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A experiência no atendimento ao cliente transformou-se radicalmente em 2025, com grandes empresas brasileiras descobrindo que a integração entre tecnologia e toque humano é a chave para resultados excepcionais. Não é mais uma questão de escolher entre automação ou atendimento pessoal, mas sim encontrar o equilíbrio perfeito entre ambos.
Além disso, a inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta auxiliar para se tornar protagonista na estratégia de atendimento. Grandes corporações como Nubank, Magazine Luiza e Itaú implementaram sistemas avançados de automação e chatbots que não apenas resolvem problemas básicos, mas também aprendem continuamente com cada interação. Na verdade, os dados mostram que empresas que adotaram IA no suporte ao cliente viram um aumento de 47% na satisfação dos consumidores e redução de 35% no tempo de resolução de problemas.
Veja também: Reduzir o Tempo de Resposta com IA no WhatsApp.
Neste artigo, analisaremos o que realmente mudou na experiência do cliente, como empresas de referência aplicaram IA no atendimento, os casos de sucesso mais notáveis de 2025 e, principalmente, as valiosas lições que podemos extrair dessas implementações para o futuro do relacionamento com consumidores.
O que mudou na experiência do cliente em 2025
O cenário do atendimento ao cliente passou por uma revolução silenciosa em 2025. Enquanto no passado as empresas definiam os termos da relação com seus consumidores, hoje esse poder mudou de mãos completamente. A experiência do cliente tornou-se o ponto central das decisões estratégicas, impulsionada por três grandes transformações que redefiniram o mercado brasileiro.
Aumento das expectativas dos consumidores
Em 2025, o consumidor brasileiro se tornou significativamente mais exigente. Um estudo da Foundever revelou que 80% dos clientes, especialmente das classes A e B, consideram a experiência mais valiosa que os próprios produtos ou serviços [1]. Essa mudança de mentalidade criou um novo paradigma para as organizações.
Além disso, a pesquisa da PwC “Experience is Everything” demonstrou que 73% dos consumidores apontam a experiência como fator-chave nas decisões de compra [2]. Esse mesmo estudo indica que 74% desejam mais interação humana no futuro, apesar da crescente digitalização [2].
A forma como uma empresa se comunica, resolve problemas e antecipa necessidades passou a ser o principal diferencial competitivo. Em um mercado com alta concorrência, o relacionamento ganhou protagonismo absoluto, com consumidores dispostos a pagar mais por experiências superiores – 75% segundo o relatório da Zendesk [2].
Adoção massiva de canais digitais
A transformação digital acelerou drasticamente a adoção de canais digitais. Durante a pandemia, as vendas de e-commerce cresceram 30%, conforme pesquisa da McKinsey [3], consolidando o atendimento digital como pilar fundamental da experiência do cliente.
Um dado impressionante mostra que 64% dos clientes utilizaram um novo canal de atendimento em 2020, e 73% deles pretendem continuar utilizando esses canais [3]. A pesquisa TIC Domicílios 2020 reforça essa tendência ao revelar que 83% dos domicílios brasileiros possuem acesso à internet [4].
O chat foi considerado o canal de comunicação online mais satisfatório por 73% dos consumidores em uma pesquisa da Invesp [3]. Paralelamente, aplicativos de mensagens se firmaram como canais preferenciais – 92% dos usuários de internet no Brasil afirmam ter mandado mensagens por WhatsApp, Skype ou Facebook [4].
Essa mudança exige que as empresas ofereçam uma experiência coesa e perfeita em todos esses pontos de contato. O relatório da Salesforce aponta que 85% dos consumidores esperam interações consistentes entre canais físicos e digitais [2], tornando a abordagem omnichannel não mais um diferencial, mas uma necessidade absoluta.
Busca por personalização em tempo real
A personalização deixou de ser apenas um diferencial para se tornar uma expectativa básica. Um estudo da Medallia revelou que 61% dos consumidores estão dispostos a gastar mais com empresas que oferecem experiências personalizadas [5], e 82% afirmam que essas experiências influenciam a escolha da marca em pelo menos metade das vezes que fazem compras [5].
