Como diminuir a diferença no retorno sobre o investimento em IA: por que 56% dos contact centers não estão conseguindo obter valor

É a promessa de ouro dos centros de contacto modernos: implementar IA, automatizar tarefas e ver as poupanças a acumularem-se. Os gestores são bombardeados com argumentos de venda de ferramentas de IA que garantem transformar as operações. No entanto, de acordo com a nossa mais recente investigação, existe uma grande discrepância entre o ROI prometido pelo software e a realidade dos resultados.

Apenas 44% dos contact centers relatam atingir o retorno sobre o investimento (ROI) esperado com a implementação da IA. Para onde vão os outros 56% do valor? Os dados sugerem que o problema não é a tecnologia em si, mas uma lacuna estratégica fundamental. As organizações estão tratando a adoção da IA nos contact centers como uma atualização plug-and-play, em vez de uma transformação estrutural. Para capturar o verdadeiro valor da IA nos contact centers, os líderes devem olhar além da ferramenta e avaliar todo o ecossistema.

A integração é fundamental: o principal obstáculo ao retorno sobre o investimento em IA

O principal obstáculo ao retorno sobre o investimento em IA é a integração. Em nossa pesquisa, 48% dos entrevistados citaram os desafios de integração como a principal causa de falhas operacionais. Os contact centers modernos raramente operam em uma única pilha organizada. O conhecimento está espalhado pelo SharePoint, CRMs legados, wikis e bancos de dados distintos.

“Temos vários tipos de políticas, vários CRMs... Não existe uma solução única para todos.”
— Gerente de Serviços Financeiros (1.300 agentes)

Quando você insere uma ferramenta de IA nesse ambiente fragmentado, ela tem dificuldade para acessar a verdade. Um aplicativo de IA é tão inteligente quanto os dados aos quais tem acesso. Sem abordar os silos tecnológicos por meio de um design que prioriza a jornada, mesmo o algoritmo mais avançado se torna um recurso desconectado e inútil.

Os três estágios da maturidade da IA

Nem todas as ferramentas de IA são criadas da mesma forma. Nossa pesquisa identificou um padrão claro de maturidade nas taxas de adoção, diretamente ligado à complexidade da integração das ferramentas nos processos existentes. As organizações geralmente obtêm sucesso com as ferramentas do Estágio 1, mas enfrentam dificuldades significativas à medida que avançam para o Estágio 3.

Conclusão estratégica: se você está tendo dificuldades com o ROI, verifique se não pulou alguma etapa. Centros bem-sucedidos geralmente constroem confiança com as ferramentas da Fase 1 antes de abordar as complexas reformulações de processos necessárias para a Fase 3.

Uma das decisões estratégicas mais críticas que um líder enfrenta é a arquitetura do fornecedor: você mantém a plataforma All-in-One ou integra ferramentas especializadas Best-of-Breed?

Nossos dados sugerem que, à medida que os centros se tornam mais complexos, sua estratégia muitas vezes se afasta das ferramentas nativas. Os usuários de plataformas massivas como Genesys ou NICE CXone eram, na verdade, os menos propensos a preferir recursos nativos de IA (43-56% de preferência), em comparação com 67% para outras plataformas.

O dilema estratégico entre o nativo e o melhor da categoria

A mudança estratégica: se o seu ROI estagnou, talvez seja necessário reconsiderar a sua arquitetura de fornecedores. Embora as ferramentas nativas ofereçam simplicidade, muitas vezes elas fornecem recursos que são bons o suficiente, mas não conseguem lidar com a complexidade dos estágios 2 e 3 de maturidade. Uma estratégia vencedora geralmente envolve o uso da sua plataforma principal para roteamento, combinada com soluções especializadas de terceiros para tarefas de alto risco, como análise ou gerenciamento automatizado da qualidade.

Como corrigir sua lacuna de ROI

Se a sua solução de IA está atualmente entre os 56% que não estão obtendo retorno sobre o investimento, não se trata de um problema técnico, mas sim de um problema de implementação.

1. Refine seu plano de implementação

Um ROI insatisfatório geralmente decorre de um plano que não está alinhado com o nível atual de maturidade da organização.

• Realinhe as capacidades com os objetivos: adapte a ferramenta ao KPI específico que você precisa alcançar. Não invista em ferramentas do Estágio 3 se o seu objetivo principal for uma redução rápida no tempo de atendimento.
• Audite sua arquitetura de fornecedores: avalie se suas ferramentas de IA nativas são realmente capazes de resolver seus pontos fracos específicos.
• Priorize seu investimento: muitas vezes, é melhor se desfazer de uma ferramenta complexa e de baixo desempenho e reinvestir esse orçamento no aperfeiçoamento das automações de baixo risco da Fase 1.

2. Domine a execução: os quatro pilares da gestão da mudança em IA

Uma vez que a estratégia esteja sólida, você deve resolver os problemas humanos e de dados que impedem a maioria das implementações. A estrutura da COPC para dimensionar a IA destaca quatro pilares críticos de execução:

• Redesenho do processo: não basta sobrepor a IA aos fluxos de trabalho antigos. Primeiro, corrija o fluxo de trabalho para garantir que você não esteja apenas automatizando uma bagunça.
• Governança de conteúdo: a inteligência artificial é tão inteligente quanto o material que processa. Limpe sua base de conhecimento e unifique seus silos de dados antes de dar acesso a eles à inteligência artificial.
• Implementação em fases: desenvolva a memória muscular organizacional com vitórias fáceis antes de passar para mudanças mais complexas.
• Expectativas realistas: treine os agentes sobre o que a IA não pode fazer, assim como sobre o que ela pode fazer, para evitar frustração e rotatividade.

O caminho a seguir

A revolução da IA já não se resume a quem pode comprar a tecnologia mais avançada, mas sim a quem consegue integrar melhor essa tecnologia numa estratégia empresarial coerente.

Se sua jornada com IA está estagnada, a solução provavelmente não é mais software. É um retorno aos fundamentos: reavalie sua estratégia para garantir que sua arquitetura esteja alinhada com seus objetivos e redobre a execução, tratando a IA como um projeto de gestão de mudanças centrado no ser humano.

Este artigo baseia-se em pesquisas da COPC Inc., incluindo uma pesquisa global de 2025 com 133 entrevistados e entrevistas com executivos.