Como uma empresa deve decidir em quem confiar na orquestração de IA? CEO da Genesys responde

Depois de dois anos em que o mercado de tecnologia e experiência do cliente concentrou boa parte da conversa nos agentes de inteligência artificial (IA), a discussão avança agora para uma nova vertente: a orquestração. Com cada vez mais plataformas prometendo coordenar agentes, dados e processos, surge um desafio menos tecnológico e mais estratégico, o de decidir em quem confiar para assumir essa camada.

A pergunta feita ao CEO da Genesys, Tony Bates, em conversa com a imprensa durante o Genesys Xperience*, que acontece em Las Vegas, nos Estados Unidos, resume o momento que o setor atravessa. Depois do entusiasmo inicial com agentes autônomos, o mercado percebeu que o desafio real não estava na IA isoladamente, mas em como ela é organizada, monitorada e controlada.

Ao responder, o CEO reconheceu que o mercado passou por um ciclo previsível. Há dois anos, disse ele, o discurso dominante era simplesmente “experimente a IA”, tanto na vida pessoal quanto corporativa. Cerca de um ano depois, as empresas começaram a perceber que era preciso dar um passo a mais e avançar para a coordenação de agentes, o que no jargão do setor passou a ser chamado de “harness”, uma espécie de loop de aprendizado e execução conjunta dos modelos.

O problema, segundo ele, apareceu na sequência. Sem observabilidade, sem entendimento do que o sistema estava de fato fazendo, sem controles, auditoria e processos claros, as companhias não conseguem confiar nos agentes o suficiente para torná-los autônomos. “Essa confiança só se constrói com experiência acumulada”, indicou ele. É nesse ponto que ele ancora o diferencial competitivo da empresa, fundada há 36 anos e presente em setores fortemente regulados como bancos, saúde, seguros e governo.

Para ele, o critério prático para avaliar um fornecedor de orquestração não é a sofisticação do modelo de IA usado, mas a capacidade comprovada de sustentar governança, segurança e continuidade operacional em escala, o que só se demonstra com histórico.

O executivo insistiu no ponto que já havia defendido no discurso principal do evento: governança não deveria ser vista como um obstáculo à adoção de IA, mas como a condição que a viabiliza.

Um exemplo, segundo ele, foi a migração para os chamados “modelos de ação em larga escala” (large action models), que embutem uma camada de governança na própria arquitetura, no qual o sistema só pode agir nos limites configurados pelo cliente. O resultado, disse, foi a redução de casos de “alucinação” que haviam prejudicado a reputação de projetos de IA em produção, incluindo episódios públicos de companhias aéreas que concederam descontos indevidos por falha de um agente.

Questionado sobre até onde vai a ambição da empresa como camada de orquestração, já que fornecedores como Salesforce e ServiceNow, parceiros da própria Genesys, também constroem seus agentes, o CEO fez questão de demarcar o território. “Queremos ser a camada de orquestração da experiência do cliente, não de toda a operação da empresa”, sintetizou. Segundo ele, não há intenção de disputar espaço, por exemplo, com ferramentas de gestão de serviços de TI (ITSM).

A relação com parceiros como Salesforce, para ele, ilustra o modelo. Os clientes são sofisticados o suficiente para escolher qual motor de IA usar em cada ponto da jornada, e a companhia prefere operar em interoperabilidade a tentar fechar o ecossistema.

Centralidade na linha de frente

Em relação ao custo de licenciamento e consumo de tokens de IA pode ser uma barreira à adoção em mercados de crédito caro como o Brasil, o CEO defendeu o modelo comercial da companhia, baseado no que chamou de “token de experiência”, uma unidade de capacidade de IA que não deve ser confundida com os tokens consumidos por grandes modelos de linguagem.

Segundo ele, a lógica é de precificação por valor entregue, não por consumo bruto, o que teria feito do Brasil um dos mercados de crescimento mais rápido da companhia. Ele citou ainda o aprofundamento da integração com o WhatsApp, via Meta, como fator que ajuda a reduzir custos de operação no País.

Provocado sobre a centralidade da empatia em mercados em que a pressão econômica e o endividamento das famílias tornam o atendimento mais sensível, o executivo afirmou que o tema está entre os três valores centrais da empresa e citou o próprio livro que escreveu sobre o assunto, “Empathy in Action”.

Para ilustrar, recorreu a um exemplo pessoal: sua mãe, de 83 anos, pouco familiarizada com tecnologia, prefere falar com um atendente humano ao trocar a senha do banco, uma decisão que, segundo ele, a orquestração de IA deveria reconhecer e respeitar em tempo real, em vez de forçar um fluxo automatizado padronizado.

Sobre como a própria empresa evita a armadilha de tentar resolver tudo ao mesmo tempo, um problema comum em projetos de transformação que nunca saem do papel, o CEO admitiu que enfrenta internamente a mesma pressão que descreve nos clientes. “Nós também estamos passando pelas nossas próprias transformações o tempo todo”, disse, explicando que a companhia está no meio de mudanças em seu modelo comercial.

Ele descreveu uma cena que soa familiar a qualquer executivo de tecnologia. O CEO decide usar IA, e as áreas internas chegam com uma enxurrada de propostas. “As pessoas chegam com mil casos de uso”, contou. Diante disso, sua resposta costuma ser a mesma. “Preciso dos dois principais. Preciso dos que realmente podem ajudar meu negócio, não apenas daqueles que parecem legais ou que dão uma boa demonstração.”

A recomendação, reforçada por ele, seguiu o mesmo mantra repetido ao longo de toda a conversa, “pense grande, comece pequeno”, mas com uma ressalva. Mesmo o menor piloto precisa ser tratado como parte de uma mudança estrutural do modelo operacional, não como um projeto de tecnologia isolado, encerrou.

*A jornalista viajou a convite da Genesys

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