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November 11, 2026

Entre a Eficiência e a Frustração: As Limitações dos Chatbots sob a Ótica do Consumidor Brasileiro

Bruna Leite Machado; Natan de Souza Marques

DOI: 10.22167/2675-6528-202604453

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

A jornada de uso dos chatbots no Brasil foi analisada com o objetivo de investigar os fatores de usabilidade e funcionalidade que impactam a percepção e a interação dos usuários. A pesquisa apresentou natureza exploratória e aplicada, fundamentada em métodos mistos (quantitativo e qualitativo). Foi conduzida por meio de um levantamento de campo (survey), com dados coletados via questionário estruturado, aplicado digitalmente a 120 respondentes. O tratamento dos dados ocorreu no software Microsoft Excel, utilizando estatística descritiva e cruzamento de variáveis. Os resultados indicaram um cenário de subutilização tecnológica, com 40% dos usuários sem clareza ou utilidade nas respostas e a maioria apontando dificuldades severas na compreensão de solicitações comuns. Observou-se que a preferência pelo atendimento humano prevalece em demandas complexas, enquanto o uso do chatbot se restringe a dúvidas elementares. A investigação contribuiu para diagnosticar o hiato entre a expectativa do usuário qualificado e a entrega tecnológica atual, oferecendo subsídios para o aprimoramento do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e a redução da exclusão e frustração digital no Brasil.

Palavras-chave: Interação Humano-Computador; Transformação Digital; Usabilidade.

1. Introdução

A era digital, iniciada na segunda metade do século XX, é marcada por avanços significativos nas áreas de computação e comunicação, representando uma transição de um período industrial para outro pautado pela informação e tecnologia (Ponto Design, 2024). Nesse cenário, a inteligência artificial (IA) tem conquistado espaço crescente na rotina dos brasileiros, impactando diversos setores da economia e transformando a interação com a tecnologia, conforme apontado pela CNN Brasil (2025).

O investimento em tecnologia nas empresas teve um aumento expressivo durante a pandemia da Covid-19, período em que modelos de trabalho como o home office ou híbrido se tornaram necessários. De acordo com o Portal FGV (2025), o uso, gastos e investimentos em TI no setor empresarial representam 8,7% e continuam em crescimento, com um aumento ainda mais significativo nos anos de 2021 e 2022. Esses investimentos agregaram valor e maturidade aos negócios existentes, além de viabilizar novos modelos de negócio.

A conexão tecnológica é uma realidade em sua fase inicial (Costa, 2023), e a transformação digital tem modificado a interação entre indivíduos e organizações, criando novas oportunidades e desafios na comunicação. Neste contexto, os chatbots emergem como uma ferramenta estratégica para automatizar tarefas, oferecer suporte contínuo e otimizar processos. As interfaces conversacionais facilitam a produtividade ao assumirem tarefas estruturadas, como a gestão de reservas e agendas. A transferência de carga de trabalho para o ambiente digital é crucial para mitigar o esforço humano e maximizar a eficiência dos fluxos de atendimento (Freed, 2021).

Chatbots são programas de computador que operam com linguagens de programação orientadas para a manipulação da linguagem natural (Lima, 2014). Seu uso tem se expandido rapidamente, abrangendo setores como comércio eletrônico, educação, saúde e serviços financeiros, devido à capacidade de reduzir custos operacionais e melhorar a experiência do usuário. Eles ampliam a autonomia dos consumidores, possibilitando que satisfaçam suas necessidades de forma imediata, personalizada e conveniente (Freed, 2021). A adoção de chatbots pelas empresas proporcionou benefícios como a redução de custos operacionais, melhoria no atendimento ao cliente pela disponibilidade contínua e diminuição dos tempos de resposta (E-commerce Brasil, 2024).

Apesar dos avanços tecnológicos, uma barreira importante a ser superada é o analfabetismo digital, que impede a inserção de muitas pessoas no ambiente digital. Pesquisas aplicadas pelo INAF em 2024, conforme O Globo (2025), indicam que 95% dos analfabetos no Brasil realizam um número limitado de tarefas digitais, e 40% dos alfabetizados proficientes apresentam desempenho médio ou baixo em tarefas digitais. Essas limitações impedem o pleno aproveitamento dos recursos digitais e aprofundam as barreiras de acesso a serviços essenciais que dependem cada vez mais da automação.

