20 de fevereiro de 2026
Impacto da inteligência artificial na automação e personalização da comunicação com clientes
Thiago Amaral da Costa; Rafael Toassi Crispim
Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.
Este estudo analisa como soluções de Inteligência Artificial (IA) são aplicadas na automação e personalização da comunicação com clientes, investigando benefícios, desafios e fatores críticos de sucesso. A pesquisa explora as dimensões técnicas, organizacionais e culturais que influenciam a adoção de tecnologias inteligentes para orientar estratégias empresariais. A relevância do tema reside na crescente demanda por interações digitais eficientes, cenário no qual a IA se posiciona como um vetor de transformação.
A transição para o mercado digital tornou a Inteligência Artificial um pilar estratégico na reconfiguração dos processos de comunicação (Russell & Norvig, 2021). Sua capacidade de processar grandes volumes de dados em tempo real, identificar padrões comportamentais e automatizar respostas contextuais permite que organizações superem as limitações da comunicação em massa, oferecendo interações escaláveis e personalizadas. Essa evolução atende à expectativa do consumidor moderno, que valoriza marcas capazes de reconhecer suas necessidades individuais.
Dados de mercado confirmam essa tendência. Um estudo da McKinsey & Company (2022) revela que 71% dos consumidores esperam experiências personalizadas, e as empresas que atendem a essa demanda podem registrar um aumento de até 40% em suas receitas. Essa estatística posiciona a personalização como um requisito para o crescimento. A projeção da Grand View Research (2023), que estima que o mercado de IA aplicada ao marketing ultrapassará 80 bilhões de dólares até 2030, corrobora a centralidade da tecnologia, indicando um investimento crescente por parte das organizações.
A aplicação da IA na comunicação, segundo Davenport e Ronanki (2018), concentra-se em automação de processos, análise cognitiva e interação com clientes. A automação otimiza a eficiência operacional, permitindo o gerenciamento de fluxos de comunicação com mínima intervenção humana, o que resulta em redução de custos. A personalização utiliza algoritmos para analisar o comportamento do usuário, garantindo que cada mensagem ou oferta seja relevante, fortalecendo o engajamento. A sinergia entre esses pilares cria um ciclo de aprendizado contínuo; cada interação refina as futuras comunicações.
Contudo, a implementação da IA enfrenta obstáculos. A eficácia dos algoritmos depende da qualidade dos dados, exigindo uma governança robusta para evitar vieses. A integração com sistemas legados e a capacitação técnica das equipes representam desafios técnicos. Barreiras culturais, como a resistência à mudança, também podem comprometer os projetos. Um relatório da PwC (2024) aponta que 49% das empresas hesitam em adotar novas tecnologias devido a entraves estruturais e culturais, evidenciando que a transformação digital é um desafio tanto tecnológico quanto organizacional. A complexidade é ampliada por questões éticas e de conformidade com regulamentações de proteção de dados.
Para investigar a aplicação prática da IA, este estudo adota uma abordagem qualitativa e aplicada, utilizando o método de Estudo de Caso Múltiplo para uma análise aprofundada e comparativa (Yin, 2011). A utilização de múltiplos casos enriquece a análise ao permitir a identificação de padrões e variações, contribuindo para teorias mais robustas (Eisenhardt, 1989). Essa abordagem é adequada para explorar a complexidade da implementação de tecnologias inovadoras.
Foram selecionados quatro casos para uma visão multifacetada: uma empresa fornecedora de soluções de IA (Empresa A) e três clientes de setores distintos: mobilidade (Empresa B), e-commerce (Empresa C) e varejo digital (Empresa D). Essa estrutura permitiu a triangulação de perspectivas. A Empresa A, de grande porte, oferece automação de marketing. A Empresa B, de grande porte, atua em mobilidade intermunicipal. A Empresa C, de médio porte, comercializa produtos personalizados. A Empresa D, de grande porte, opera no varejo de vestuário. A diversidade de setores e portes permitiu capturar diferentes níveis de maturidade digital.