Em 2025, a hiperpersonalização se tornou mais sofisticada graças aos avanços da inteligência artificial e do machine learning [6]. Empresas agora utilizam dados de diversas fontes – histórico de compras, navegação no site, interações em redes sociais e até dispositivos IoT – para entender profundamente o comportamento de cada cliente.
Os resultados são convincentes: consumidores que recebem recomendações personalizadas têm até 80% mais chances de conversão [6]. De acordo com o estudo Real-Time Data Analytics in Customer Experience Management, empresas que utilizam dados em tempo real conseguem maior eficiência e clientes mais satisfeitos [2].
Para as grandes empresas, a mensagem é clara: não basta acompanhar indicadores – é preciso responder com agilidade ao que o cliente está vivenciando agora, oferecendo experiências genuinamente individualizadas.
Como grandes empresas aplicaram IA no atendimento
Em 2025, a implementação da inteligência artificial no atendimento ao cliente deixou de ser um diferencial para se tornar essencial nas estratégias das grandes corporações brasileiras. Os investimentos nessa área têm crescido consideravelmente, impulsionados pela necessidade de oferecer respostas ágeis e personalizadas em um mercado cada vez mais exigente.
Chatbots com linguagem natural
Os chatbots com processamento de linguagem natural (NLP) revolucionaram a forma como as empresas interagem com seus clientes. Diferentemente dos bots tradicionais baseados em regras, esses sistemas avançados conseguem compreender o contexto das mensagens, proporcionando interações mais fluidas e personalizadas [7]. Uma pesquisa da PwC revelou que 27% dos consumidores já não conseguem distinguir se estão falando com uma pessoa real ou um robô [7].
O mercado global de processamento de linguagem natural foi avaliado em 10,7 bilhões de dólares em 2020 e deve atingir 48,5 bilhões em 2026, com taxa de crescimento anual de 26,8% [8]. Essa tecnologia permite que os usuários expressem suas perguntas de maneira livre, sem a necessidade de se adaptarem a comandos específicos ou estruturas rígidas.
Os chatbots inteligentes não apenas analisam o conteúdo bruto das mensagens, mas também extraem informações cruciais para fornecer soluções mais rápidas e eficientes. Além disso, esse tipo de atendimento é completamente escalável, podendo lidar com múltiplas interações simultaneamente, sem perder a personalização [7].
Análise preditiva para antecipar demandas
A análise preditiva tornou-se ferramenta fundamental para empresas que buscam antecipar as necessidades dos clientes. Usando dados históricos e atuais, algoritmos de machine learning e inteligência artificial, as organizações conseguem prever comportamentos futuros com impressionante precisão [9].
Essa tecnologia permite identificar padrões de solicitações de diferentes complexidades, ajustando a distribuição de tarefas entre os agentes para otimizar os tempos de resposta [10]. No varejo, por exemplo, a análise preditiva ajuda na previsão de demanda e otimização de preços, uma vez que os modelos analisam fatores como concorrência, demanda e sazonalidade para ajustes em tempo real [11].
A Starbucks utiliza IA para “ampliar a conexão humana” por meio de sua iniciativa Deep Brew, que emprega aprendizado de máquina e análise preditiva para personalizar mensagens de marketing, aumentando a retenção e melhorando os fluxos de trabalho [12].
Automação de processos repetitivos
A automação de tarefas repetitivas no atendimento tem proporcionado ganhos significativos de eficiência. Segundo a Gartner, até 2030, cerca de 1 bilhão de tickets de serviços serão resolvidos por meio do autoatendimento [13].
As empresas que implementam tecnologias de automação conseguem economizar até 40% em novas contratações à medida que crescem [14]. Os sistemas automatizados de atendimento proporcionam suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem interrupções, permitindo que os atendentes humanos se concentrem na resolução de problemas mais complexos [14].
Entre as soluções mais adotadas estão:
- Fluxos de trabalho automatizados
- Chatbots integrados a diversos canais
- Sistemas de autoatendimento
- Automação de e-mails e mensagens
Essas ferramentas não apenas reduzem a carga de trabalho manual, mas também diminuem o risco de erros humanos e aceleram o tempo de resposta [15].
IA como apoio ao atendente humano
Um dos maiores aprendizados das empresas é que a inteligência artificial funciona melhor como complemento ao atendimento humano, não como substituta. Uma plataforma que combina automação com o toque humano proporciona o melhor dos dois mundos: a rapidez e eficiência da IA e a empatia e compreensão do atendimento humano [16].
