O setor de saúde precisa superar mais do que a conformidade para escalar as comunicações com IA

Faltam poucos dias para a sua consulta médica e, “Ding!”, seu celular apita com uma mensagem de texto de lembrete. Alguns dias depois, você recebe uma notificação de que sua receita médica está pronta para ser retirada. Em seguida, chega outra avisando que os resultados dos seus exames estão prontos no aplicativo.

O setor de saúde gera exatamente o tipo de comunicação repetitiva e de alto volume com o qual os agentes de IA foram criados para lidar, e ele já os está colocando para trabalhar.

Mas escalar a IA se torna complicado em um setor regido por questões de privacidade de dados e conformidade. Os provedores de saúde têm o dever moral de proteger seus pacientes, inclusive seus dados, e falhar nisso é algo gravíssimo. Registros médicos vazados podem facilmente cair em mãos criminosas, gerar multas judiciais pesadas e resultar em uma quebra permanente da confiança de pacientes. E, ainda assim, os riscos não desanimaram o setor.

O Paradoxo da Produção de AI , relatório da Sinch, consultou mais de 450 lideranças do setor de saúde em dez regiões sobre como já usam, ou planejam usar, a IA na comunicação com o cliente. O que descobrimos vai contra o que se poderia esperar de um setor tão regulamentado. Embora a conformidade torne mais difícil para o setor de saúde implementar a IA, não é por esse motivo que os agentes em produção continuam falhando.

O uso da IA na comunicação com o cliente passou das conversas de “e se” nas salas de diretoria para as estratégias anuais de investimento dessas mesmas organizações. Na área da saúde, até 96% das organizações estão aumentando os gastos com comunicações de IA em 2026. O setor está entre os mais propensos a planejar aumentos de investimento de 50% ou mais em comunicações com clientes baseadas em agentes de IA, com 16% contra 13% no geral. Essa ambição aponta para uma oportunidade clara: engajamento de pacientes em escala.

Todos os dias, os provedores de saúde enviam aos pacientes um alto volume de atualizações urgentes, desde um lembrete de consulta até um acompanhamento após uma falta. É algo repetitivo, constante e, honestamente? Muitas vezes, vai além do que um call center consegue dar conta.

Vinte e dois por cento das lideranças de saúde veem os agentes de voz de saída para consultas, lembretes e contatos proativos como a maior oportunidade para IA de voz, cinco pontos acima da média geral (17%). Verificação de identidade é a outra grande oportunidade do setor de saúde. Antes de poder verificar o resultado de um exame ou confirmar uma receita médica, é preciso comprovar a identidade. Por isso, 41% colocam essa tarefa quase no topo da lista para os agentes de IA assumirem.

Por muito tempo, ouvimos falar sobre como as organizações não estão conseguindo concretizar suas ambições de IA porque ficam presas na fase piloto. Nossa pesquisa mais recente descobriu que esse não é mais o caso na comunicação com o cliente. Em todos os setores, agentes de IA entraram em produção, e a área da saúde não é exceção: 55% das organizações já estão operando e 80% planejam entrar em operação até o final de 2026.

No entanto, é o que avança mais devagar no estudo. A taxa de implementação do setor de saúde fica sete pontos abaixo da média geral, e sua taxa de conversão de piloto para produção também é a mais baixa entre todos os setores.

O consentimento de pacientes, os dados clínicos e a HIPAA elevam o nível de exigência além do que a maioria dos setores enfrenta, e as diretrizes específicas sobre a IA ainda são nebulosas. Apenas 37% das organizações de saúde relatam ter diretrizes claras sobre a divulgação do uso de IA, uma das taxas mais baixas do estudo.

Essa cautela se reflete no nível de preparação que as equipes sentem. Apenas 42% das lideranças da saúde se dizem muito confiantes em implementar em escala. As preocupações com confiança, segurança e governança são apontadas por 37% como a principal barreira para que a IA gere um impacto real nos negócios.

Acontece que entrar em produção é apenas a primeira parte do desafio. Setenta e cinco por cento das organizações de saúde que executam agentes de IA em produção foram forçadas a reverter ou desativar algum deles devido a falhas de governança. Entre os programas com mecanismos de proteção totalmente maduros e, consequentemente, melhor detecção, a taxa é, na verdade, ainda maior: 80%.

Para as lideranças da área da saúde, a principal consequência dessas falhas são equipes de suporte sobrecarregadas (34%) ou danos duradouros à marca (33%). Exatamente o tipo de resultado que esses programas deveriam evitar.

Mas os sinais de alerta realmente disparam quando você analisa o principal motivo para essas reversões, que em 33% dos casos é o vazamento de PII ou de dados. O setor sabe muito bem como custa caro quando dados confidenciais caem nas mãos erradas. A IBM descobriu que, por 13 anos consecutivos, o setor de saúde registrou o maior custo médio por violação de todos os setores, chegando a US$ 6,64 milhões. E, claro, qualquer vazamento de dados também é uma quebra na confiança de pacientes — algo que não se resolve com dinheiro.

É tentador culpar a complexidade da conformidade pelas falhas dos agentes de IA, mas nossa pesquisa revela que esse não é o caso. Quando uma organização de saúde entra em produção, ela acompanha todos os outros setores nas 19 medidas de conformidade e privacidade abordadas no estudo, e sua taxa de falha é apenas um ponto maior que a média geral.