A coleta de dados combinou entrevistas semiestruturadas e análise documental (Miles, Huberman & Saldaña, 2014). Foram realizadas quatro entrevistas com profissionais envolvidos na implementação da IA em cada empresa: uma especialista da Empresa A, um gerente sênior da Empresa B, um líder de CRM da Empresa C e um diretor digital da Empresa D. Os roteiros exploraram funcionalidades, desafios, motivações e benefícios. As entrevistas, realizadas entre abril e maio de 2025, duraram de 45 a 60 minutos, foram gravadas e transcritas. A análise documental incluiu relatórios de desempenho e dashboards para validação cruzada das informações.
A análise dos dados foi conduzida por meio da análise de conteúdo (Bardin, 2011), utilizando um sistema de codificação com categorias predefinidas: motivação para adoção, desafios na implementação, integração, impacto em KPIs, experiência do cliente, suporte e estratégias de superação. A codificação manual das transcrições permitiu identificar temas recorrentes. A triangulação de fontes, combinando dados de entrevistas e documentos, reforçou a validade e a confiabilidade dos achados, construindo uma visão robusta do fenômeno.
Os resultados indicam que a principal motivação para a adoção de IA é a busca por eficiência operacional e personalização em escala. As prioridades estratégicas, contudo, variaram. Na Empresa B (mobilidade), o foco foi otimizar a demanda e implementar precificação dinâmica. Para a Empresa C (e-commerce), a motivação foi reduzir custos operacionais e automatizar fluxos de trabalho manuais. Na Empresa D (varejo digital), a prioridade foi unificar múltiplas plataformas para obter maior controle sobre os dados e criar uma experiência omnicanal. Os achados estão em consonância com a literatura, que aponta a personalização como demanda crescente (McKinsey, 2022) e necessidade estratégica (Grand View Research, 2023).
A automação de processos foi um dos pilares mais impactantes. Todas as empresas relataram ganhos de escala, ampliando o volume de interações sem aumento proporcional de custos, o que confirma a análise de Davenport e Ronanki (2018). A Empresa A destacou que a configuração de jornadas omnicanais automatizadas pode reduzir o tempo de execução de campanhas em mais de 40%. A Empresa B usou a automação para gerenciar comunicações em tempo real, enquanto a Empresa C escalou suas operações de marketing com uma equipe enxuta, utilizando recomendações automáticas.
A personalização foi percebida como um motor para a retenção de clientes e aumento das conversões. A capacidade da IA de analisar dados e adaptar mensagens em tempo real foi decisiva. A Empresa C relatou que algoritmos de recomendação de produtos, baseados no histórico de compras, resultaram em um aumento expressivo na taxa de conversão. A Empresa D, ao unificar plataformas e usar IA para segmentar campanhas, observou um aumento de aproximadamente 25% nas taxas de abertura de e-mails. Esses resultados validam estudos como o da McKinsey (2021), que demonstram que a personalização pode reduzir custos de aquisição em até 50% e elevar o ROI em marketing em até 30%.
Os impactos positivos foram refletidos em indicadores de desempenho mensuráveis. O retorno sobre o investimento (ROI) foi um ganho destacado, com a Empresa A reportando que seus clientes alcançam um ROI positivo em 6 a 12 meses. A Empresa B (mobilidade) viu a taxa de ocupação de seus veículos aumentar de 68% para 82%. A Empresa C (e-commerce) registrou um crescimento de 25% no ticket médio e uma redução de 40% no tempo de execução de campanhas. Na Empresa D (varejo digital), as taxas de abertura de e-mails saltaram de 18% para 29%, e a taxa de cliques (CTR) mais do que dobrou, de 2,1% para 4,8%, além da redução de custos operacionais.
Apesar dos benefícios, a implementação apresentou desafios de integração técnica e gestão da mudança. A dificuldade em integrar a nova solução com sistemas legados foi um obstáculo comum, demandando esforços de customização. Essa barreira foi sentida pela Empresa C, cujo CRM anterior não tinha compatibilidade nativa, e pela Empresa D, que enfrentou complexidades na substituição de ferramentas consolidadas. Os achados corroboram a pesquisa da PwC (2024), que aponta a complexidade da infraestrutura como barreira à inovação.
As barreiras culturais e organizacionais foram igualmente críticas. A resistência interna, o ceticismo sobre o ROI e a desconfiança nos algoritmos foram recorrentes. Na Empresa D, a resistência da alta gestão foi um entrave, superado após a apresentação de resultados em projetos piloto. Na Empresa C, gestores temiam que a automação diminuísse o controle estratégico. Em contraste, a Empresa B, com uma cultura mais aberta à inovação, teve um processo de adoção mais fluido, evidenciando como o perfil organizacional influencia a transformação.
