Um agente de IA ligou 37 vezes para as operadoras em 4 dias: o que o CEO da Zendesk ensina à PME sobre o volume de atendimento que vem aí

Tom Eggemeier, CEO da Zendesk, fez um teste que parece simples. Pediu a um agente pessoal de IA que renegociasse os contratos de TV a cabo, streaming, internet e celular da família. Em quatro dias, o agente contatou as operadoras 37 vezes e economizou US$ 3.150, segundo entrevista publicada pela Newsweek em 16 de outubro de 2026.

O detalhe que mais nos chamou a atenção não foi a economia. Foi o comportamento. Eggemeier contou que passou de três a quatro anos sem ligar para essas empresas. Agora, quer que o agente revise as tarifas todo mês. Um cliente que antes ficava em silêncio virou um cliente que aparece com frequência, de forma incansável e sem custo para ele.

A pergunta que nós, da Kentro, fazemos a toda PME é direta: o que acontece quando os seus clientes fizerem o mesmo com você? Quando cada consumidor tiver um assistente que pergunta, cobra, compara e insiste no seu lugar, a sua operação de atendimento aguenta?

O que aconteceu e por que importa

A história de Eggemeier não é um caso isolado. Segundo reportagem da TechTarget de 15 de outubro de 2026, nas últimas semanas surgiram vários agentes pessoais voltados ao consumidor, como o Muse, da Meta, o Dots, da OpenAI, e recursos de compra do Grok Bot. Usuários já usam esses agentes para falar com empresas por sites e canais que foram criados para pessoas, não para robôs.

A reação das empresas ainda é desencontrada. A Amazon bloqueou o Muse e restringiu outros bots. Já Mike Szilagyi, da Genesys, disse à TechTarget que clientes relatam agentes de IA chegando por canais humanos, sem clareza sobre o volume, e que o setor precisa identificar melhor se o contato é de uma pessoa ou de uma IA.

Ao mesmo tempo, o mercado começa a organizar as regras. Em 6 de outubro foi anunciado o padrão PAP (Personal Agent Protocol), desenvolvido por Meta e Sierra com Genesys, Shopify e Walmart. Quando grandes nomes se juntam para criar um protocolo, é sinal de que o fenômeno saiu do laboratório e vai chegar ao balcão de todo mundo, inclusive ao seu.

O volume vai explodir (e isso não é só problema de grande empresa)

Eggemeier foi categórico: "a quantidade de interações vai explodir". A lógica é simples. Cada interação fica mais fácil de processar, porque a IA também ajuda do lado da empresa. Mas o número de interações cresce, porque o custo de entrar em contato cai a quase zero para o cliente.

É tentador achar que isso é assunto de operadora de telefonia ou de grande varejista. Não é. Para uma PME com 2 a 5 atendentes no WhatsApp, o gargalo já é fila e tempo de resposta. Basta um aumento modesto de mensagens repetitivas, como "qual o status do meu pedido?" ou "tem desconto para renovar?", para a equipe passar o dia apagando incêndio.

E o problema piora quando o atendimento está espalhado. Vemos isso todos os dias: vários números de WhatsApp, abas de navegador abertas, e-mail em outra ferramenta, Instagram no celular de alguém. Nesse cenário, mais volume não significa mais vendas. Significa mais mensagens perdidas, clientes repetindo a mesma história e atendentes sem saber o que já foi combinado.

Resolução não é tudo: o alerta sobre satisfação

O ponto mais valioso da entrevista, na nossa opinião, é um alerta. Segundo Eggemeier, uma taxa de resolução alta com satisfação em queda impacta o negócio no futuro. Ou seja: resolver rápido e deixar o cliente insatisfeito é uma conta que chega depois, em cancelamento e em indicação que não acontece.

Por isso ele defende medir por resultado (problema resolvido, cobrança feita, venda fechada) junto com a satisfação. E lembra que há situações em que o cliente quer empatia, não a decisão mais rápida. Um paciente com medo de um procedimento ou um cliente que teve a entrega atrasada no dia de um evento não quer só um protocolo.