A IA coleta e analisa dados sobre o cliente em tempo real, fornecendo ao atendente um histórico detalhado sobre o consumidor, como preferências, interações anteriores e comportamento de compra [16]. Isso permite um atendimento mais personalizado e eficiente.
Embora a tecnologia seja eficaz para lidar com tarefas repetitivas e fornecer respostas rápidas a perguntas comuns, a resolução de problemas complexos exige uma abordagem mais adaptativa. Os atendentes humanos possuem a capacidade de compreender nuances, avaliar contextos e aplicar julgamento crítico, habilidades que, por enquanto, estão além do alcance das máquinas [17].
O uso estratégico da IA permite que as empresas filtrem o atendimento inicial, resolvendo questões simples e direcionando apenas solicitações mais complexas para agentes humanos [16]. Isso otimiza recursos e garante que as interações mais desafiadoras recebam a atenção necessária.
Casos de sucesso que marcaram o ano
Grandes empresas brasileiras estabeleceram novos padrões no atendimento ao cliente em 2025, criando casos de sucesso que inspiraram todo o mercado. A aplicação estratégica da inteligência artificial gerou resultados impressionantes, combinando tecnologia avançada com o elemento humano.
Nubank: atendimento híbrido com IA
O Nubank destacou-se pela implementação do Precog, uma IA para eventos em tempo real que aprimorou significativamente o atendimento. Utilizando a tecnologia para prever necessidades dos clientes instantaneamente, o banco digital conseguiu melhorar sua capacidade de antecipar intenções durante interações com o suporte em mais de 50% [18].
Além disso, a fintech iniciou testes com IA generativa para personalizar o atendimento relacionado à concessão de crédito, apresentando possibilidades customizadas para cada cliente [2]. A abordagem híbrida permitiu que sistemas automatizados resolvessem 55% das consultas de primeiro nível, enquanto reduziu o tempo de resposta no chat em impressionantes 70% [1].
Magazine Luiza: a evolução da Lu
A Magazine Luiza revolucionou sua assistente virtual Lu em 2025, incorporando inteligência artificial generativa desenvolvida pelo Luizalabs em parceria com o Google. A tecnologia transformou a Lu em uma consultora capaz de recomendar produtos com base nas necessidades específicas dos clientes, como sugerir smartphones ideais considerando bateria, preço ou resistência da tela [19].
Como resultado, 20% dos atendimentos realizados pela Lu são resolvidos na primeira interação, e 60% dos clientes não precisam contatar o SAC após falarem com ela [20]. A assistente virtual realizou 1,4 milhão de atendimentos mensais, com média de 8,5 milhões de interações e 6,1 mensagens por usuário [20].
Itaú: personalização em escala com IA
O Itaú inovou com sua “Inteligência Itaú”, uma plataforma que utiliza IA avançada para oferecer experiências hiperpersonalizadas. O banco implementou o Pix via WhatsApp com interpretação automática de mensagens de texto e áudio, permitindo transações rápidas sem necessidade de abrir o aplicativo principal [21].
A instituição financeira apostou na IA não apenas para transações, mas também para transformar-se em um consultor financeiro digital massificado. Com mais de 450 cientistas e engenheiros de dados, o banco executa 1.300 modelos de IA e mantém 400 iniciativas ativas relacionadas à tecnologia [22].
PicPay: IA generativa no suporte digital
O PicPay se destacou como pioneiro na implementação de IA generativa no atendimento ao cliente no setor financeiro. Desde março de 2025, todos os atendimentos no aplicativo começam com uma conversa via IA generativa, que proporciona respostas precisas sobre produtos e serviços com informações constantemente atualizadas [23].
Os resultados foram extraordinários: aumento de 45 pontos no Net Promoter Score (NPS) após a implementação da solução [23], com aproximadamente 60% dos usuários conseguindo resolver suas demandas sem intervenção humana [23]. A fintech também registrou crescimento de 20 pontos na taxa de resolução das demandas [23], tornando-se um case global reconhecido pela Microsoft [24].
