77% confiam no agente de IA, mas só 7% dariam autonomia total: o que a G2 ensina sobre atendimento automatizado em PMEs

Em 30 de outubro de 2026, a G2 publicou uma análise de 3.222 avaliações de empresas sobre 231 produtos de agentes de IA, em cinco categorias. O resultado desmonta uma ideia comum no mercado: a de que o comprador quer o agente mais autônomo possível. Os números dizem o contrário: 77% confiam bastante ou muito no agente que usam, mas apenas 7% concederiam autonomia total.

Para a PME brasileira que está avaliando automatizar o atendimento, o dado é útil e tranquilizador: o caminho que funciona não é "deixar a IA resolver tudo", é ter uma IA que trabalha dentro de limites claros, com visibilidade e controle. Neste artigo, a gente detalha o que a G2 encontrou e como transformar isso em decisões práticas de atendimento.

O que a G2 encontrou

Segundo o estudo, as avaliações de agentes de IA entre empresas passaram de 983 em 2025 para 2.239 em 2026, e o uso frequente também cresceu: 53% dos avaliadores usam o agente na maior parte do tempo ou sempre, contra 47% no ano anterior. Alguns números centrais:

• Os principais usos são automação de processos (34%), atendimento ao cliente (27%) e engenharia de software (21%). Desenvolvimento de vendas (12%) e marketing (7%) vêm depois.
• 77% confiam bastante ou muito no agente, mas só 7% dariam autonomia total, e 60% preferem autonomia com limites.
• Mesmo entre quem confia "muito", apenas 15% dariam autonomia total.
• Os agentes de suporte ao cliente cresceram 2,2 vezes em avaliações entre 2025 e 2026.

É um estudo com base em avaliações de empresas, em sua maioria de maior porte do que a PME típica brasileira, e os produtos analisados são plataformas globais. Mesmo assim, o comportamento do comprador ajuda a enxergar para onde o mercado caminha.

Controle vale mais do que precisão

O dado mais interessante está no que o comprador pede para confiar mais. 79% pediram uma melhoria de visibilidade ou controle, com o primeiro lugar para explicações das decisões do agente (32%). Só 21% pediram mais confiabilidade. Em paralelo, 92% classificaram a precisão das respostas com nota 4 ou 5, mas só 82% deram nota semelhante para a capacidade de explicar resultados ou corrigir erros.

Em palavras simples: o agente acerta, mas o comprador quer saber por que acertou, e quer poder intervir quando errar. Para quem atende clientes pelo WhatsApp, isso é familiar. A pergunta do dono do negócio raramente é "a IA respondeu certo?". É "o que ela disse para o meu cliente, e como eu mudo isso?".

O custo da desconfiança

A G2 chama de "imposto da desconfiança" o tempo gasto supervisionando agentes: 31% das organizações gastam seis horas ou mais por semana nisso. Para uma PME com equipe enxuta, seis horas é um custo alto. A lição é que o controle precisa vir embutido na ferramenta, com histórico, relatórios e transferência simples, e não depender de revisão manual de cada conversa.

Autonomia com limites no atendimento

Aplicar a ideia no atendimento é mais simples do que parece. Uma boa divisão de trabalho entre IA e pessoas costuma seguir uma regra de risco:

• IA resolve sozinha: horários, endereço, status de pedido, formas de pagamento, dúvidas frequentes e agendamentos simples.
• IA prepara, pessoa aprova: propostas, descontos, exceções de política e respostas a reclamações.
• Pessoa assume com contexto: cancelamentos, valores altos, cliente irritado e qualquer situação que o cliente peça para falar com alguém.

O ponto de partida é pequeno e medido. Comece com uma tarefa estreita, acompanhe os resultados por duas ou três semanas e só então amplie. É exatamente o que a G2 conclui: compradores querem agentes visíveis e controláveis que provem valor em tarefas operacionais específicas antes de receber mais autonomia.

O que exigir da ferramenta de atendimento

Se o controle é o que importa, a lista de perguntas ao avaliar uma plataforma muda. Em vez de "quantas conversas a IA resolve?", vale perguntar:

• Consigo ver o histórico completo de cada conversa, inclusive o que a IA respondeu?
• Consigo transferir para uma pessoa a qualquer momento, sem o cliente repetir tudo?
• A IA responde com base em informações da minha empresa, e não em respostas genéricas?
• Existem filas, responsáveis e etiquetas para organizar quem faz o quê?
• Há relatórios para acompanhar o que a automação está fazendo?

Como a Kentro entrega controle

O atendimento omnichannel da Kentro reúne WhatsApp pela API Oficial, e-mail, chat e redes sociais em um único painel. Toda conversa, seja respondida por uma pessoa ou pela IA, fica no histórico do cliente, com responsável, fila e etiquetas. Na gestão de atendimento, o gestor acompanha o que está acontecendo, e a transferência da IA para uma pessoa mantém todo o contexto.

As IAs treinadas por segmento trabalham com base nas informações e nas regras da sua empresa, o que reduz respostas genéricas e dá previsibilidade. Nas funcionalidades, você encontra os recursos de respostas rápidas, etiquetas, relatórios e automações, e os cases de clientes mostram como empresas de diferentes segmentos organizaram essa divisão entre automação e equipe.

Próximos passos para a sua PME

Faça um exercício de 30 minutos: liste as 10 perguntas mais comuns do seu atendimento e classifique cada uma como "a IA pode resolver sozinha", "a IA prepara e uma pessoa aprova" ou "só uma pessoa". Esse mapa é a base de qualquer automação saudável. Se quiser montar isso com apoio, fale com a Kentro.

Fontes: G2, "Stop Selling Autonomy: What 3,222 Enterprise Reviews Say AI Agent Buyers Want", de Sidharth Yadav, publicado em 30 de outubro de 2026 (análise de avaliações em plataforma de reviews, que reflete a percepção de quem avalia).