Nesse cenário, a usabilidade de chatbots transcende a questão técnica, tornando-se um fator crítico de inclusão e satisfação. Interfaces pouco intuitivas e a ausência de suporte adequado podem transformar o que deveria ser um facilitador em uma fonte de exclusão digital. Diante dessa dicotomia entre a promessa de agilidade e a realidade da interação, surge a problemática de pesquisa: De que maneira as limitações dos chatbots impactam a experiência do consumidor brasileiro e quais fatores definem a fronteira entre a eficiência do atendimento e a frustração do usuário. Este estudo se justifica pela necessidade de diagnosticar o hiato entre a expectativa do usuário qualificado e a entrega tecnológica atual, oferecendo subsídios para que desenvolvedores e gestores migrem da automação simples para o aprimoramento do Processamento de Linguagem Natural (PLN), visando a redução da exclusão e da frustração digital no cenário brasileiro. Portanto, o objetivo deste estudo é analisar a jornada de uso dos chatbots no Brasil, investigando os fatores que impactam a percepção e a interação dos usuários.

2. Material e Métodos

O presente estudo caracterizou-se por uma natureza exploratória, conforme a classificação de Creswell (2007), que destaca a relevância de pesquisas exploratórias para temas emergentes ou pouco aprofundados. A abordagem metodológica adotada foi de métodos mistos, integrando elementos quantitativos e qualitativos, o que permitiu uma compreensão otimizada do objeto de estudo ao combinar a mensuração de dados com a interpretação de percepções (Creswell, 2007).

A estratégia de pesquisa empregada foi um estudo de campo, essencial para investigar o fenômeno dos chatbots em seu contexto real de uso, especialmente quando as fronteiras entre a tecnologia e o ambiente de interação não são claramente definidas (Yin, 2015). Essa abordagem possibilitou a análise prática da interação dos consumidores com os chatbots, capturando suas percepções em seu ambiente natural de acesso digital.

A unidade de análise consistiu na jornada de uso dos chatbots no Brasil, com foco nos fatores de usabilidade e funcionalidade que influenciam a percepção e a interação dos usuários. Para a coleta de dados, utilizou-se um levantamento de campo (survey), que permitiu alcançar uma audiência diversificada e obter informações sobre comportamentos e percepções em relação a sistemas interativos (Preece et al., 2013).

A amostra do estudo foi composta por 120 respondentes, alcançados por meio da distribuição de um questionário digital. Os participantes foram caracterizados por um elevado nível de instrução e uma média de idade de 31 anos, refletindo um público com maturidade digital consolidada. Não foram aplicados critérios de inclusão ou exclusão específicos além da disponibilidade para participação.

O instrumento de coleta de dados foi um questionário padronizado, elaborado pelo autor, aplicado digitalmente via plataforma Google Forms. O questionário foi composto por 18 questões de múltipla escolha e 1 questão aberta, visando investigar a experiência de usabilidade dos chatbots. O formulário completo encontra-se disponível para consulta no Apêndice.

O link de acesso ao questionário foi amplamente divulgado nas redes sociais WhatsApp e Instagram, facilitando a participação dos respondentes em seu próprio contexto de uso. As variáveis analisadas contemplaram o perfil sociodemográfico dos participantes, a frequência de uso dos chatbots, os setores de atuação e a percepção crítica quanto à clareza e compreensão das interfaces automatizadas.

Para o tratamento e análise dos dados, utilizou-se o software Microsoft Excel. Realizou-se uma análise quantitativa fundamentada em estatística descritiva e no cruzamento de variáveis, o que permitiu correlacionar as respostas obtidas com o perfil sociodemográfico dos participantes, abrangendo indicadores como faixa etária, região geográfica e nível de escolaridade.

A análise dos dados ocorreu de forma convergente entre os métodos, onde os dados quantitativos foram processados estatisticamente para a geração de gráficos. Posteriormente, realizou-se uma análise qualitativa, por meio da interpretação analítica e subjetiva dos indicadores, confrontando-os com o referencial teórico. A utilização de perguntas fechadas no questionário assegurou a padronização das respostas, otimizando a organização e quantificação dos dados (Preece et al., 2013).

Os cuidados éticos da pesquisa incluíram a garantia de que a participação dos respondentes foi totalmente voluntária e anônima. As informações coletadas foram utilizadas exclusivamente para fins acadêmicos, assegurando a confidencialidade e a privacidade dos participantes ao longo de todo o processo de investigação.

