Apenas 27% dos clientes voltariam a usar um chatbot após uma experiência negativa, segundo a Gartner. O dado expõe o custo de priorizar alcance em vez de fiabilidade no atendimento automatizado.
Só 27% dos clientes dariam segunda chance a um chatbot após falha
49% dizem estar dispostos a usar, mas apenas 7% usaram na interação mais recente
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87% dos clientes exigem acesso a agente humano
Gartner recomenda priorizar fiabilidade em vez de alcance
O custo de uma única experiência ruim no atendimento automatizado
Um chatbot pode acertar dezenas de respostas, mas uma única conversa frustrante leva o cliente embora. Recuperar essa confiança é mais difícil do que conquistá-la de início, e os números da Gartner confirmam essa intuição.
As experiências anteriores pesam mais do que a disponibilidade declarada. O cliente que teve um problema não resolvido pela IA tende a evitar o canal no futuro. Por que isso acontece? Porque o custo emocional de repetir a frustração é maior do que o benefício potencial de resolver a questão rapidamente.
Na avaliação do Mercado de TI, o dado mais preocupante para as empresas não é a taxa de abandono em si, mas o destino dos clientes insatisfeitos. Eles não ficam esperando uma melhora: recorrem a ferramentas de IA generativa de terceiros, como assistentes externos, que têm cerca de três vezes mais probabilidade de serem usados do que os chatbots oficiais das empresas.
IA de terceiros vence chatbots corporativos por três vezes
O estudo aponta que os utilizadores preferem resolver problemas de apoio ao cliente com IA generativa externa. Essa migração enfraquece o relacionamento direto entre empresa e consumidor, além de criar riscos de segurança e consistência nas respostas.
Para Eric Keller, analista da Gartner, a recomendação é clara: “os responsáveis pelo serviço devem priorizar a fiabilidade em vez do alcance”. Em vez de um chatbot que tenta responder a tudo, a empresa deve começar por problemas específicos com alta probabilidade de sucesso e alargar gradualmente as capacidades do sistema.
Para empresas brasileiras, o alerta tem implicação direta em setores como bancos, telecomunicações e varejo, onde o chatbot é frequentemente a porta de entrada do atendimento. O desafio não é substituir humanos, mas desenhar fluxos que encaminhem rapidamente o cliente para a solução mais adequada.
Acesso humano: uma exigência quase unânime
Cerca de 87% dos clientes consideram essencial ter acesso a um agente humano quando a empresa usa IA no atendimento. O dado reforça que o chatbot deve funcionar como porta de entrada, não como barreira.
Mas como isso funciona na prática? Um bom fluxo híbrido reconhece a limitação do sistema e transfere o caso com contexto completo para o atendente humano, sem exigir que o cliente repita a informação. Ferramentas de IA confiável que priorizam previsibilidade em vez de autonomia total ajudam nesse desenho.
A expectativa dos utilizadores também está mudando. Entre clientes que já usam IA generativa, 58% dizem tê-la usado para realizar tarefas, não apenas para obter respostas. No contexto empresarial, essa porcentagem sobe para 74%. Responder perguntas pode não ser mais suficiente: o cliente quer execução.
O que as empresas devem fazer agora
A Gartner propõe um caminho claro para reduzir o abandono dos canais oficiais. Primeiro, priorizar fiabilidade em vez de amplitude: o chatbot deve acertar no que faz antes de tentar atender a todos os casos.
Segundo, desenhar a escalada para humanos como parte central da experiência. A opção de falar com uma pessoa precisa ser visível e acessível, nunca escondida em menus ou disponível apenas após várias tentativas frustradas.
Terceiro, medir a transferência para canais de terceiros. Se os clientes preferem resolver problemas com IA generativa externa, é sinal de que o canal oficial falhou em fiabilidade ou utilidade.
| Indicador | Percentual |
|---|---|
| Dispostos a usar chatbot quando a empresa oferece | 49% |
| Usaram chatbot na interação mais recente | 7% |
| Voltariam a usar após experiência negativa | 27% |
| Exigem acesso a agente humano | 87% |
| Usam IA generativa para realizar tarefas (consumidores) | 58% |
| Usam IA generativa para realizar tarefas (empresas) | 74% |
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O movimento indica que a IA empresarial em produção precisa sair da fase de demonstração e entrar na fase de confiabilidade mensurável. As empresas que tratarem o chatbot como canal de última tentativa, e não como primeira linha de defesa, tendem a reter mais clientes.
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Fonte: Sapo Tek