A pressão por conformidade atrasou o caminho do setor de saúde até a produção, mas, uma vez em operação, a desvantagem do setor parece deixar de ser um problema. Outra coisa atua como um gatilho para as falhas, e nem sempre é fácil identificar o quê.

Um problema que nossa pesquisa descobriu é que nem todo mundo compartilha a mesma visão sobre o programa de IA. As lideranças técnicas relatam constantemente reversões em uma taxa mais alta do que as lideranças de negócios nas mesmas organizações.

Na área da saúde, existe uma desconexão significativa quando se trata de mecanismos de proteção. Trinta e seis por cento da alta liderança executiva da área de saúde relata ter mecanismos de proteção totalmente maduros, contra 18% das pessoas diretoras que os constroem. Todo mundo já viu isso acontecer: um problema que parece menor visto de cima recebe financiamento como se fosse menor, e o trabalho que evitaria a próxima reversão acaba não acontecendo.

Uma lacuna de visibilidade semelhante se aplica às expectativas de custo: 34% da alta liderança executiva em saúde espera que a IA reduza os custos em mais da metade, número que cai para 12% entre as pessoas diretoras responsáveis pela sua entrega.

Quem aprova a maturidade e quem tem a responsabilidade por ela estão descrevendo dois programas diferentes. E quanto mais distante do desenvolvimento, mais otimista é o cenário.

“Como liderança de nível executivo (C-level), muitas vezes você não se envolve em todos os detalhes da criação da tecnologia, mas esse é exatamente o ponto. Os executivos precisam operar em uma altitude diferente, com um horizonte mais amplo. Você vê como a tecnologia se comporta e, mais importante, pode prever para onde ela está indo e o que vai possibilitar em seguida. Uma coisa que todo líder precisa internalizar é que a IA que temos hoje é a pior IA que teremos. Deste ponto em diante, ela só fica melhor, mais rápida e mais capaz. Essa é a perspectiva que as lideranças de nível executivo trazem: a capacidade de enxergar além dos atritos de curto prazo e reconhecer onde isso vai dar. E essa trajetória só está acelerando.”

Stefan Wenzel CPO, SAP Cloud de Engajamento

Nosso estudo descobriu que, de modo geral, o maior indicador de sucesso na implementação da IA é a infraestrutura de comunicações que opera por trás do agente.

Na área da saúde, é exatamente para lá que as falhas apontam. Um terço das reversões na saúde teve como gatilho o vazamento de dados ou a exposição de PII. Isso significa que dados clínicos confidenciais estão surgindo onde não deveriam. O resultado de um exame enviado ao paciente errado ou um histórico de medicação incluído em uma mensagem que deveria apenas confirmar o horário de uma consulta.

A lacuna na trilha de auditoria é igualmente reveladora: uma em cada cinco reversões (20%) se deve à falta de auditabilidade. O sistema simplesmente não conseguiu mostrar o que o agente fez, nem por quê.

Essas são falhas de infraestrutura. A exposição de PII e as lacunas na trilha de auditoria se originam em uma camada abaixo do conjunto de regras, na infraestrutura em que o agente é executado. Os dados vieram à tona porque a plataforma não os bloqueou, e é impossível rastrear como isso aconteceu, pois ela não registrou o processo.

Tudo isso tem um custo que nem sempre é óbvio. Oitenta e um por cento das equipes de engenharia do setor de saúde dizem que passam pelo menos metade do tempo em controles de segurança. Isso em vez de criar novos recursos. E a carga de trabalho não desaparece depois que os agentes são implementados. Na verdade, 36% das equipes na fase de produção dizem passar a maior parte do tempo lidando com segurança, um aumento em relação aos 29% antes da produção.

A segurança também não é tudo. Mais da metade (57%) está criando de forma personalizada a capacidade de manter o contexto quando o paciente muda de canal, porque a plataforma não oferece isso nativamente. Tudo isso é tempo de engenharia que poderia ser investido na melhoria da experiência do paciente.

A boa notícia é que os provedores de saúde já estão financiando a coisa certa. Confiança, segurança e conformidade lideram sua lista de prioridades de investimento com 75%, como acontece em todos os lugares. Mas o setor de saúde também prioriza a infraestrutura de comunicações com 64%, três pontos acima da média e seis pontos acima do próprio desenvolvimento do agente de IA. Para um setor tão cuidadoso, é uma declaração clara de onde acreditam que o problema mora.

E o que eles buscam em uma parceria reflete isso. As capacidades que as pessoas do setor de saúde mais valorizam apontam para a plataforma por trás do agente: confiabilidade, conformidade e responsabilidade. E a confiabilidade é exatamente onde a infraestrutura atual deixa a desejar, com 44% afirmando que não é confiável o suficiente para interações autônomas de IA. Considerando tudo isso, temos uma especificação para uma infraestrutura melhor.

Provedores de saúde navegaram por um cenário complexo envolvendo HIPAA, consentimento de pacientes e dados clínicos para chegar à produção com a IA. Mas, uma vez em operação, esse não é o motivo de as coisas estarem falhando. Essas falhas decorrem de uma camada abaixo, na infraestrutura em que o agente é executado. E essa história se mantém em todos os setores analisados no estudo.

A Paradoxo da Produção de AI combina insights de 2.527 lideranças corporativas para analisar o que acontece depois que as organizações lançam seus agentes de IA, o custo da falha e a importância de uma base forte. Veja a comparação do setor de saúde e o que torna um programa de IA bem-sucedido.

Autor: Tara Brownbill Tara Brownbill is a Senior Content Manager at Sinch