O que essas empresas aprenderam com a IA
Após implementarem soluções avançadas de IA, as grandes empresas brasileiras extraíram lições valiosas que estão redefinindo suas estratégias de atendimento ao cliente. Os aprendizados obtidos durante 2025 revelaram padrões importantes sobre o uso eficiente dessa tecnologia.
A tecnologia não substitui o humano, complementa
Um dos principais insights foi compreender que a IA funciona melhor como complemento ao atendimento humano, não como substituta. De acordo com o CX Trends, 75% dos líderes acreditam que o valor real da inteligência artificial está em ampliar a inteligência humana, não em substituí-la [25]. Embora eficaz em tarefas repetitivas e respostas rápidas, a tecnologia ainda encontra limitações em situações que demandam empatia e compreensão contextual [26].
Na TIM, por exemplo, a assistente virtual TAIS demonstrou 76% de assertividade nas interações, mas o verdadeiro ganho veio da combinação com atendentes humanos, que passaram a focar em situações mais complexas [27]. Essa abordagem híbrida permitiu que os funcionários dedicassem mais tempo a questões que exigem inteligência emocional e pensamento crítico.
Dados de qualidade são essenciais
Outro aprendizado crucial foi que a eficácia dos projetos de IA depende fundamentalmente da qualidade dos dados utilizados. Sem informações precisas, consistentes e relevantes, até os algoritmos mais avançados produzem resultados distorcidos [28]. Os aspectos determinantes incluem precisão, consistência, completude, confiabilidade e integridade dos dados.
Dados de má qualidade não apenas prejudicam a experiência do cliente, mas também exigem mais etapas de limpeza e preparação, aumentando o tempo e recursos necessários para a conclusão dos projetos [28]. A qualidade das informações afeta diretamente a eficiência operacional, reduzindo a necessidade de retrabalho e acelerando o processo de treinamento dos modelos.
Treinamento contínuo é indispensável
As empresas também descobriram que, assim como profissionais humanos, os assistentes virtuais necessitam de estímulos e novas interações para aprimorar o atendimento. O treinamento contínuo para chatbots mostrou-se crucial para garantir que evoluam, adaptem-se às necessidades em constante mudança dos clientes e forneçam respostas cada vez mais precisas [29].
Este processo contínuo oferece benefícios tanto para empresas quanto para clientes: experiência aprimorada com respostas precisas e personalizadas, maior eficiência ao automatizar tarefas rotineiras, redução de custos operacionais e melhoria da imagem da marca [29].
Integração entre canais faz a diferença
Por fim, a integração perfeita entre diferentes canais de atendimento revelou-se essencial. A IA pode ser utilizada para unificar plataformas como redes sociais, e-mails, chat ao vivo e aplicativos de mensagens, criando uma experiência consistente para o cliente [3].
Isso permite que o consumidor inicie uma conversa em um canal e continue em outro sem perder o contexto, garantindo uma jornada fluida e personalizada. Ao integrar a IA com sistemas de CRM, as empresas obtêm uma visão mais profunda das preferências e comportamentos dos clientes, oferecendo um atendimento verdadeiramente personalizado [3].
Tendências que vão moldar o futuro do atendimento
O futuro do relacionamento com o cliente já está sendo desenhado por tecnologias emergentes que prometem revolucionar a experiência de atendimento. Conforme as grandes empresas consolidam seus aprendizados com a inteligência artificial, quatro tendências principais se destacam no horizonte.
IA de voz com empatia e contexto
A evolução dos assistentes de voz representa a próxima fronteira no atendimento ao cliente. Diferentemente dos sistemas antigos, essas tecnologias agora compreendem não apenas a linguagem natural, mas também nuances emocionais e contextuais nas interações [4]. Essa capacidade torna o atendimento mais ágil e empático, gerando conexões mais autênticas.
Em breve, será praticamente impossível distinguir entre um atendimento por voz realizado por IA ou por humanos. A Zendesk, por exemplo, investe fortemente em ferramentas de voz geradas por IA que poderão incorporar até mesmo sotaques regionais, criando uma experiência mais acolhedora e personalizada para cada cliente [30].
