Resumo Executivo

Matheus Myller Edmundo da Silva Gomes; Paulo Paganini

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

A experiência do cliente consolidou-se como uma estratégia fundamental para integrar pessoas, tecnologia e processos, visando a criação de interações memoráveis que fortalecem o relacionamento e impulsionam a lealdade à marca (Madruga, 2021). Esse conceito tem sido amplamente explorado pelos departamentos de administração e marketing, ganhando força significativa ao longo dos anos e transformando a maneira como as organizações se relacionam com o público (Calafate, 2024). Tal mudança reflete a necessidade premente de atender às novas expectativas dos consumidores, especialmente no cenário pós-pandemia, em que o avanço de tecnologias digitais surgiu para mitigar os efeitos do isolamento social. Nesse contexto, a experiência do cliente tornou-se um diferencial estratégico, pois, na era digital, os consumidores possuem um papel crucial na influência e no sucesso das empresas (Frank et al., 2020). A jornada do cliente passou a ser compreendida de forma holística, considerando todas as interações que ocorrem antes, durante e depois da compra, o que exige uma análise minuciosa dos dados gerados para fortalecer o relacionamento e impulsionar a fidelização (Lemon e Verhoef, 2020).

Com o avanço tecnológico, novas ferramentas digitais surgiram e ganharam relevância, integrando a inteligência artificial ao cotidiano das pessoas em dispositivos móveis, sistemas de atendimento e diversos serviços. A inteligência artificial representa a principal transformação dentro das empresas contemporâneas (Medeiro et al., 2023). Um estudo global apontou que a adoção dessa tecnologia atingiu 72% das organizações, enquanto a inteligência artificial generativa apresentou um crescimento expressivo, saltando de 33% em 2023 para 65% em 2024 (McKinsey, 2024). A adoção dessas ferramentas não é apenas uma resposta à evolução tecnológica, mas uma estratégia para aprimorar a experiência do consumidor em diversas frentes, desde o mapeamento da jornada até a personalização das comunicações. Embora as tecnologias desempenhem um papel crucial, as emoções humanas continuam definindo a experiência, de modo que a combinação de inovação técnica e empatia é vista como o futuro do setor (Kotler et al., 2021). O objetivo central reside em compreender como a implementação da inteligência artificial impacta diretamente a experiência em empresas de diferentes segmentos, analisando a percepção de profissionais sobre esses avanços.

A investigação caracteriza-se como uma pesquisa qualitativa de natureza exploratória, metodologia escolhida por permitir uma investigação profunda e contextualizada dos significados e percepções relacionados ao uso da inteligência artificial. Essa abordagem valoriza a interpretação dos fenômenos sociais a partir da perspectiva dos sujeitos envolvidos, sendo ideal para compreender temas recentes marcados por subjetividades (Flick, 2008). A natureza exploratória justifica-se pelo fato de o tema estar em constante transformação, exigindo um olhar atento sobre como os profissionais interpretam os efeitos da tecnologia em suas rotinas estratégicas (Gil, 2008). Em razão de limitações geográficas e de disponibilidade, a coleta de dados ocorreu por meio de um formulário estruturado composto por 10 questões abertas, formuladas a partir de construtos teóricos mapeados na literatura para assegurar a obtenção de dados pertinentes e coerentes com os objetivos propostos.

A amostra foi composta por 17 profissionais de marketing e experiência do cliente, atuantes em diferentes segmentos que já utilizam ou utilizaram inteligência artificial em suas operações. Para preservar a confidencialidade e garantir a espontaneidade, a pesquisa foi conduzida de forma anônima, e cada participante recebeu um identificador de R1 a R17. A análise dos dados seguiu a proposta de análise de conteúdo, organizada em três etapas fundamentais: pré-análise, exploração do material e tratamento com interpretação dos resultados (Bardin, 2011). Na primeira etapa, realizou-se uma leitura detalhada para organizar o material e identificar trechos com relação direta ao tema. Na fase de exploração, os dados foram categorizados em cinco eixos temáticos: a utilização da tecnologia na jornada, as percepções de impacto, os efeitos na personalização, as barreiras enfrentadas e os resultados percebidos. Por fim, os dados agrupados foram interpretados à luz do referencial teórico, permitindo a construção de um panorama claro sobre o impacto da inteligência artificial no campo da experiência do cliente.

