Por que nenhuma empresa consegue acompanhar o movimento de comércio de IA da Amazon

Ronen Schwartz é CEO da K2view.

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A História Não Contada por Trás das Manchetes da IA da Amazon

Quando a Amazon anunciou que seu assistente de compras com IA, Rufus, estava agora impulsionando aumentos massivos no engajamento dos clientes e bilhões em vendas adicionais, a reação foi instantânea: surpresa, admiração e um leve sentimento de inveja. Foi visto como um avanço audacioso na forma como as empresas abordam a experiência do cliente.

Mas isso não foi um triunfo apenas dos modelos de IA. Foi possível graças a um ecossistema fechado. A Amazon opera inteiramente em sua própria plataforma, onde dados de produto, cliente, comportamento e compra são unificados e controlados. Essa configuração não é um modelo realista para a maioria das empresas, especialmente no setor financeiro. Essa indústria possui a maior adoção de centros de contato alimentados por IA, representando cerca de um quarto do mercado global. Ainda assim, seus dados estão dispersos entre gestão de contas bancárias, CRM, faturamento e plataformas de suporte. Em ambientes assim, a IA enfrenta dificuldades.

A lição é simples: o sucesso na experiência do cliente depende menos do brilhantismo do modelo e mais da qualidade e integridade dos dados que o sustentam. Sem uma visão unificada e contextual, os agentes de IA têm mais chances de interromper o suporte do que de melhorá-lo.

Quando a IA Encontra uma Realidade Caótica

Para a maioria das empresas, o ambiente de dados não se assemelha à plataforma integrada e vertical da Amazon. As informações estão espalhadas por dezenas de sistemas, cada um contendo partes do registro do cliente, duplicadas em alguns lugares, desatualizadas em outros, e raramente sincronizadas.

Inserir IA nesse ambiente cria caos. Os clientes recebem respostas conflitantes ou parciais, a confiança se deteriora, e representantes humanos precisam intervir para restaurar a confiança. O que era para ser automação se transforma em retrabalho, criando cargas maiores para ambos os lados da conversa.

Pense em contratar um atendente qualificado, mas dar a ele um arquivo cheio de registros incompletos ou mal rotulados. Seu talento é desperdiçado porque a base está quebrada. O mesmo vale para os agentes de IA: sem informações consistentes, precisas e oportunas, eles estão destinados ao fracasso.

O que Realmente é Necessário para Escalar a IA na Experiência do Cliente

Empresas que desejam replicar as manchetes da Amazon frequentemente focam no próprio modelo, ajustando prompts, comparando fornecedores ou buscando a próxima versão. Mas o fator decisivo para o sucesso a longo prazo é a base de dados que suporta esses modelos.

Para tornar os agentes de IA confiáveis e prontos para o ambiente empresarial, as organizações precisam de três elementos essenciais:

*   **Integração**: As informações do cliente espalhadas por dezenas de sistemas devem ser unificadas em uma única visão consistente. 
*   **Governança e segurança**: Os dados devem ser precisos, deduplicados, protegidos e em conformidade com as regulamentações de privacidade antes que a IA possa agir sobre eles. 
*   **Contexto em tempo real**: Os agentes precisam das informações mais atuais disponíveis, não de instantâneos desatualizados ou registros estáticos. 

Sem esses fundamentos, a IA rapidamente se desestabiliza, gerando erros, riscos de conformidade e clientes insatisfeitos. Com eles, a IA pode passar de pilotos a entregas de impacto real em escala. A lição é simples, mas muitas vezes negligenciada: agentes inteligentes requerem dados mais inteligentes.

De Pilotos à Transformação

Em diversos setores, as empresas estão experimentando a IA na experiência do cliente, implementando chatbots, assistentes virtuais ou ferramentas generativas em fluxos de trabalho de atendimento. Ainda assim, a maioria dessas iniciativas permanece na fase de testes. Um relatório recente do MIT revelou que quase 95% dos projetos de IA não chegam à produção. As iniciativas de experiência do cliente não são exceção. 
A diferença entre experimento e transformação se resume à base de dados.

Dados desconectados e de baixa qualidade prejudicam o suporte. Informações limpas e unificadas possibilitam escala, consistência e adoção responsável. Com a base certa, as empresas podem finalmente passar de experimentos para sistemas de produção que fortalecem tanto os relacionamentos com os clientes quanto os resultados de negócio.

Inspiração e Aviso

A história da Amazon é tanto um marco quanto um aviso. Ela mostra o que é possível quando agentes de IA são alimentados por dados conectados e de alta qualidade, mas também revela como essa configuração é rara. A maioria das empresas não consegue simplesmente replicá-la. O futuro da IA na experiência do cliente não será definido apenas por modelos cada vez mais sofisticados. Será moldado por organizações dispostas a investir na base de dados que torna esses modelos eficazes.