São Francisco / EUA – O chatbot que apenas responde perguntas está dando lugar a sistemas capazes de investigar problemas, fazer perguntas adicionais e tomar ações dentro de regras previamente estabelecidas. Na Globo, essa mudança já está acontecendo no atendimento do Globoplay, com o uso de um agente de inteligência artificial desenvolvido sobre a plataforma da Salesforce.
O projeto está dentro da Plataforma de Monetização da Globo, área de tecnologia que dá suporte aos principais negócios de streaming da companhia, como Globoplay e Premiere, além da operação de publicidade. Segundo Samuel Dall’Agnol, diretor de Plataforma de Monetização da Globo, a Salesforce funciona como o núcleo dessa estrutura, reunindo dados de consumidores, produtos, pacotes, preços e condições de negociação.
A primeira aplicação do agente foi justamente em uma das áreas mais sensíveis para uma operação de assinatura: o atendimento e o pós-venda.
Batizado internamente de “Bial”, em uma referência ao apresentador Pedro Bial o agente atende consumidores pelo WhatsApp e por chatbot. A ideia também é que, futuramente, a experiência possa incorporar a voz de Pedro Bial.
A diferença em relação ao chatbot tradicional está na capacidade de investigação. Antes da IA generativa, a interação seguia uma lógica próxima à de uma URA: o consumidor escolhia entre opções predefinidas até chegar à resposta desejada. Agora, o agente consegue conduzir uma conversa e buscar mais informações quando a solicitação não está suficientemente clara.
“Ele já é autônomo para, se você não falar claramente, conseguir investigar. Faz perguntas para tornar mais claro”, explica Dall’Agnol.
Na prática, um consumidor que diga apenas que o aplicativo está instável pode receber perguntas adicionais para identificar o problema antes de uma resposta ser apresentada. O agente trabalha sobre uma base estruturada de conhecimento e também consegue utilizar informações da operação para direcionar o atendimento.
Os resultados apresentados pela Globo mostram o impacto da mudança. Em três meses, o agente realizou quase 1 milhão de atendimentos. O canal registrou aumento de 3% na retenção.
Também houve mudança no nível de resolução. Antes, o chatbot conseguia resolver pouco mais de 60% das demandas e encaminhava o restante para atendimento humano. Com o agente, a Globo afirma que esse índice chegou a mais de 80%.
O reflexo aparece também na satisfação. O NPS do canal aumentou em 26% em três meses. Além disso, o custo por atendimento caiu 29%.
IA também identifica o humor do consumidor
Outra capacidade incorporada ao agente é a leitura de sentimento. A tecnologia consegue identificar quando o consumidor chega ao atendimento particularmente insatisfeito e adaptar a condução da conversa.
Em situações de cancelamento, por exemplo, o sistema pode identificar o nível de insatisfação e seguir diferentes caminhos dentro das estratégias definidas pela empresa. A decisão não fica restrita a uma resposta automática: o agente pode conduzir o processo de acordo com as regras de negócio estabelecidas.
Para Dall’Agnol, essa mudança exige mais do que tecnologia. A Globo passou cerca de um ano e meio construindo o projeto, que ficou disponível a partir de maio, e uma parte importante do trabalho foi criar confiança interna na utilização da tecnologia.
A empresa utiliza inclusive uma IA para testar outra IA, em uma camada de controle de qualidade. A preocupação é evitar respostas inadequadas em situações de alta exposição pública. Em uma empresa de comunicação, um erro produzido por um agente pode rapidamente ganhar repercussão externa.
De atendimento para retenção
O uso dos agentes também já avançou para iniciativas de marketing. Um exemplo aconteceu durante o Rock in Rio, quando a Globo identificou assinantes do Globoplay que estavam havia mais de três meses sem acessar a plataforma.
Esse grupo era considerado uma base em risco de cancelamento. A companhia criou uma jornada de comunicação pelo WhatsApp utilizando agentes de IA para personalizar as mensagens a partir dos interesses de cada consumidor e dos shows disponíveis no festival.
Segundo a Globo, a iniciativa gerou mais de 20% de engajamento nessa base.
O caso mostra uma mudança importante na utilização da IA dentro da operação: o agente deixa de ser apenas uma ferramenta para responder ao consumidor depois que um problema aparece e passa a atuar também de forma preventiva, ajudando a identificar comportamentos e executar jornadas de relacionamento.
Próximo passo: agentes espalhados pela operação
O movimento não está restrito ao atendimento. Segundo Dall’Agnol, diferentes áreas de negócios da Globo já começam a desenvolver seus próprios agentes, com aplicações voltadas à eficiência operacional e à simplificação da oferta para o consumidor.
A evolução depende, porém, de uma base tecnológica e de dados preparada para isso. A Globo vem trabalhando há anos na centralização de dados para CRM e em um projeto mais amplo para organizar informações da companhia de forma que elas possam ser conectadas e utilizadas em diferentes áreas.
Para o executivo, esse processo começa a mudar o papel da própria área de tecnologia. Em vez de funcionar apenas como um gargalo para colocar novos projetos em produção, a tecnologia passa a atuar como habilitadora dos negócios.
O movimento também traz uma nova exigência: antes de colocar um agente para operar, é preciso definir quais regras de negócio podem ser executadas pela IA, quais decisões precisam continuar sob responsabilidade humana e quais dados podem ser utilizados em cada situação.
No varejo B2B, a lógica pode ser aplicada a diferentes etapas da jornada. Um agente pode, por exemplo, identificar um cliente que reduziu pedidos, investigar o histórico de compras e atendimento, sugerir uma ação comercial e até iniciar um contato dentro das regras definidas pela empresa. No pós-venda, pode investigar uma reclamação antes de encaminhá-la para um especialista. Em marketing, pode identificar clientes inativos e criar jornadas personalizadas de reativação. A criatividade, aqui, é o limite.