3. Resultados e Discussão

Os resultados obtidos neste estudo oferecem uma visão abrangente sobre a jornada de uso dos chatbots no Brasil, revelando os fatores de usabilidade e funcionalidade que moldam a percepção e a interação dos usuários. A análise dos dados, coletados por meio de um questionário estruturado aplicado a 120 respondentes, permitiu identificar padrões de comportamento e expectativas, contextualizando as limitações e os pontos de melhoria das interfaces automatizadas no cenário digital brasileiro. A caracterização do público participante é fundamental para a interpretação dos achados, destacando um perfil de usuário com elevado nível de instrução e maturidade digital.

A amostra da pesquisa foi composta por 120 participantes, com uma distribuição de gênero quase equivalente: 59 homens Cis, 55 mulheres Cis, 1 pessoa não binária e 5 que preferiram não declarar. A média de idade dos respondentes foi de 31 anos, variando de 19 a 70 anos, o que indica um público ativo e com experiência no ambiente digital. Este perfil demográfico, caracterizado por um elevado nível de instrução, com a maioria possuindo formação acadêmica avançada, incluindo 45 graduados, 38 especialistas em nível de pós-graduação, 4 mestres e 1 doutor, além de 23 com superior incompleto e apenas 9 com ensino médio completo, sugere uma amostra de usuários qualificados e com expectativas elevadas em relação à tecnologia.

A distribuição geográfica dos respondentes revelou uma predominância da região Nordeste, com 91 menções, seguida pelo Sudeste com 21 participantes, e as regiões Centro-Oeste e Sul com 4 e 3 respondentes, respectivamente. Embora esta concentração regional possa limitar a generalização dos resultados para todo o território nacional, como apontado nas limitações do estudo, ela oferece um panorama detalhado da experiência do usuário em uma área significativa do país, onde a transformação digital também avança (Costa, 2023).

No que tange à periodicidade de uso dos chatbots, a maioria dos participantes (44) informou utilizar a ferramenta mensalmente, enquanto 37 a usam semanalmente. Uma parcela menor, de 28 respondentes, relatou uso raro, e apenas 11 utilizam diariamente. Esses dados indicam que, embora os chatbots sejam parte da rotina digital de muitos, o uso frequente ainda não é universal, sugerindo que a ferramenta pode ser acionada em momentos específicos ou para necessidades pontuais, em vez de ser uma constante na interação diária do consumidor.

A predominância do uso de chatbots foi observada nos setores de Bancos e Serviços Financeiros, com 98 menções, e E-commerce, com 80. Outros setores relevantes incluíram Serviços de Saúde (77), Telecomunicações (75), Educação (54) e Viagens e Hotelaria (37). Essa distribuição reflete a busca por agilidade em transações de alta frequência e baixa complexidade, alinhando-se à perspectiva de Kotler, Kartajaya e Setiawan (2021) sobre a digitalização de serviços para atender à expectativa de imediatismo do consumidor moderno. Os chatbots, nesse contexto, funcionam como porta de entrada para o autoatendimento e a gestão de demandas rotineiras.

Um dos achados mais críticos da pesquisa diz respeito à compreensão das solicitações pelos chatbots. Apenas 28% dos participantes (34 pessoas) perceberam uma compreensão satisfatória da ferramenta na maioria das vezes. A grande maioria dos entrevistados, 71 participantes, destacou dificuldades do sistema em processar perguntas triviais, e 14 raramente se sentiram compreendidos, com um respondente declarando total inexistência de entendimento correto. Esses resultados sublinham as limitações atuais do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e o desafio de lidar com a complexidade e subjetividade da comunicação humana, conforme já apontado por Freed (2021).

A análise da eficácia dos chatbots aprofundou-se ao investigar a clareza e utilidade das respostas. Quarenta por cento dos participantes (48 respondentes) declararam que as respostas não são claras nem úteis. A investigação revelou que a ampla maioria dos usuários percebe que o sistema apresenta desempenho satisfatório apenas em questões simples e estruturadas. Este achado é central, pois consolida a visão do chatbot como uma ferramenta de triagem e automação primária, e não como um agente de resolução completa para demandas mais complexas, reforçando a necessidade de aprimoramento contínuo.

Quando a interação exige o processamento de variáveis complexas ou nuances interpretativas, a percepção de utilidade do chatbot declina drasticamente. Este cenário confirma que a fronteira da Inteligência Artificial, no estágio atual da experiência do consumidor, ainda esbarra na complexidade. Assim, a ferramenta funciona como um filtro de produtividade para a empresa, mas falha em entregar a resolutividade final esperada pelo usuário qualificado, o que reforça a dependência do suporte humano para o encerramento de jornadas mais críticas e complexas, impactando diretamente a satisfação do usuário.

