A implementação de inteligência artificial em organizações costuma seguir o mesmo roteiro, com a automação do atendimento, substituição de equipes por chatbots e priorização da eficiência operacional, mesmo que afete a experiência do cliente. Dessa forma, empresas reduzem custos no curto prazo, mas acumulam frustrações no relacionamento com os usuários. Essa mesma lógica se aplica a companhias do setor financeiro e, por ser previsível, o cliente sente que o atendimento foi negligenciado.
Existe, no entanto, uma forma diferente de aplicar IA em operações financeiras, trazendo a tecnologia como uma ferramenta de prevenção e não como substituta do trabalho humano. Em vez de automatizar a resposta ao problema, é possível evitar que o problema chegue ao cliente. A diferença é sutil e gera resultados positivos para os usuários.
A falha em automatizar o contato em vez de resolver o problema
Quando uma empresa implementa IA focada exclusivamente no atendimento, acaba transferindo para o cliente a responsabilidade de lidar com processos mal estruturados. Embora o chatbot responda mais rápido, a solução ainda lida com as mesmas questões repetitivas, que persistem porque o sistema não funciona bem o suficiente.
A automação deveria eliminar a necessidade do chamado, não apenas acelerá-lo. Se um colaborador precisa abrir um ticket para perguntar por que o sistema não conciliou uma nota fiscal, o problema vai além do tempo de resposta, está na falha da conciliação. A IA deveria resolver isso antes que o usuário perceba.
Embora a inteligência artificial execute tarefas complexas de análise de dados, a escuta ativa e a compreensão empática das demandas do cliente continuam dependendo do trabalho humano. A valorização das equipes de suporte é essencial para garantir que as interações interpessoais não sejam substituídas por automações estritas.
IA preditiva: reduz ruídos antes de virarem atendimentos
Na Payfy, aplicamos inteligência artificial em três camadas de operação do controle de despesas corporativas, passando pela captura de comprovantes, auditoria de conformidade e revisão de gastos. Em cada um desses níveis, a IA atua para eliminar inconsistências antes que elas cheguem ao usuário ou ao time de suporte.
A primeira, chamada de Scan Mode, tem dois agentes que trabalham em conjunto: o Agente de Preenchimento e o Agente de Match. O primeiro preenche automaticamente os lançamentos contábeis com base no histórico da empresa, atuando apenas se atingir um nível de certeza superior a 90%. Já o segundo concilia o comprovante com a transação correspondente, como Pix, cartão ou reembolso. O resultado é que 87% dos lançamentos são feitos de forma automatizada e 93% dos comprovantes são conciliados em até dois dias, sem intervenção manual.
No Audit Mode, a IA valida cada gasto com as regras da empresa, revisando os limites, categorias e hierarquia de aprovação, assim faz uma checagem fiscal do documento. Além disso, o sistema identifica padrões de consumo e sugere novos parâmetros de controle para o gestor avaliar. A auditoria acontece no momento da despesa, não semanas depois no fechamento.
Já na terceira camada entra o Review Mode, no qual o sistema recomenda aprovação, recusa ou encaminha as despesas ao gestor com uma justificativa. Além de mapear padrões nas decisões das equipes de revisão. É importante lembrar que IA não decide sozinha, mas organiza o que precisa de atenção humana e o que pode ser validado automaticamente.
O impacto da IA deve fortalecer equipes em vez de substituí-las
A aplicação de IA preditiva tem efeito direto nos indicadores de suporte. Em agosto de 2026, mantivemos o tempo médio de resposta inicial em até 12 minutos, com 40% dos casos resolvidos no primeiro contato. De julho para agosto, o volume total de tickets caiu 29,6%, o índice de satisfação subiu de 97,1% para 98,2%, e a taxa de reabertura de chamados ficou em apenas 3%.
Os dados mostram como soluções tecnológicas podem reduzir a necessidade do atendimento. E, caso o cliente entre em contato, é porque realmente precisa de uma equipe especializada. Quando isso acontece, ele fala com uma pessoa, não com um fluxo pré-definido.
A mesma lógica vale dentro do time de suporte. O time de Customer Success da Payfy desenvolveu copilotos de IA que apoiam as análises de cada cliente. Esses recursos reúnem o histórico de uso, as despesas e os chamados anteriores, dessa forma entregam ao analista um panorama da conta antes mesmo do atendimento começar. Assim, o especialista não perde tempo juntando informações e se concentra no que exige julgamento humano, como entender o contexto, priorizar e resolver o problema. A tecnologia prepara o terreno, mas quem conduz a relação continua sendo uma pessoa.
Começar a estruturar a empresa dessa forma exige uma mudança de perspectiva. Em vez de perguntar “como automatizar o atendimento?”, é preciso pensar em “como reduzir a necessidade de atendimento sem comprometer a experiência?”.
Empresas que implementam IA com foco em redução de custo de suporte estão resolvendo o problema errado. O custo real está nas falhas operacionais que geram o atendimento. Resolver isso exige aplicar inteligência artificial onde, de fato, a ferramenta vai agregar valor, como na prevenção, na auditoria e na simplificação de processos.
Quando a tecnologia funciona dessa forma, o resultado aparece nas relações com os clientes e na confiança do serviço. E isso não dá para automatizar.
André Apollaro é CEO da Payfy
