Olá, meus amigos, tudo bem com vocês? Aqui é o Leonardo Gazolli. Se você gerencia equipes na rua — seja um time de vendas, técnicos de manutenção ou promotores —, sabe que a comunicação entre o campo, o cliente e a base é o coração da operação. Hoje, em pleno 2026, a inteligência artificial já não é mais um assunto de ficção científica ou uma promessa distante; ela é uma ferramenta de trabalho diária. E é exatamente sobre isso que quero conversar com vocês hoje.
Recentemente, na Live 199 do nosso canal, tive o privilégio de bater um papo profundo com o Marco Antônio, nosso CTO aqui na Contele. O Marco é o engenheiro responsável por estruturar toda a parte neural e de automação dos nossos sistemas. Durante a nossa conversa, exploramos a fundo como a abertura de chamados com IA mudou a forma como lidamos com o suporte e o atendimento, e como você pode aplicar essa mesma lógica na sua empresa de prestação de serviços.
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O trauma do “Chatbot Engessado” e a aversão ao atendimento automatizado
Antes de falarmos sobre o que funciona, precisamos reconhecer um problema histórico. O atendimento automatizado ficou muito queimado no mercado. E não foi por causa da inteligência artificial em si, mas por causa daqueles antigos chatbots baseados em árvores de decisão rígidas. Vocês sabem do que estou falando: aquele robô que pede para você digitar 1 para financeiro, 2 para suporte, e quando você finalmente escolhe uma opção, ele pede seu CPF. Se você digita um número errado, a sessão expira ou ele responde: “Desculpe, não encontrei seu CPF. Pode digitar novamente?”.
Isso gerou um trauma enorme. Muitas pessoas, especialmente clientes que precisam de agilidade para resolver um problema técnico, criaram uma aversão severa a qualquer coisa que se pareça com um robô. O problema desse modelo antigo é que ele é engessado. Se o que o cliente precisa não está na opção 1 nem na 2, ele entra em um loop infinito. O cliente desiste, fica irritado, e a percepção de valor da sua empresa vai para o ralo.
O Marco pontuou algo muito importante na nossa conversa: para operações muito específicas e de baixo valor agregado (como emitir uma segunda via de boleto), o chatbot tradicional até tem alguma utilidade. Mas, para a gestão de equipes externas e prestação de serviços técnicos, onde os problemas são variados e o cliente explica a situação de formas completamente diferentes, esse modelo engessado falha miseravelmente.
O que diferencia a verdadeira Inteligência Artificial no atendimento?
A solução para fugir dessa cilada é implementar uma IA que faça o trabalho de um humano inteligente. Pense no dono da empresa, no gerente de operações ou naquele técnico mais experiente. Se um cliente ligar para ele, esse profissional fará uma triagem perfeita. Ele vai entender o contexto, fazer as perguntas certas na hora certa e, o mais importante, vai conectar o problema com quem realmente pode resolvê-lo.
Uma inteligência artificial bem estruturada faz exatamente isso. Ela não apenas responde; ela interpreta. O melhor cenário possível é quando a IA consegue resolver o problema do cliente sozinha, sem intervenção humana. Mas, quando isso não é possível, a segunda melhor função da IA é atuar como uma ponte eficiente. Ela coleta as informações necessárias de forma fluida, como em uma conversa natural, e entrega o chamado mastigado para o setor responsável.
Nas grandes empresas, o que vemos muitas vezes é a falta dessa centralização inteligente. O cliente fala com um humano que não tem autonomia ou ferramentas para conectar o problema à pessoa que resolve. Com a abertura de chamados com IA, nós conseguimos eliminar esse atrito, direcionando a demanda técnica diretamente para a equipe de campo ou para o suporte nível 2, com todo o histórico já documentado.
Como estruturar a Base de Conhecimento para a IA
Um dos maiores desafios que enfrentamos aqui na Contele — e que o Marco liderou com maestria — foi unificar e formatar a base de conhecimento dos nossos sistemas, como o Contele Teams e o Contele Fleet. Quando você decide implementar uma IA para atender seus clientes ou dar suporte aos seus técnicos de campo, a qualidade das respostas da IA dependerá diretamente da qualidade dos dados que você fornece a ela.
1. Inverta a lógica da escrita
A primeira lição prática que aprendemos foi mudar a forma de documentar os processos. Normalmente, as empresas escrevem seus manuais (os famosos FAQs) com base na resposta que desejam dar. O Marco nos ensinou que precisamos inverter essa lógica: devemos escrever com base na pergunta que o cliente vai fazer, ou seja, fazer uma predição da dúvida.
Isso significa abandonar o “tecniquês” excessivo nos títulos dos artigos de suporte e usar a linguagem do dia a dia. Se o cliente chama uma peça pelo apelido e não pelo nome técnico, a sua base de conhecimento precisa contemplar essa variação para que a IA consiga cruzar os dados.
2. O aprendizado contínuo
Outro ponto fundamental é entender que a base de conhecimento não é um projeto com começo, meio e fim. Ela é mutável. Hoje, a própria IA nos ajuda nisso. Durante as interações de atendimento, se surge um cenário novo que não estava documentado, o modelo sinaliza que há uma lacuna. Nós pegamos essa nova interação, documentamos a solução e retreinamos a inteligência artificial. Ela se retroalimenta da própria operação.
Extraindo o conhecimento oculto da sua equipe
Se você gerencia uma empresa de manutenção ou assistência técnica, sabe que a maior parte do conhecimento não está nos manuais; está na cabeça dos seus técnicos mais experientes. Durante a live, usei o exemplo de uma assistência técnica de TVs. Um cliente liga dizendo que a TV não liga e apresenta uma listra vermelha e roxa na tela. O técnico experiente, só de ouvir esse relato, já sabe que o defeito é na placa “X” do modelo “Y”.