A percepção de assertividade do chatbot, ou seja, a capacidade de resolver problemas sem a necessidade de um atendente humano, também foi avaliada. Observou-se que 59,2% dos usuários relataram que o chatbot resolveu problemas “algumas vezes”, enquanto 28,3% afirmaram que isso ocorreu “na maioria das vezes”. Uma parcela de 11,7% indicou que o chatbot “nunca” resolveu seus problemas. Esses dados reforçam a ideia de que a ferramenta possui um desempenho inconsistente, sendo eficaz em certas situações, mas falha em outras, contribuindo para a frustração do usuário quando a expectativa de resolução completa não é atendida.

Ao contrastar a experiência de uso dos chatbots com a preferência pelo atendimento humano, observou-se uma correlação positiva: usuários que relataram experiências satisfatórias com a ferramenta automatizada demonstraram maior propensão a utilizá-la não apenas em demandas elementares, mas também em processos de maior complexidade. Contudo, a preferência pelo atendimento humano é predominante em demandas que exigem maior carga analítica ou sensibilidade, como reclamações, cancelamentos e suporte técnico, evidenciando que a confiança na automação ainda é limitada em contextos críticos.

As situações em que a mediação humana é considerada indispensável foram claramente identificadas pelos respondentes. Os assuntos de saúde e psicológicos foram citados por 13,9% dos participantes cada, enquanto problemas técnicos e reclamações/cancelamentos representaram 23,3% e 27,8%, respectivamente. Assuntos financeiros também se destacaram com 21,2%. Esses dados demonstram que, em cenários de alta sensibilidade ou complexidade, a interação automatizada é percebida como insuficiente, e a presença humana é vista como essencial para garantir a resolução e a satisfação do cliente.

A natureza das experiências negativas revelou que a insatisfação do usuário transcende falhas de infraestrutura tecnológica, assumindo um caráter estritamente funcional. O principal gargalo identificado reside na recorrência de respostas imprecisas ou repetitivas, agravada pela incapacidade da ferramenta em processar adequadamente a linguagem do usuário. Esse cenário indica que o déficit de qualidade não reside na disponibilidade do sistema, mas na sua baixa resolutividade cognitiva, corroborando os princípios de usabilidade de Nielsen (2000) sobre a relevância do diálogo natural e a necessidade de interfaces intuitivas.

A reiteração de mensagens padronizadas que ignoram o contexto específico do problema gera um ciclo de frustração que compromete a confiança na automação. Quando o chatbot falha em interpretar o contexto, ele deixa de atuar como um facilitador para se tornar uma barreira burocrática, tornando a intervenção humana a única alternativa viável para a solução do conflito. Essa percepção é crucial para entender por que, mesmo com a crescente automação, a demanda por atendimento humano em questões complexas permanece elevada, impactando a eficiência geral do serviço.

A experiência geral com o uso de chatbots foi avaliada de forma variada: 47 participantes classificaram-na como satisfatória, e 39 como neutra. Contudo, 26 avaliações foram insatisfatórias e 6 muito insatisfatórias, com apenas 2 usuários julgando a experiência como muito satisfatória. Quanto à intenção de uso futuro, os usuários satisfeitos utilizariam a ferramenta novamente sem restrições. Já os usuários insatisfeitos, apesar da experiência negativa, indicaram em sua maioria que voltariam a utilizar o serviço, contanto que restrito a dúvidas simples, o que aponta para uma utilidade percebida limitada da ferramenta (Davis, 1989).

A investigação sobre as oportunidades de melhoria revelou um anseio por um modelo híbrido de atendimento. Para 46,7% dos respondentes, a prioridade de investimento das empresas deve ser uma melhor integração entre o chatbot e o atendimento humano. Esse dado é revelador, pois indica que o usuário não rejeita a tecnologia em si, mas sim o isolamento dentro dela. A demanda por integração corrobora a visão de que o chatbot deve atuar como uma “ponte” e não como um “muro”, facilitando a transição para o suporte humano quando necessário.