A análise sobre a utilização da inteligência artificial na jornada do cliente revelou que a maioria dos profissionais utiliza o recurso em pontos específicos, de forma inicial e limitada, embora exista um movimento crescente para implementações mais estruturadas. Relatos indicam que o uso ocorre em etapas como a jornada de compra e em pesquisas de satisfação voltadas à análise de indicadores. Profissionais destacam a aplicação na elaboração de textos, escolha de opções em testes A/B e no atendimento automatizado, utilizando buscas inteligentes em bases de conhecimento para propor respostas assertivas aos questionamentos dos consumidores. Observa-se uma heterogeneidade de práticas, com empresas em diferentes estágios de experimentação e validação de ferramentas, muitas vezes sem uma estratégia integrada ao longo de toda a jornada. A tecnologia oferece grandes benefícios, mas impõe desafios de adaptação rápida a novos processos e formas de interação (Cukier, 2021). Existem ainda muitos obstáculos na adoção em empresas privadas e públicas devido ao nível de confiabilidade e à necessidade de investimento (Hunter et al., 2018).

No contexto prático, ferramentas baseadas em modelos de chat instantâneo e armazenamento de dados estão sendo introduzidas, embora algumas aplicações ainda sejam consideradas superficiais. Os chatbots baseados em inteligência artificial têm se consolidado como uma aplicação corporativa estratégica, com potencial para aumentar a eficiência no atendimento e reduzir custos operacionais (Lee e Chung, 2023). O uso de modelos de linguagem para acelerar a criação de respostas e materiais impacta diretamente os pontos de contato, contribuindo para uma comunicação mais ágil. Tais ferramentas contribuem para uma experiência mais qualificada, pois as respostas tendem a ser precisas e personalizadas, favorecendo a satisfação e a fidelização (Haleem et al., 2024). Profissionais relatam que o uso estratégico já permite criar narrativas envolventes e auxiliar em diversas frentes operacionais, demonstrando que as empresas começam a enxergar a tecnologia como uma aliada importante. À medida que a inteligência artificial amadurece, cresce o interesse das organizações em incorporá-la de forma estruturada aos produtos e serviços (Ruokonen e Ritala, 2024).

A percepção dos profissionais sobre o impacto da tecnologia na relação entre marcas e clientes é majoritariamente positiva. Muitos enxergam a inteligência artificial como o futuro das próximas gerações e uma oportunidade ímpar para melhorar a gestão interna e a experiência do consumidor. O investimento nessas ferramentas ajuda a organizar e analisar informações com mais eficiência, permitindo entender melhor as tendências de consumo. O uso da tecnologia já apresenta ganhos significativos tanto em aspectos sociais quanto econômicos, auxiliando as operações a maximizarem resultados (Franke, 2019). No entanto, a adoção inicial gera certa insegurança, com receios sobre o uso inadequado que pode causar erros e manchas na reputação das marcas. Embora o objetivo seja aprimorar a experiência, o uso incorreto pode gerar efeitos negativos (Puntoni et al., 2021). Na atuação profissional, a tecnologia tem facilitado a criação de laços com áreas de desenvolvimento e pesquisa, permitindo maior objetividade e otimização do tempo.

A inteligência artificial tem mudado a forma de atuar dos especialistas em experiência do cliente, ajudando a entender o comportamento do público, personalizar interações e antecipar demandas. A análise de dados tornou-se mais eficiente e estratégica, consolidando a tecnologia como uma aliada na elevação da produtividade organizacional (Ramachandran et al., 2021). Contudo, os efeitos positivos dependem não apenas da ferramenta, mas da forma como os humanos se relacionam com ela, exigindo uma mentalidade voltada ao domínio tecnológico e à aceitação de incertezas (Marvi et al., 2025). Na personalização da experiência, a inteligência artificial é um elemento estratégico capaz de tornar as ofertas mais relevantes e alinhadas às necessidades individuais (Ho e Chow, 2024). Alguns profissionais já conseguem ajustar processos de atendimento, implementando canais digitais que reduzem o tempo médio de atendimento e aumentam a agilidade.

A mensuração da eficácia dessas estratégias ainda enfrenta obstáculos, com parte dos profissionais admitindo a ausência de dados estruturados ou a falta de aderência a métodos de avaliação. Por outro lado, organizações mais maduras monitoram métricas como a taxa de uso de serviços, o índice de satisfação do cliente e o Net Promoter Score, estabelecendo metas trimestrais. Dados sobre histórico de compras, canais preferidos e tempo de resposta permitem que a tecnologia identifique padrões e personalize abordagens de forma certeira, aumentando o engajamento. As empresas buscam avaliar a experiência geral por meio de diversas métricas para resolver o que o cliente realmente precisa (Lemon e Verhoef, 2020). O uso de métricas de feedback serve como um caminho acessível para iniciar a mensuração, funcionando como etapa introdutória para uma abordagem orientada por dados.

