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Menos atendimento, mais conversão: por que as marcas seguem errando?

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Por Samir Ramos, co-CEO e co-Founder do smarters
O e-commerce está passando por uma revolução silenciosa, mas profunda. O foco deixou de ser o atendimento tradicional ao cliente e passou a ser uma experiência mais integrada e fluida. Nesse contexto, o chatbot vai muito além de um simples suporte, tornando-se um hub de possibilidades para marketing conversacional e conversão.

Ele conecta marcas e consumidores de maneira mais intuitiva e eficiente, funcionando como uma poderosa ferramenta de engajamento, personalização e vendas dentro do ecossistema digital. A questão que se impõe é: estamos realmente explorando todo o potencial deste canal?

A pesquisa do Google FlashBlack 2025 levantou um ponto crucial: a personalização é a espinha dorsal do comércio conversacional, mas seu verdadeiro impacto só acontece quando há uma integração estratégica e transacional ao longo de toda a jornada do cliente.

Ou seja, não basta um chatbot bem programado ou uma interação amigável – o sucesso dessa estratégia depende de alinhar cada canal e ponto de contato ao momento certo da experiência de compra, garantindo que a tecnologia atue como um facilitador real das decisões do consumidor.

Os dados do estudo mostram que, apesar dos avanços na digitalização, ainda há um longo caminho até que as marcas consigam transformar suas interações conversacionais em alavancas reais de conversão e fidelização.

Apenas 2 dos 31 e-commerces analisados utilizaram IA para resumos automáticos de avaliações, por exemplo. Já os agentes conversacionais, muitas vezes celebrados como o futuro do atendimento, ainda engatinham: nenhum dos 26 analisados conseguiu atuar como um verdadeiro assistente de compras.

A expectativa dos consumidores, por outro lado, é clara: eles querem mais do que um chatbot que apenas responde perguntas. Eles esperam interações que antecipem suas necessidades, recomendem produtos no momento certo e facilitem decisões de compra. No entanto, a pesquisa revelou que 20 dos 31 e-commerces não notificaram clientes sobre itens esquecidos no carrinho e 16 não recomendaram produtos complementares.

A inovação no e-commerce começa com conversas inteligentes (Imagem: Chay_Tee/Shutterstock)

O grande desafio, portanto, é garantir que o comércio conversacional esteja alinhado às diferentes fases da jornada do cliente. É aqui que o transacional entra em cena de forma estratégica: desde o primeiro contato até a conversão e a retenção, cada canal precisa estar ajustado ao momento certo da experiência. É um delicado jogo de xadrez.

Precisamos de um chatbot que não apenas tira dúvidas sobre um produto, mas também sugere um item complementar com base no histórico do consumidor e oferece um desconto exclusivo para fechar a compra ali mesmo, no canal conversacional.

Ou um agente que compreende linguagem natural e detecta insatisfação no tom de voz do cliente, conectando-o automaticamente a um atendente humano para resolver o problema antes que a frustração vire abandono de marca.

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O comércio conversacional não pode ser apenas sobre conveniência; precisa ser sobre inteligência. Para avançarmos nesse jogo, a personalização deve se unir à integração transacional e à otimização da experiência do cliente. Somente assim o e-commerce poderá transformar interações em conversões e clientes em verdadeiros embaixadores da marca.

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Automação de processos robóticos: mais produtividade e menos erros

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Nos últimos anos, a automação de processos robóticos, ou simplesmente RPA, tem ganhado cada vez mais espaço nas empresas. E não é por acaso: os “robôs de software” conseguem executar tarefas repetitivas com agilidade, precisão e sem pausa para o café.

A promessa é sedutora: mais produtividade, menos erros, redução de custos. Mas em meio a tanto entusiasmo, surge uma pergunta que nem sempre é feita: e as pessoas? Onde elas ficam nesse processo? O que sabemos é que automatizar é necessário. No entanto, há algo valioso que não pode se perder: a empatia.