Atendimento preditivo e proativo
O atendimento proativo está superando o modelo reativo tradicional. As empresas não esperam mais que os clientes entrem em contato para resolver problemas – agora antecipam suas necessidades. Segundo o relatório CX Trends 2024, os clientes não buscam apenas velocidade, mas também a capacidade das empresas de preverem e resolverem problemas antes mesmo que eles se manifestem [31].
Essa abordagem utiliza análise de dados e algoritmos para prever comportamentos futuros. Por exemplo, uma empresa de telecomunicações pode identificar proativamente clientes prestes a cancelar serviços e oferecer incentivos para mantê-los [32]. O iFood já registra satisfação 6% maior entre consumidores que passam por interações apoiadas por IA preditiva [31].
Hiperpersonalização emocional
A hiperpersonalização vai além da personalização tradicional, utilizando IA e dados em tempo real para criar experiências adaptadas ao estado emocional do cliente. Essa estratégia considera não apenas o histórico de compras, mas também fatores emocionais, cognitivos e contextuais de cada interação [33].
Os algoritmos funcionam melhor quando conseguem corresponder ao estado emocional contextual do cliente, incluindo emoções de pico como raiva ou espanto, valência geral de humor (felicidade ou tristeza) e estilo de pensamento ativo [33]. Segundo a Adobe, 97% dos líderes empresariais acreditam que o gerenciamento da experiência do cliente é fundamental para criar relacionamentos duradouros [6].
Assistentes virtuais exclusivos por cliente
Em 2025, uma pesquisa da Zendesk revelou que 67% dos consumidores desejam ter um assistente de IA exclusivo para lidar com empresas [4]. Esses assistentes personalizados reconhecem preferências, histórico de interações e fornecem suporte 24/7 com comunicação natural e intuitiva [34].
Além de resolver questões complexas, como responder perguntas detalhadas e realizar transações financeiras, esses assistentes aprendem continuamente com cada interação. Isso permite que ofereçam não apenas respostas contextualizadas, mas também sugestões proativas baseadas no comportamento do usuário [35], transformando completamente a experiência de atendimento ao cliente.
Conclusão
A evolução da experiência no atendimento ao cliente em 2025 mostra claramente que o futuro pertence às empresas que conseguem equilibrar tecnologia avançada com o toque humano. Grandes corporações brasileiras descobriram que, embora a inteligência artificial tenha revolucionado o atendimento, ela funciona melhor como aliada dos atendentes humanos, não como substituta. Portanto, o valor real está na sinergia entre ambos.
Certamente, os casos de sucesso do Nubank, Magazine Luiza, Itaú e PicPay demonstram o poder dessa abordagem híbrida. Essas empresas alcançaram resultados impressionantes ao implementar chatbots inteligentes, análise preditiva e automação de processos, enquanto mantiveram o elemento humano para situações que exigem empatia e compreensão contextual.
Durante esse processo de transformação, as empresas aprenderam lições valiosas. Primeiramente, dados de qualidade são fundamentais para o bom funcionamento da IA. Além disso, o treinamento contínuo dos sistemas automatizados é essencial para mantê-los atualizados e eficientes. Similarmente, a integração perfeita entre diferentes canais de atendimento garante uma experiência consistente e personalizada.
As tendências que estão se formando para o futuro do atendimento são ainda mais promissoras. IA de voz com empatia, atendimento preditivo e proativo, hiperpersonalização emocional e assistentes virtuais exclusivos representam a próxima fronteira na experiência do cliente.
O consumidor brasileiro está cada vez mais exigente, e as expectativas continuarão a crescer. Consequentemente, as empresas que não se adaptarem a essa nova realidade ficarão para trás. A mensagem é clara: a tecnologia deve ampliar as capacidades humanas, não substituí-las. Juntos, IA e atendentes humanos criam experiências excepcionais que constroem relacionamentos duradouros com os clientes.
Assim, o futuro do atendimento ao cliente não se trata apenas de implementar as tecnologias mais avançadas, mas de usá-las estrategicamente para criar conexões genuínas e resolver problemas reais. As empresas que entenderem essa dinâmica e investirem tanto em tecnologia quanto em pessoas estarão preparadas para liderar o mercado nos próximos anos.