A superação desses desafios dependeu de estratégias internas e suporte externo. O papel da fornecedora (Empresa A) foi crucial, oferecendo suporte consultivo e treinamentos. Internamente, as empresas adotaram táticas como testes A/B para validar modelos (Empresa B), contratação de profissionais especializados (Empresa C) e uso de provas de conceito para obter adesão da liderança (Empresa D). Essas estratégias demonstram que o sucesso da implementação transcende a tecnologia, exigindo alinhamento organizacional.
Para o futuro, todas as empresas planejam expandir o uso da IA. A Empresa B pretende aprofundar o uso de modelos preditivos para otimizar a demanda. A Empresa C busca aumentar a autonomia dos sistemas, reduzindo a intervenção humana. A Empresa D foca em avançar na consolidação de uma experiência omnicanal. Do lado da fornecedora, a demanda é por funcionalidades mais autônomas e adaptativas. Essas tendências indicam uma evolução para sistemas mais inteligentes que redefinem o relacionamento entre empresas e clientes (Russell & Norvig, 2021).
Em conclusão, o estudo verificou que a Inteligência Artificial desempenha um papel transformador na comunicação com clientes, impulsionando a eficiência pela automação e gerando valor pela personalização. A automação otimiza recursos e a personalização fortalece o engajamento, resultando em impactos mensuráveis em indicadores como conversão, retenção e ROI. Os casos analisados demonstram que, apesar das variações setoriais, os benefícios da IA são consistentes, consolidando-a como um diferencial competitivo.
O sucesso da adoção, no entanto, não é determinado apenas pela tecnologia, mas por uma combinação de fatores organizacionais, técnicos e culturais. A superação de desafios como a integração de sistemas e a resistência interna depende do suporte consultivo, da capacitação das equipes e de uma cultura aberta à inovação. A maturidade digital e o alinhamento da liderança são decisivos para o ritmo da transformação. Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se que a aplicação de Inteligência Artificial na comunicação com clientes, por meio da automação e personalização, gera impactos operacionais e estratégicos mensuráveis, embora seu sucesso dependa da superação de barreiras técnicas e culturais.
Referências:
BARDIN, L. 2011. Análise de conteúdo. Edições 70, Lisboa, Portugal.
CALDARINI, G.; JAF, S.; MCGARRY, K. 2022. A literature survey of recent advances in chatbots. Information. Disponível em: https://arxiv. org/abs/2201.06657. Acesso em: 28 ago. 2025.
DAVENPORT, T. H.; RONANKI, R. 2018. Artificial Intelligence for the Real World. Harvard Business Review 96(1): 108-116.
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GRAND VIEW RESEARCH. 2023. Artificial Intelligence In Marketing Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software, Services), By Application (Social Media Advertising, Search Engine Marketing), By Technology, By End User Industry, By Region, And Segment Forecasts, 2025 – 2030. Disponível em: https://www. grandviewresearch. com/industry-analysis/artificial-intelligence-marketing-market-report#:~:text=The%20global%20artificial%20intelligence%20in,25.0%25%20from%202025%20to%202030. Acesso em: 28 ago. 2025.
MCKINSEY & COMPANY. 2021. The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying. Disponível em: https://www. mckinsey. com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying. Acesso em: 28 ago. 2025.
MILES, M. B.; HUBERMAN, A. M.; SALDAÑA, J. 2014. Qualitative Data Analysis: A Methods Sourcebook. 3ed. SAGE Publications, Thousand Oaks, CA, EUA.
PwC. 2024. Índice Transformação Digital Brasil 2024. Disponível em: https://www. pwc. com. br/pt/estudos/servicos/consultoria-negocios/indice-transformacao-digital-brasil-2024. html. Acesso em: 28 ago. 2025.
RUSSELL, S.; NORVIG, P. 2021. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4ed. Pearson, Londres, UK.
YIN, R. K. 2011. Qualitative Research from Start to Finish. Guilford Press, New York, NY, EUA.
Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Digital Business do MBA USP/Esalq
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