A pressão pelo uso de inteligência artificial é cada vez mais latente nas empresas brasileiras, mas a aplicação prática da IA ainda esbarra em dúvidas estruturais, como onde usar, como treinar — e, sobretudo, o que esperar dos resultados.
Não à toa, enquanto uma pesquisa da consultoria KPMG aponta que 86% das empresas já utilizam IA em algum nível, outro estudo da Forrester Research mostra que 60% dos projetos de IA falham por conta da falta de alinhamento entre o uso da tecnologia e onde se espera chegar com ela.

Esse descompasso entre expectativa e execução motivou uma mudança de rota na XCL, consultoria fundada em 2017 com foco na implementação de Customer Relationship Management (CRM). Após anos atuando em grandes projetos, especialmente no setor financeiro, a empresa decidiu iniciar uma nova fase: deixar de ser apenas integradora para se tornar desenvolvedora de tecnologia.

“O mercado fala em IA, mas poucas empresas sabem onde e como aplicá-la com resultados práticos. Nossa proposta é identificar o problema antes de sugerir a tecnologia”, explica André Ricardo, sócio-diretor da XCL.

A transformação da companhia vem acontecendo por meio da capacitação de equipes em inteligência artificial generativa, usada no dia a dia pelos desenvolvedores para aumentar a produtividade e a qualidade das entregas. Com isso, a empresa já conseguiu reduzir em cerca de 32% o tempo de novas entregas.

Também inclui a criação de soluções proprietárias e a ampliação do portfólio de serviços: consultoria de dados, squads de tecnologia e aceleradores de jornada digital.

Interação com empatia

O primeiro produto dessa nova fase é o ActSense, plataforma de IA generativa criada para interpretar emoções de clientes em tempo real e integrar essas informações diretamente ao CRM. A proposta é automatizar respostas com base no humor e no contexto de cada interação.

O sistema funciona como um copiloto para equipes de atendimento e vendas, sugerindo falas e intervenções em tempo real durante as interações com clientes. Também pode atuar de forma autônoma, executando ações previamente programadas com base no score emocional identificado nas conversas.

A tecnologia é aplicada em múltiplos canais, como WhatsApp, chatbots, aplicativos, voz e outros pontos de contato com o cliente, o que amplia sua atuação e permite respostas mais rápidas e personalizadas.

Além de mapear o comportamento do cliente, o ActSense também fornece feedback em tempo real para o atendente, com recomendações de boas práticas e uma avaliação do nível de empatia demonstrado durante o atendimento.

A proposta é substituir a necessidade de pesquisas de satisfação tradicionais: com base nas interações, o sistema já identifica como o cliente reagiu e o que pode ser aprimorado. Isso permite ajustes imediatos na abordagem e contribui para a melhoria contínua do relacionamento com o consumidor.

Segundo Ricardo, o objetivo é evoluir da escuta ativa para a ação imediata. “A empresa não precisa esperar o atrito para agir. A IA detecta o risco no sentimento do cliente e recomenda uma resposta imediata, baseada no que ele sente, não só no que ele diz”, diz Ricardo.

Na prática, o ActSense funciona como uma camada inteligente dentro das principais plataformas de CRM do mercado. Durante os atendimentos, monitora o tom da conversa e identifica alterações no humor do cliente. Quando uma insatisfação é detectada, pode-se acionar um time de retenção, interromper uma campanha ou sugerir uma nova abordagem para o atendente, além de sugerir ofertas personalizadas de acordo com o contexto da conversa.

A IA é treinada com base nas melhores interações da própria companhia, garantindo aderência à linguagem, cultura e padrões operacionais da empresa. Isso permite que cada negócio forme sua própria “inteligência emocional automatizada”.

Próximos passos

A solução já está sendo testada por um grande banco nacional. A expectativa é que, com o avanço do treinamento e personalização, o ActSense ganhe escala em áreas como atendimento, marketing e vendas. “Antes, só era possível identificar o nível de satisfação do cliente quando ele se dispunha a responder uma pesquisa. Agora, os insights são em tempo real, permitindo agir durante o atendimento”, afirma.