Isso obriga a PME a tomar uma decisão consciente, que muitas adiam: o que fica em autoatendimento, o que a IA resolve sozinha e o que exige uma pessoa ou uma decisão de política da empresa. Sem essa definição, a automação vira loteria, e o cliente percebe.

Um desenho de atendimento em três camadas

Para enfrentar mais volume sem perder qualidade, recomendamos organizar o atendimento em três camadas, cada uma com um papel claro:

• Camada 1, autoatendimento: perguntas de rotina, segunda via de boleto, status de pedido, horário de funcionamento. É o que o cliente (ou o agente dele) quer resolver em segundos.
• Camada 2, IA treinada por segmento: agendamento, dúvidas sobre o produto ou serviço, qualificação de leads. Aqui a IA precisa conhecer as regras do seu negócio, não só responder genérico.
• Camada 3, humano: exceções, negociação, cliente irritado e decisões de política, como conceder um desconto fora da tabela ou abrir uma exceção de prazo.

Na Kentro, a camada 2 é feita com IAs treinadas por segmento, preparadas para a realidade de clínicas, escolas, provedores, e-commerce e outros setores. Quando a conversa pede uma pessoa, a IA transfere para o time com todo o histórico, para que ninguém precise perguntar de novo o que o cliente já contou.

Esse desenho também ajuda a lidar com agentes de terceiros. Se quem está do outro lado é uma IA perguntando o status de um pedido, a camada 1 resolve. Se é uma IA tentando renegociar contrato, a regra da camada 3 define até onde a empresa vai.

Agentes de terceiros entram por qualquer canal: a vantagem do painel único

Eggemeier também disse que parte do atendimento pode migrar para interfaces de terceiros, como o ChatGPT e o Claude. Em outras palavras, o cliente nem sempre vai abrir o seu site ou o seu aplicativo. Ele vai pedir ao assistente dele, e o assistente vai procurar você pelo canal que estiver disponível.

Para a PME, isso significa receber contatos por WhatsApp pela API Oficial, e-mail, chat e redes sociais, sem perder o histórico de cada cliente. É exatamente o que um atendimento omnichannel resolve: todas as conversas em um painel único, com filas, distribuição e supervisão organizadas pela gestão de atendimento.

Há um cuidado extra no WhatsApp: custo. Mais volume exige conversas eficientes, que resolvem em menos mensagens e no momento certo. Explicamos isso em detalhe no post sobre cobrança por balão na API do WhatsApp. Sem esse controle, um aumento de contatos automáticos pode virar uma fatura que ninguém previu.

Checklist para a PME se preparar nos próximos 90 dias

Não é preciso esperar o volume chegar para agir. Estas são as seis tarefas que recomendamos para os próximos três meses:

• Centralizar os canais: WhatsApp, e-mail, chat e redes sociais em um só lugar.
• Mapear as 10 perguntas mais frequentes: elas são o ponto de partida do autoatendimento.
• Definir regras de transferência para humano: quando a IA passa a conversa e para quem.
• Medir satisfação além do tempo de resposta: rapidez sem satisfação é prejuízo adiado.
• Registrar o histórico por cliente: contexto evita retrabalho e irritação.
• Testar a IA em um segmento antes de ampliar: comece pequeno, meça e só depois escale.

A lição do agente que ligou 37 vezes é que o cliente do futuro será mais persistente, não mais paciente. Quem se organizar antes vai transformar esse volume em relacionamento. Quem não se organizar vai ver a fila crescer.

Conheça as funcionalidades da Kentro, veja os cases de clientes e agende uma conversa com a Kentro para desenhar as três camadas do seu atendimento.

Fontes: Newsweek (16/10/2026), entrevista com Tom Eggemeier, CEO da Zendesk; TechTarget (15/10/2026), reportagem sobre agentes pessoais de IA no atendimento ao cliente.