A eficiência do serviço, para os participantes, não depende apenas da capacidade de resposta da máquina, mas da agilidade com que o sistema reconhece suas limitações e realiza o transbordo para um atendente humano. Portanto, o sucesso estratégico das interfaces conversacionais no Brasil parece residir na fluidez dessa transição, garantindo que o usuário qualificado não seja retido em ciclos de repetição quando a demanda exige o discernimento e a empatia que apenas o suporte humano pode oferecer, mitigando a frustração digital e aprimorando a experiência do consumidor.

Em síntese, os resultados demonstram que, embora os chatbots sejam amplamente utilizados em setores específicos e para tarefas de baixa complexidade, a percepção de sua eficácia e utilidade é significativamente comprometida pela dificuldade em compreender solicitações complexas e pela falta de clareza nas respostas. A preferência pelo atendimento humano em demandas críticas e a busca por um modelo híbrido de atendimento evidenciam um hiato entre a expectativa do usuário qualificado e a entrega tecnológica atual, reforçando a necessidade de aprimoramento do Processamento de Linguagem Natural e da integração fluida com o suporte humano para reduzir a frustração digital.

4. Conclusão

O presente estudo buscou analisar a jornada de uso dos chatbots no Brasil, investigando os fatores de usabilidade e funcionalidade que impactam a percepção e a interação dos usuários. Verificou-se um cenário de subutilização tecnológica, em que 40% dos participantes não percebiam clareza ou utilidade nas respostas, e a maioria apontou dificuldades severas na compreensão de solicitações comuns. Observou-se que a preferência pelo atendimento humano prevalece em demandas complexas, como questões financeiras, de saúde, problemas técnicos e reclamações, enquanto o uso do chatbot se restringe a dúvidas elementares. A insatisfação dos usuários decorreu principalmente da recorrência de respostas imprecisas ou repetitivas e da incapacidade da ferramenta em processar adequadamente a linguagem, e não de falhas de infraestrutura. A principal contribuição do estudo reside no diagnóstico do hiato entre a expectativa do usuário qualificado e a entrega tecnológica atual, fornecendo subsídios para o aprimoramento do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e a redução da exclusão e frustração digital no Brasil.

Apesar dos achados relevantes, o estudo apresenta limitações. A amostra, concentrada majoritariamente na região Nordeste e obtida por conveniência, impede a generalização dos resultados para toda a população brasileira. Além disso, o caráter quantitativo do questionário limitou a exploração subjetiva das razões emocionais que levam à preferência pelo atendimento humano. A principal oportunidade de melhoria identificada reside na integração mais eficiente entre o chatbot e o suporte humano, com 46,7% dos usuários priorizando esse modelo híbrido. Para estudos futuros, recomenda-se a realização de pesquisas qualitativas, como grupos focais, para aprofundar a compreensão das nuances da frustração digital. Sugere-se também uma análise comparativa entre chatbots baseados em regras simples e os novos modelos de Inteligência Artificial Generativa, a fim de verificar se o avanço tecnológico recente conseguiu romper as barreiras de imprecisão e repetição identificadas nesta investigação.

Referências Bibliográficas

CNN BRASIL. 2025. A ascensão da inteligência artificial no cotidiano brasileiro. Disponível em: https://www.cnnbrasil.com.br/esportes/apostas/responsabilidade-no-jogo/a-ascensao-da-inteligencia-artificial-no-cotidiano-brasileiro/. Acesso em: 5 out. 2025.

COSTA, H. 2023. Chat GPT explicado: o guia definitivo sobre esta e outras inteligências artificiais. 1. ed. Citadel Grupo Editorial, Porto Alegre, RS, Brasil.

CRESWELL, J. W. 2007. Projeto de pesquisa: métodos qualitativo, quantitativo e misto. 2. ed. Artmed, Porto Alegre, RS, Brasil.

DAVIS, F. D. 1989. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly. volume 13 (número 3): páginas 319-340.

ECOMMERCE BRASIL. 2024. Adoção de chatbots pelas empresas. Disponível em: https://www.ecommercebrasil.com.br/artigos/chatbot-atendimento-cliente. Acesso em: 5 out. 2025.

FREED, A. R. 2021. Conversational Al: chatbots that work. 1. ed. Manning Publications, Shelter Island, NY, EUA.

FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS. 2025. Pandemia acelerou processo de transformação digital das empresas no Brasil, revela pesquisa. Disponível em: https://portal.fgv.br/noticias/pandemia-acelerou-processo-transformacao-digital-empresas-brasil-revela-pesquisa. Acesso em: 5 out. 2025.