Imagine um atendimento automatizado que não entende o que você está dizendo. Ou um processo de recrutamento que parece ter sido desenhado por um robô e para robôs. Sim, a tecnologia funciona, mas e a experiência? Fria, distante e desgastante.

É exatamente isso que muitos consumidores e colaboradores têm sentido e os dados mostram que essa desconexão é real.

Uma pesquisa da MindMiners revelou que apenas 12% dos consumidores brasileiros preferem ser atendidos por robôs, indicando uma forte preferência pelo contato humano no atendimento. O que isso nos diz? Que eficiência sem sensibilidade não entrega valor de verdade.

Automatizar com empatia não é algo técnico, mas é algo humano. É entender que cada processo envolve pessoas com expectativas, sentimentos, pressões e necessidades. Antes de desenhar um fluxo automatizado, é preciso se perguntar: “Como essa experiência será vivida por quem está do outro lado?”.

Automatizar é também cuidar da experiência humana em cada passo do processo (Imagem: KTStock/iStock)

Vamos pegar um exemplo simples: o processo de admissão de um novo colaborador. Do ponto de vista do RH, é um checklist de documentos, assinaturas e prazos. Mas, para quem está entrando na empresa, pode ser um momento de ansiedade, insegurança ou até entusiasmo.

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Um robô que apenas dispara e-mails e exige uploads sem qualquer cuidado com a comunicação pode gerar desconforto. Agora, se esse mesmo robô envia mensagens acolhedoras, claras, com um tom próximo e humano, a experiência muda completamente.

Outro ponto importante: empatia também é olhar para dentro, para os times da empresa. A automação não deveria ser uma ameaça e sim um apoio. Ela pode (e deve) liberar as pessoas das tarefas mecânicas para que elas tenham mais tempo para criar, pensar e se conectar com o que realmente importa.

Eficiência só gera valor quando vem com empatia (Imagem: Dilok Klaisataporn/iStock)

Quando bem usada, a RPA vira uma aliada para que os profissionais façam o que nenhum robô consegue: tomar decisões complexas, cuidar de relações, inovar, resolver problemas inesperados, ter empatia.

No fim das contas, a experiência ainda é (e sempre será) humana

Automatizar com alma é reconhecer que nem tudo pode (ou deve) ser entregue a um robô. Que há momentos, contextos e interações que pedem mais do que agilidade: pedem sensibilidade.

Mais do que nunca, as empresas que se destacam são aquelas que conseguem unir o melhor dos dois mundos: a eficiência das máquinas com a empatia das pessoas. Porque, no fim do dia, por trás de cada processo automatizado, há alguém esperando ser bem atendido, bem recebido e bem cuidado. E isso, nenhum algoritmo consegue fazer sozinho.

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Conversa com IA terapêutica? Cuidado com o que você diz para elas! Entenda

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Imagine um terapeuta que nunca dorme, está sempre disponível e sabe tudo sobre você — mas que pode entregar seus segredos para governos e empresas. A promessa dos chatbots de terapia movidos por IA esconde um lado sombrio: a invasão da privacidade em escala inédita.

Com riscos de vigilância e manipulação, essa tecnologia levanta debate urgente sobre até onde devemos confiar nossas emoções a máquinas — e quem realmente tem acesso a esse universo íntimo.

Além do conforto de ter um “ouvido” digital sempre pronto para escutar, esses chatbots prometem democratizar o acesso à terapia. Mas a realidade pode ser menos acolhedora. Diferente dos profissionais humanos, essas inteligências artificiais não estão obrigadas a manter segredo. Isso significa que suas angústias mais profundas podem virar dados para vigilância em massa.

Empresas enfrentam pressão para proteger dados sensíveis, mas usuários, muitas vezes, desconhecem riscos (Imagem: Eva Almqvist/iStock)

O problema se agrava em contextos políticos mais autoritários. Imagine um governo que monitora não só o que você faz, mas também o que você sente, suas fraquezas emocionais e pensamentos mais íntimos. Com a ausência de regulações claras, a promessa de ajuda pode se transformar em um sistema de vigilância psicológico, capaz de manipular e condicionar comportamentos sem que você perceba.

