApp e compartilhavam celulares entre muitas pessoas. Os vendedores respondiam manualmente e as operações eram desconectadas do restante da infraestrutura digital das empresas. O hype do momento colocava a presença acima dos resultados.
Em 2020, o período de isolamento social forçou a digitalização em um nível máximo e com isso, veio a dor da desorganização. Quem tratava esses canais como acessórios precisou transformá-los em infraestrutura robusta. E foi assim, de forma desordenada, que começou a segunda onda do mercado conversacional: a da escala.
Mais do que estar nos apps conversacionais, o desafio se tornou saber como operar grandes volumes de interação sem perder eficiência. Nesse momento a palavra da moda era multicanalidade (ou “omnichannel”). Centrais de relacionamentos digitais ganharam relevância, bots ficaram mais sofisticados e integrados com CRMs e outros sistemas, e as automações passaram a fazer parte da rotina das empresas.
Ao mesmo tempo, surgiram novos desafios: como atender milhares ou milhões de pessoas sem explodir a complexidade e o custo operacional? Foi quando as empresas começaram a estruturar fluxos automatizados, integrar dados e multiplicar casos de uso. Conversar com empresas passou a parecer algo natural no dia a dia das pessoas.
Mas esse crescimento trouxe um efeito colateral: escalar não garantia uma boa experiência para o consumidor. As empresas precisaram parar e discutir uma questão fundamental: estamos aqui para conversar ou gerar resultados?
Métricas erradas, foco errado
Durante décadas, o atendimento de um modo geral foi estruturado para um modelo síncrono, baseado em ligações, filas e tempo médio de atendimento. Mas os aplicativos de mensagem seguem outra dinâmica. Eles são assíncronos, fluidos e contextuais. O consumidor pode iniciar um atendimento, interrompê-lo e retomá-lo horas depois. Nesse cenário, velocidade nem sempre representa qualidade, assim como automação nem sempre gera eficiência.
Apesar disso, muitas organizações ainda avaliam esses canais com indicadores herdados do call center. O resultado é um paradoxo: investem em experiências mais flexíveis, mas seguem presas à lógica da URA (Unidade de Resposta Audível).
Isso aparece em práticas como encerrar o contato com o cliente após poucos minutos de inatividade, perseguir ganhos de produtividade à custa da experiência ou adotar bots engessados para demandas complexas. No outro extremo, há equipes altamente dependentes de atendimento humano, com custos difíceis de justificar.
A terceira onda: performance conversacional
Foi nesse contexto que surgiu a terceira e atual onda: a busca por resultados mensuráveis. Mais do que aumentar o volume de interações ou reduzir o tempo de resposta, as empresas querem entender o que realmente funciona. Quais jornadas resolvem problemas? Onde há abandono? Quando automatizar? Em quais casos o atendimento humano segue essencial?
Essas respostas estão em movimento e ganharam ainda mais luz, desde novembro de 2022, com o lançamento do ChatGPT. À medida que a IA generativa, copilotos e agentes assumem novas funções, cresce a necessidade de monitorar qualidade, resolutividade e impacto financeiro.
Na prática, a adoção desses sistemas trouxe um nível inédito de imprevisibilidade. Sem treinamento adequado, sistemas generativos podem interpretar contextos incorretamente, produzir respostas inadequadas ou simplesmente falhar. E, em muitos casos, operações excessivamente automatizadas passaram a gerar frustração para usuários, justamente porque prometiam mais do que conseguiam entregar.
Esse panorama também altera o papel do humano dentro das operações conversacionais. Ao contrário da narrativa mais simplista sobre substituição total de pessoas por IA, o movimento mais provável parece ser outro: humanos migrando da execução repetitiva para funções de supervisão e resolução de casos complexos.
A próxima onda talvez já tenha começado
Ainda é cedo para definir o que virá com precisão. Enquanto o mercado busca eficiência operacional e resultados, também tenta ampliar o uso de agentes sem abrir mão de previsibilidade e segurança.
Hoje, muitas organizações ainda enxergam ambientes conversacionais como única e exclusivamente interfaces de atendimento. Minha aposta é que a próxima onda consistirá em transformar essas interfaces em uma camada operacional.
Nesse modelo, agentes deixam de apenas responder perguntas e passam a realizar tarefas de ponta a ponta. A interface deixa de ser apenas um canal e passa a integrar a operação.
A diferença não é nada sutil. Se a primeira onda levou empresas para dentro das conversas, a segunda trouxe escala e a terceira passou a buscar resultados mensuráveis, a próxima etapa pode mudar a própria natureza das operações digitais. O diferencial competitivo não estará apenas em possuir IA ou automatizar atendimento, mas em construir sistemas capazes de interpretar contexto, tomar decisões, aprender continuamente e operar fluxos complexos em tempo real.
Isso também ajuda a explicar por que o debate atual sobre IA conversacional vai muito além de tecnologia. No fundo, trata-se de uma discussão sobre confiança, supervisão, autonomia e responsabilidade operacional. Até que ponto as empresas estarão dispostas a delegar processos críticos a agentes automatizados? Quanto controle será necessário? E como os consumidores reagirão quando não estiverem mais apenas conversando com sistemas, mas dependendo deles para resolver partes relevantes da vida cotidiana?
De repente, a próxima onda começa exatamente aí: no momento em que a conversa deixa de ser apenas um canal de interação e passa a se tornar a própria lógica operacional do negócio.