As barreiras e desafios percebidos incluem incertezas sobre a adequação da tecnologia na indústria e o controle da qualidade das respostas, visando evitar alucinações e riscos jurídicos. Existe o receio de gerar conteúdos desalinhados aos valores da empresa, o que exige revisões constantes. A adoção é um processo complexo que demanda tempo e maturidade organizacional para que os benefícios sejam plenamente alcançados (Hunter et al., 2018). Aspectos humanos também emergem como obstáculos, especialmente a dificuldade de lidar com tecnologias novas por parte de consumidores avessos a interações robóticas. A integração com sistemas legados nem sempre é simples, e manter o toque humano nas interações é um desafio crítico para que o cliente se sinta ouvido. Resistências internas também são notadas, motivadas pelo medo da substituição de postos de trabalho e pela falta de familiaridade com as ferramentas. Antes da adoção, os funcionários realizam avaliações baseadas em experiências prévias, o que influencia suas atitudes e o sucesso da implementação (Chiu et al., 2021).

Reconhecer as inseguranças de colaboradores e clientes é essencial para desenvolver estratégias que facilitem a transição tecnológica. No que tange aos resultados percebidos, os profissionais visualizam transformações significativas, como atendimentos mais rápidos, antecipação de necessidades e resoluções proativas de problemas. A inteligência artificial envolve a capacidade de compreender linguagem, desenvolver ideias e adaptar-se a novas situações (Khan e Khan, 2024). Essa multiplicidade de facetas permite que cada organização adapte a tecnologia ao seu contexto específico, configurando um processo dinâmico. A ferramenta deve ser encarada como uma aliada que, quando bem alimentada com informações, contribui para a satisfação e retenção. A satisfação torna-se automática quando o fator humano por trás da tecnologia consegue melhorar os processos operacionais. O ser humano é um componente essencial no processo de aprendizado, e abordagens centradas nas pessoas são determinantes para o sucesso (Retzlaff et al., 2024).

A utilização da inteligência artificial na jornada do cliente ainda se encontra em estágios iniciais para a maioria das empresas, sendo aplicada de forma pontual em áreas como automação de mensagens e análise de dados. No entanto, a maturidade crescente indica um caminho para usos mais avançados e estratégicos. Os impactos positivos incluem maior agilidade e eficiência, mas as preocupações com a qualidade das interações e a necessidade de empatia permanecem latentes. A falta de preparo das equipes e a ausência de dados estruturados são barreiras que demandam investimentos em cultura organizacional e infraestrutura. A tecnologia possui um potencial transformador significativo, mas seu sucesso depende do alinhamento entre estratégia, tecnologia e preparo humano. O estudo das percepções práticas oferece subsídios para que as organizações adotem a inteligência artificial de forma consciente e centrada no consumidor. Investigações futuras devem aprofundar o impacto em diferentes portes de empresas e regiões geográficas, explorando como o aprendizado de máquina e a análise preditiva podem ampliar os benefícios percebidos.

Conclui-se que o objetivo foi atingido, uma vez que se identificou que a inteligência artificial impacta positivamente a experiência do cliente ao promover agilidade e personalização, embora sua aplicação ainda ocorra de forma incipiente e enfrente barreiras culturais e técnicas significativas. O estudo demonstrou que a eficácia da tecnologia está intrinsecamente ligada à supervisão humana e ao planejamento estratégico, evidenciando que a ferramenta não substitui a sensibilidade humana, mas a potencializa quando integrada de maneira ética e estruturada aos processos organizacionais.

Referências Bibliográficas:

Bardin, L. 2011. Análise de conteúdo. 70 ed. Lisboa Edições, São Paulo, SP, Brasil.

Calafate, M. 2021. O impacto das novas tecnologias na experiência do consumidor. ISCAP, Instituto Politécnico do Porto 10(2): 123-145. https://doi.org/10.34630/tth.vi4.5739

Chiu, Y.-T.; Zhu, Y.-Q.; Corbett, J. 2021. In the hearts and minds of employees: A model of pre-adoptive appraisal toward artificial intelligence in organizations. International Journal of Information Management 60(C): 102379. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102379

Cukier, K. 2021. Commentary: How AI shapes consumer experiences and expectations. Journal of Marketing 85(1): 152–155. https://www.jstor.org/stable/26973178

Flick, U. 2008. Introdução à pesquisa qualitativa. 3ed. Artmed, Porto Alegre, RS, Brasil.