Empresas sob pressão para proteger dados sensíveis

  • De acordo com reportagem do site The Verge, idealmente, as empresas deveriam evitar o compartilhamento indiscriminado de dados, já que isso pode prejudicar seus negócios;
  • No entanto, muitas acreditam que os usuários desconhecem esses processos, aceitam justificativas simplistas relacionadas à segurança nacional ou já se sentem impotentes diante da perda de privacidade;
  • Para oferecer serviços de terapia realmente confiáveis, as empresas de inteligência artificial precisam adotar padrões rigorosos de segurança e privacidade;
  • Além disso, poderiam implementar sistemas com logs criptografados, garantindo que nem mesmo elas tenham acesso aos dados dos usuários, o que aumentaria, significativamente, a proteção dessas informações sensíveis;

No entanto, a reportagem aponta que essas iniciativas são contraditórias diante do apoio contínuo de algumas dessas empresas a administrações que desconsideram liberdades civis básicas, as quais garantem que as pessoas possam compartilhar suas informações pessoais livremente, inclusive em interações com chatbots.

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Terapias com IA: entre boas intenções e desafios reais

Questionada pelo Verge sobre suas políticas para responder a pedidos governamentais de dados e sobre a possibilidade de aumentar a proteção para chatbots de terapia, a Meta destacou o caráter de “entretenimento e utilidade” de suas inteligências artificiais. Já a OpenAI informou que só libera dados mediante processo legal válido ou em casos de emergência envolvendo risco grave à vida.

Até o momento, não há evidências de que haja uma vigilância em massa por meio desses chatbots. Ainda assim, a recomendação é clara: não se deve buscar terapia por meio dessas plataformas, especialmente em serviços de grande visibilidade nos Estados Unidos. O risco de exposição de informações sensíveis é alto e as proteções, insuficientes.

O ponto mais importante é que, se as empresas querem que usuários compartilhem suas vulnerabilidades mais profundas, elas precisam garantir o mesmo nível de privacidade exigido de profissionais da saúde, em cenário onde o governo respeite esse direito.

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Meta vê IA como ferramenta de entretenimento, enquanto OpenAI libera dados apenas sob ordem legal ou emergências (Imagem: gmast3r/iStock)

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Por que toda empresa vai precisar de um Chief AI Ethicist

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A inteligência artificial deixou de ser uma promessa para se tornar um elemento central das operações empresariais. Ela está presente em processos que vão desde o atendimento ao cliente até análises preditivas de mercado, passando por sistemas de recomendação, recrutamento e seleção, segurança cibernética e muito mais.

A IA já é, para muitas companhias, o que a internet foi nos anos 2000: um divisor de águas. Mas junto com esse potencial, vem uma nova camada de complexidade: a ética.

À medida que algoritmos tomam decisões com base em dados, as empresas se deparam com dilemas antes exclusivos do campo da filosofia, do direito ou das ciências sociais. É possível, por exemplo, usar dados de comportamento para prever inadimplência sem reforçar estigmas socioeconômicos?

É ético aplicar IA em entrevistas de emprego para analisar expressões faciais, sabendo que pessoas neurodivergentes ou de culturas diferentes podem ser interpretadas de forma enviesada? Qual o limite entre personalização e invasão de privacidade?

Essas não são perguntas hipotéticas. São questões reais, que já estão sendo enfrentadas diariamente por empresas ao redor do mundo e a forma como cada organização lida com elas pode afetar sua reputação, sua base de clientes, sua atratividade para talentos e até mesmo sua sustentabilidade jurídica. É nesse ponto que entra o Chief AI Ethicist — ou, em português, Diretor de Ética em Inteligência Artificial.

Ética como pilar estratégico e não mais periférico

O papel do Chief AI Ethicist vai muito além de um cargo consultivo. Essa pessoa será responsável por desenhar e implementar diretrizes éticas para o desenvolvimento, aquisição e aplicação de soluções baseadas em IA. Será sua função garantir que os algoritmos sejam justos, auditáveis, explicáveis e, principalmente, que estejam alinhados com os valores da empresa e com os princípios de direitos humanos.