KOTLER, P.; KARTAJAYA, H.; SETIAWAN, I. 2021. Marketing 5.0: Tecnologia para a humanidade. 1. ed. Sextante, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

LIMA, L. A. 2014. Estudo de implementação de um robô de conversação em curso de língua estrangeira em ambiente virtual. Tese (Doutorado) – Faculdade de Letras, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, MG, Brasil.

NIELSEN, J. 2000. Usabilidade: Interface de computador amigável. 1. ed. Elsevier, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

O Globo, 2025 [Referência completa não encontrada no documento original]

Ponto Design, 2024 [Referência completa não encontrada no documento original]

PREECE, J.; ROGERS, Y.; SHARP, H. 2013. Design de Interação: Além da Interação Humano-Computador. 3. ed. Bookman, Porto Alegre, RS, Brasil.

YIN, R. K. 2015. Estudo de caso: planejamento e métodos. 5. ed. Bookman, Porto Alegre, RS, Brasil.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso

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November 11, 2026

Confiança do usuário em interações com inteligência artificial generativa no contexto de crédito

A inteligência artificial generativa consolidou-se como tecnologia estratégica no mercado financeiro, impulsionando a eficiência operacional e a personalização de serviços. No contexto de crédito digital, a intensificação do uso de dados pessoais levanta preocupações com privacidade, segurança e percepção de risco, fatores que afetam diretamente a confiança do usuário. Este estudo objetivou analisar se a capacidade da IA generativa de simular interações humanas influencia a confiança do usuário e a percepção de autenticidade em processos de oferta e negociação de crédito digital. Para isso, realizou-se uma pesquisa exploratória quantitativa por meio de um levantamento de campo. Aplicou-se um questionário estruturado a 30 participantes, que foram expostos a dois cenários hipotéticos de atendimento para contratação de crédito em um aplicativo financeiro: um com IA simulando interação humana e outro com IA explicitamente identificada. As percepções foram avaliadas utilizando escalas Likert. Os resultados indicaram que o cenário com IA que simulava interação humana obteve desempenho superior em indicadores de confiança, segurança e intenção de uso, embora com diferenças moderadas em relação ao cenário automatizado. Variáveis como a compreensão da necessidade e a naturalidade da conversa apresentaram as maiores discrepâncias entre os cenários, evidenciando a influência desses fatores na confiança. Contudo, observou-se que a intenção de contratar via IA diminuiu em contextos de maior risco, como decisões de crédito, e que 73% dos participantes preferiram atendimento humano para assuntos financeiros sensíveis. Concluiu-se que a antropomorfização da IA generativa pode aumentar a confiança e a percepção de autenticidade, mas a eficiência da IA não se traduz necessariamente em eficácia para substituir a interação humana em processos de alta sensibilidade. A pesquisa contribuiu para o avanço teórico e prático sobre a adoção de IA em contextos financeiros, destacando a importância da humanização na experiência do usuário.

Palavras-chave: Confiança; Crédito digital; Experiência do usuário; Inteligência artificial generativa; Percepção de risco.

November 11, 2026

Experiência do Usuário Mobile em E-commerce de Suplementos Naturais

O crescimento acelerado do comércio eletrônico móvel (m-commerce) no Brasil, impulsionado pelo comportamento de compra digital, evidenciou a urgência de compreender os fatores de usabilidade que influenciam a conversão em plataformas mobile. Identificou-se e analisou-se elementos de UX/UI mobile que atuaram como barreiras na jornada de compra de um e-commerce brasileiro de suplementos naturais. A metodologia utilizou uma triangulação de análise heurística, fundamentada nas dez heurísticas de Nielsen e Molich (1990), e análise comportamental via Hotjar, que abrangeu mapas de calor, scrollmaps e gravações de sessão mobile. Os resultados revelaram um tráfego majoritariamente mobile e a presença de múltiplos problemas de usabilidade distribuídos pelas etapas da jornada de compra. As gravações de sessão indicaram que o simulador de frete funcionou como etapa de consulta informada pré-conversão, e que o principal ponto de abandono foi o botão “Continuar Comprando” no pós-carrinho, que redirecionava o usuário à Home, interrompendo o fluxo de compra. Concluiu-se que os problemas de usabilidade identificados comprometeram a fluidez da jornada de compra mobile, e que melhorias focadas na navegação do carrinho, na transparência logística e na ergonomia do toque podem reduzir o abandono e aprimorar a experiência do usuário.

Palavras-chave: E-commerce; Experiência do Usuário; Heurísticas de Nielsen; M-commerce; Usabilidade.