Como transferir esse “feeling” para a abertura de chamados com IA? Existem dois caminhos práticos que discutimos:
Análise do histórico de atendimento (O tesouro no WhatsApp)
Muitas empresas de serviços externos usam o WhatsApp de forma rudimentar, às vezes compartilhando um único aparelho web com várias pessoas. Apesar de ser um processo desorganizado, o histórico de conversas ali dentro é riquíssimo. O Marco destacou que uma das formas de treinar a IA é extrair esse histórico. Mesmo sendo um dado não estruturado (com gírias, áudios e termos informais), ele contém os padrões de problemas e soluções da sua operação.
Se você não consegue exportar isso facilmente hoje, o conselho é: adote uma ferramenta de atendimento robusta que centralize o WhatsApp via API e comece a rodar a operação por lá. Com o tempo, você terá um volume de dados suficiente para cruzar as informações — por exemplo, quais foram os temas mais recorrentes da semana — e estruturar isso em documentação.
Entreviste o “ponto focal” da equipe
Em toda equipe externa, sempre tem aquele profissional fora da curva. Às vezes ele nem é o líder ou coordenador, mas é o cara para quem todo mundo liga quando o problema é bucha. O método mais eficaz para capturar conhecimento não documentado é sentar com esse profissional, mapear os problemas mais comuns que ele resolve no dia a dia e padronizar essas respostas.
Com essa base bem treinada, a IA ganha a capacidade de fazer a pergunta certa de forma autônoma. Se o cliente relatar um problema genérico na TV, a IA pode perguntar: “Me confirma uma coisa, aparece uma listra vermelha e roxa no meio da tela?”. Se o cliente disser sim, a IA já registra o chamado com o diagnóstico prévio e a peça necessária, economizando um tempo valioso do técnico que fará a visita.
O desafio cultural: A IA vai roubar meu emprego?
Sempre que falamos de automação e inteligência artificial, surge o medo natural por parte da equipe: “Será que vou ser substituído?”. Na Contele, quando o Marco começou a liderar esse projeto, nós tínhamos muita clareza de que o objetivo nunca foi substituir pessoas, mas sim dar “super capacidades” aos nossos colaboradores.
O trabalho de triagem repetitiva, de ficar perguntando CPF, endereço e qual é o modelo do equipamento, é um trabalho maçante que drena a energia da equipe de suporte e despacho. Quando a IA assume essa carga inicial na abertura de chamados, o atendente humano fica livre para usar sua inteligência em casos complexos, no relacionamento com o cliente e na gestão das exceções.
Nós passamos por um processo de transição. Há alguns anos, usávamos um sistema de tickets tradicional que os clientes detestavam. Era um show de reclamações. O nosso sonho era levar o atendimento para o WhatsApp, porque é lá que o cliente e o técnico de campo estão. Mas fazer isso sem automação seria o caos. A IA foi a ponte que nos permitiu estar onde o cliente quer estar, com velocidade, mas sem sobrecarregar a equipe interna.
Considerações para a sua operação de campo
Implementar a abertura de chamados com IA não é um passe de mágica. Exige esforço inicial para organizar dados, entender os padrões de comunicação dos seus clientes e treinar a ferramenta. Existem limitações, é claro. A IA não vai resolver problemas de processos ruins da sua empresa. Se o seu fluxo de atendimento é desorganizado no papel, ele será desorganizado na inteligência artificial.
No entanto, para empresas que possuem equipes externas — onde cada minuto economizado em triagem significa mais visitas realizadas no dia, menor custo de deslocamento e clientes mais satisfeitos —, essa tecnologia passou de um diferencial para uma necessidade operacional.
Se você quer dar um passo além na gestão da sua equipe de rua, convido você a conhecer nossas soluções. Nós aplicamos toda essa inteligência nos nossos próprios sistemas para facilitar a sua vida.
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FAQ: Perguntas Frequentes sobre Abertura de Chamados com IA
1. A inteligência artificial vai substituir minha equipe de atendimento?
Não. O objetivo da IA na abertura de chamados é realizar a triagem inicial e resolver dúvidas repetitivas. Isso libera sua equipe humana para lidar com problemas complexos, atuar de forma estratégica e melhorar o relacionamento com o cliente, dando a eles uma verdadeira “super capacidade” de produção.
2. Como a IA lida com clientes que explicam o problema de forma confusa?
Diferente dos antigos chatbots de menu (que exigiam comandos exatos), a IA generativa entende a linguagem natural. Se a sua base de conhecimento estiver bem treinada, a IA consegue interpretar o contexto do relato do cliente, fazer perguntas de contorno para esclarecer a situação e, assim, classificar o chamado corretamente para a equipe técnica.
3. Minha empresa não tem manuais documentados. Posso usar IA?
Sim, mas exigirá um trabalho inicial de estruturação. Uma excelente forma de começar é utilizar o histórico de conversas do WhatsApp da empresa ou os registros de chamados antigos. Esses dados, mesmo não estruturados, contêm os padrões de problemas e soluções que servirão para o treinamento inicial do modelo.
4. A base de conhecimento da IA precisa ser atualizada com frequência?
Sim. O aprendizado da IA é contínuo. Conforme novos cenários e problemas surgem no dia a dia da operação, essas novas interações devem ser revisadas e inseridas na base de conhecimento. É um processo de retroalimentação constante para manter a precisão do atendimento.
Assista ao Video Completo
Este artigo foi baseado no video… do canal Eng. Leonardo Gazolli – Equipes Externas. Clique para assistir:
