Chapter 1
Por dois anos, a história dominante na AI corporativa tem sido sobre estar estagnado. Essa história é precisa para a AI corporativa de forma ampla. Mas para a AI na comunicação com o cliente especificamente, algo diferente está acontecendo.
Essas organizações chegaram à produção. O debate sobre se deve implantar a AI na comunicação com o cliente acabou. O que acontece a seguir não é o que o mercado esperava.
Há uma história em que todos acreditam na AI corporativa: o purgatório dos projetos-piloto. A narrativa está definida há anos – a maior batalha é levar um piloto de AI até a produção. Em 2025, a McKinsey publicou um relatório afirmando que dois terços das organizações permaneciam em fases de piloto ou experimentação, e o Gartner descobriu que pelo menos 50% dos projetos de AI generativa são abandonados após a prova de conceito.
Além disso, a maioria tem enfrentado dificuldades para obter valor de seus investimentos em AI. O BCG descobriu que 60% ainda não haviam demonstrado nenhum valor material. E apenas 15% dos tomadores de decisão de AI relatam um aumento de EBITDA, de acordo com a Forrester, que prevê que as empresas adiarão 25% dos gastos planejados com AI para 2027.
das organizações permanecem em fases de piloto ou experimentação. (McKinsey, 2025)
dos projetos de Gen AI serão abandonados após a prova de conceito. (Gartner, 2026)
das organizações ainda não apresentaram nenhum valor material de seus investimentos em AI. (BCG, 2025)
dos tomadores de decisão de AI relatam um aumento de EBITDA proveniente da AI – a maioria ainda não o faz. (Forrester, 2026)
Mas na comunicação com o cliente baseada em AI, essa história não é mais verdade. Dados de 2.527 tomadores de decisão empresariais em dez países e seis setores diferentes mostram que a maioria das empresas está fazendo o envio de seus pilotos de IA para a produção.
Nossa pesquisa mostra que 62% das organizações já têm agentes de AI ativos em canais de clientes, e 88% estarão em produção dentro de 12 meses. Isso representa quase nove em cada dez empresas implantando ativamente agentes de IA no final de 2026.
E apesar do que muitos poderiam pensar, as organizações mais voltadas para a tecnologia não estão significativamente à frente no que diz respeito às comunicações com AI. 69% das organizações de tecnologia estão em produção contra 61% das organizações não focadas em tecnologia. Isso é um progresso, mas não é uma liderança geracional.
As empresas não estão executando a IA em um canal e observando o que acontece. A implantação média abrange 3,3 canais simultaneamente, com quase metade das empresas executando a AI em quatro ou mais. Os casos de uso mais populares para agentes de AI em todos os setores incluem suporte ao cliente, verificação de identidade e prevenção de fraudes.
O mix de canais também é forte. Quando questionados sobre quais canais estão planejando integrar com agentes de AI, os entrevistados citaram principalmente chatbot na web (64%), e-mail (63%), redes sociais (51%), WhatsApp (49%) e SMS/MMS (49%). A voz e as respostas de voz interativas estão em 42%, mas a AI mudou a voz do backlog para a prioridade. 67% das empresas agora a classificam como igual ou mais importante do que texto e envio de mensagens, e 41% veem o tratamento de chamadas totalmente autônomo como a maior oportunidade de voz.
A pesquisa da Sinch (2026) mostra que chatbot na web (64%), e-mail (63%) e redes sociais (51%) são os principais canais para a integração de agentes de AI.
Com quase metade das empresas executando a AI em quatro ou mais canais simultaneamente, o que elas estão tentando alcançar com tudo isso é importante. A pesquisa da Sinch (2026) mostra que, para 36% dos entrevistados, o principal objetivo que impulsiona as decisões de investimento é melhorar a satisfação e a fidelidade do cliente. O crescimento da receita vem em segundo lugar com 24%. A redução de custos é a terceira com 16%.
O interessante é que as organizações que investem de forma mais agressiva não estão tentando reduzir o número de funcionários. Elas estão competindo na experiência do cliente e tentando conquistar algo mais difícil de medir do que a eficiência ou o custo: a confiança do cliente.
A pesquisa da Sinch (2026) revela que os principais objetivos que impulsionam as decisões de investimento em AI são melhorar a satisfação do cliente (36%), o crescimento da receita (24%) e a redução de custos (16%).
A falta de investimento não é mais uma questão na comunicação com o cliente baseada em AI: 98% estão aumentando os gastos em 2026, e apenas 0,3% planejam cortes. Além disso, apenas 7% dos entrevistados citaram restrições orçamentárias como sua principal barreira para gerar impacto nos negócios por meio da comunicação com o cliente baseada em agentes.
E o caso do ROI também é real. Entre os líderes que já estão em produção, quase 60% estimam ganhos de eficiência operacional e melhorias na satisfação do cliente de mais de 25% em dois anos, com ganhos semelhantes previstos para receita e redução de custos.
A VISÃO REGIONAL:
O purgatório dos pilotos acabou globalmente, mas a saída não é uniforme. As taxas de implantação variam de 55% na EMEA a 67% na APAC, e as lacunas em nível de país são maiores. O Brasil lidera com 76% – 14 pontos acima da média global. A Alemanha tem a menor taxa de implantação de AI com 46% – 16 pontos abaixo.
A história mais interessante, no entanto, é como diferentes países estão sequenciando o investimento e a implantação. Alguns mercados ainda estão construindo em direção às suas ambições de AI. Outros estão mais avançados do que os números globais sugerem.
62% das organizações têm um agente de comunicação com o cliente baseado em AI ativo. 88% terão um até o final de 2026.
Chegar à produção foi difícil, e a maioria das empresas conseguiu. Mas os dados sugerem que escapar do purgatório dos pilotos não foi a parte mais difícil.
As organizações que estão na liderança não debatem mais cronogramas de produção ou casos de investimento. Elas implantaram, estão escalando – e o que encontraram do outro lado não é o que o mercado esperava.
A comunicação com o cliente baseada em AI finalmente saiu da fase piloto. Mas o que acontece depois que as empresas implementam com sucesso muda radicalmente a pergunta que todo líder de comunicações de AI deveria estar fazendo agora.