Referências
[1] – https://www.productgurus.com.br/p/nubank-openai-transformando-o-atendimento
[2] – https://international.nubank.com.br/pt-br/consumidores/nubank-inicia-testes-com-inteligencia-artificial-generativa-para-aprimorar-experiencia-do-cliente-com-uso-de-credito/
[3] – https://www.zenvia.com/blog/conversar-inteligencia-artificial/
[4] – https://exame.com/inteligencia-artificial/a-nova-era-do-atendimento-ao-cliente-como-a-ia-esta-redefinindo-a-experiencia-do-consumidor/
[5] – https://www.medallia.com/br/blog/transformacion-digital-experiencia-del-cliente-impacto/
[6] – https://www.orange-business.com/br/blogs/hiperpersonalizacao-o-proximo-grande-passo-no-atendimento-ao-cliente
[7] – https://www.infobip.com/pt/blog/nlp-chatbot
[8] – https://botmaker.com/pt/publicacoes/nlp-melhorar-experiencia-usuario/
[9] – https://cloud.google.com/learn/what-is-predictive-analytics?hl=pt-BR
[10] – https://www.zendesk.com.br/blog/analise-preditiva-atendimento-ao-cliente/
[11] – https://exame.com/carreira/guia-de-carreira/como-usar-a-tecnica-de-analise-preditiva-para-tomada-de-decisoes/
[12] – https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/ai-customer-experience
[13] – https://www.zendesk.com.br/blog/automacao-atendimento/
[14] – https://www.necxt.com.br/automacao-atendimento/
[15] – https://holmes.app/blog/como-a-automa%C3%A7%C3%A3o-impacta-na-melhoria-da-qualidade-do-atendimento-ao-cliente
[16] – https://pontaltech.com.br/blog/marketing/i-a-e-atendimento-humano-juntos-transformam-a-experiencia-humana/
[17] – https://www.confidencecambio.com.br/blog/a-importancia-do-atendimento-humano-na-era-da-ia/
[18] – https://building.nubank.com/pt-br/ia-no-nubank-como-uma-das-maiores-plataformas-de-servicos-financeiros-do-mundo-usa-inteligencia-artificial/
[19] – https://tiinside.com.br/26/07/2023/com-ia-generativa-lu-do-magalu-sugere-produtos-e-resolve-problemas-dos-clientes/
[20] – https://mercadoeconsumo.com.br/29/03/2021/inovacao/lu-do-magalu-responde-duvidas-resolve-problemas-e-nao-para-de-aprender/
[21] – https://www.itau.com.br/relacoes-com-investidores/noticias/inteligencia-itau-banco-lanca-nova-experiencia-para-clientes-com-ia-generativa/
[22] – https://neofeed.com.br/negocios/no-itau-inteligencia-artificial-para-o-que-o-banco-chama-de-bem-estar-financeiro/
[23] – https://blog.picpay.com/ia-generativa-no-atendimento/
[24] – https://valor.globo.com/financas/noticia/2024/03/05/picpay-inicia-uso-de-ia-generativa-no-atendimento.ghtml
[25] – https://meudroz.com/atendimento-humano-ia-generativa/
[26] – https://revistaft.com.br/a-revolucao-tecnologica-no-atendimento-ao-cliente-o-impacto-da-inteligencia-artificial-na-satisfacao-e-experiencia-do-consumidor/
[27] – https://mittechreview.com.br/ia-atendimento-cliente/
[28] – https://leega.com.br/artificial-intelligence/2024/09/23/projetos-de-ia/
[29] – https://content.datarain.com.br/en/blog/a-importancia-do-treinamento-continuo-para-chatbots-de-atendimento-baseados-em-ia/
[30] – https://tiinside.com.br/26/03/2025/inteligencia-artificial-e-o-futuro-do-atendimento-ao-cliente/
[31] – https://consumidormoderno.com.br/revista/atendimento-proativo-preditivo/
[32] – https://usedesk.com.br/blog/o-futuro-do-atendimento-ao-cliente-tendencias-e-inovacoes-tecnologicas
[33] – https://www.gft.com/br/pt/blog/hiperpersonalizacao-do-cliente-o-que-se-deve-fazer-e-o-que-e-preciso-evitar-com-a-ajuda-da-ia
[34] – https://staai.com.br/assistentes-virtuais-customizados/
[35] – https://inbot.com.br/