Frank, L.; Poll, R.; Roeglinger, M.; Lea, R. 2020. Design heuristics for customer-centric business processes. Business Process Management Journal 26(6): 1283-1305.

Franke, U. 2019. Harnessing artificial intelligence. European Council on Foreign Relations. http://www.jstor.org/stable/resrep21491.

Gil, A. C. 2008. Métodos e técnicas de pesquisa social. 6ed. Atlas, 2008. São Paulo, SP, Brasil.

Haleem, A.; Javaid, M.; Singh, R.P. 2024. Exploring the competence of ChatGPT for customer and patient service management. Intelligent Pharmacy 2(3): 392-414. https://doi.org/10.1016/j.ipha.2024.03.002

Ho, S. P. S.; Chow, M. Y. C. 2024. The role of artificial intelligence in consumers’ brand preference for retail banks in Hong Kong. J Financ Serv Mark 29: 292–305. https://doi.org/10.1057/s41264-022-00207-3

Hunter, A. P.; Sheppard, L. R.; Karlén, R.; Barleiro, L. 2018. Adoption of artificial intelligence. In: Artificial intelligence and national security: The importance of the AI ecosystem, p. 24–34. Center for Strategic and International Studies (CSIS). https://www.jstor.org/stable/resrep22492.7

Khan, H. R.; Khan, M. R. 2024. Customer inspiration and artificial intelligence: A paradigm shift in marketing. In: Reference Module in Social Sciences, cap. 7. Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-443-13701-3.00007-4

Kotler, P.; Kartajaya, H.; Setiawan, I. 2021. Marketing 5.0: Tecnologia para a humanidade. 1ed. Sextante, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

Lee, J.; Chung, N. 2023. Understanding the user satisfaction and loyalty of customer service chatbots. Journal of Retailing and Consumer Services 70: 103096. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2022.103211

Lemon, K. N.; Verhoef, P. C. Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of Marketing, v. 80, n. 6, p. 69–96, nov. 2016. DOI: 10.1509/jm.15.0420.

Madruga, R. 2021. Gestão do relacionamento e customer experience: a revolução na experiência do cliente. 2ed. Atlas, Barueri, SP, Brasil.

Marvi, R.; Foroudi, P.; Amirdadbar, N. 2025. Dynamics of user engagement: AI mastery goal and the paradox mindset in AI–employee collaboration. International Journal of Information Management 83: 102908. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2025.102908

Mckinsey & Company. 2024. O estado da IA no início de 2024: a adoção da Gen AI dispara e começa a gerar valor. Disponível em: <https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2024>. Acesso em: 18 mar. 2025.

Medeiros, A.; Amorim, B. P.; Tabata, P. I.; Felicissimo, V. R. 2022. Os impactos da inteligência artificial nas estratégias de marketing. Refas – Revista Fatec Zona Sul 9(24): 1-24. https://doi.org/10.26853/Refas_ISSN-2359-182X_v09n01_02

Puntoni, S.; Reczek, R. W.; Giesler, M.; Botti, S. 2021. Consumers and artificial intelligence: An experiential perspective. Journal of Marketing 85(1): 131–151. https://www.jstor.org/stable/26973177

Ramachandran, K. K.; Mary, A. A. S.; Hawladar, S.; Asokk, D.; Bhaskar, B.; Pitroda, J. R. 2021. Machine learning and role of artificial intelligence in optimizing work performance and employee behavior. Materials Today: Proceedings 47: 3748-3753. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.11.544

Retzlaff, T.; Dethlefs, N.; Weng, P.; Miah, J.; Alghamdi, M.; Yang, J.; Silva, A.; Aouedi, O.; Tang, H. Human-in-the-loop reinforcement learning: a survey and position on requirements, challenges, and opportunities. Journal of Artificial Intelligence Research, v. 79, p. 1477-1563, 2024. DOI: https://doi.org/10.1613/jair.1.15348

Ruokonen, M.; Ritala, P. 2024. How to succeed with an AI-first strategy? Journal of Business Strategy 45(6): 396-404. https://doi.org/10.1108/JBS-08-2023-0178

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Marketing do MBA USP/Esalq

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