Ética da IA liga tecnologia e humanidade. Imagem: Shutterstock/Beautrium

Isso envolve dialogar com desenvolvedores, líderes de produto, times jurídicos e até áreas de marketing e relacionamento com clientes. Envolve também formação contínua das equipes, construção de comitês de ética, análise de impacto social e participação ativa nas decisões estratégicas. O Chief AI Ethicist precisa transitar entre tecnologia, negócios e humanidades com empatia, autoridade técnica e visão sistêmica.

Grandes empresas já entenderam isso e esse movimento não é exclusivo das gigantes. Startups de tecnologia, empresas de serviços financeiros, varejistas e até instituições de ensino estão começando a criar áreas de governança de IA, muitas vezes dentro das diretorias de inovação ou compliance, mas com autonomia crescente.

Segundo relatório da MarketsandMarkets, o mercado global de governança de IA, que inclui soluções, consultorias e estruturas internas para ética e compliance algorítmico deverá crescer de US$ 890 milhões em 2024 para US$ 5,77 bilhões em 2029. Isso representa uma taxa de crescimento composta de 45,3% ao ano. Trata-se de um dos segmentos mais dinâmicos da economia digital atual.

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Governança de IA deve movimentar US$ 5,7 bilhões até 2029 (Imagem: gorodenkoff/iStock)

Além disso, uma pesquisa do IBM Institute for Business Value revelou que 75% dos executivos de tecnologia acreditam que a ética em IA será uma fonte de vantagem competitiva nos próximos anos. Empresas que adotam práticas responsáveis tendem a conquistar mais confiança dos consumidores, atrair melhores talentos, evitar litígios e construir reputações mais sólidas.

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Importante lembrar que a regulamentação também está batendo à porta. A União Europeia já aprovou a AI Act, uma das legislações mais completas do mundo sobre o tema, e o Brasil discute seu próprio marco legal. Em breve, ter uma estrutura interna capaz de demonstrar responsabilidade, rastreabilidade e mitigação de riscos éticos será não apenas uma boa prática, mas uma exigência legal.

O Chief AI Ethicist surge, portanto, como uma figura-chave: não para frear a inovação, mas para orientá-la rumo a um desenvolvimento tecnológico mais justo, inclusivo e sustentável.

O que está em jogo não é apenas eficiência, mas o tipo de sociedade que estamos construindo com base nos dados que coletamos e nas decisões que automatizamos. Toda empresa que deseja ser relevante e respeitada, no futuro, precisará de alguém com coragem e preparo para fazer as perguntas difíceis, defender o interesse coletivo e traduzir dilemas morais em políticas práticas.

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Do Big Data à IA autônoma: como criar uma cultura de dados nas empresas

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Nos últimos anos, o volume de dados gerados pelas empresas cresceu de forma exponencial. Mas, ao contrário do que se esperava, a maioria delas ainda não sabe o que fazer com tanta informação. É como se tivessem recebido uma biblioteca inteira sem aprender a ler.

Dados não são valor por si só. Sem contexto, sem estrutura, sem perguntas inteligentes por trás, eles são apenas ruído. E mais: sem uma cultura de dados — aquela que orienta decisões, desafia intuições e sustenta estratégias — nem o melhor algoritmo pode salvar uma organização da mediocridade.

De acordo com uma pesquisa recente da NewVantage Partners, embora 91% das empresas entrevistadas estejam investindo em iniciativas de dados e IA, apenas 26,5% afirmam ter realmente conseguido criar uma cultura orientada por dados. O número assusta, mas explica muita coisa: temos tecnologia de sobra e mentalidade de menos. E cultura, nesse caso, não se compra — se constrói.

Muita gente ainda acredita que criar uma cultura de dados é adquirir plataformas, dashboards e ferramentas de business intelligence. Mas cultura não nasce de um software. Ela nasce de comportamento.

É quando o CEO pergunta “o que os dados dizem sobre isso?” antes de tomar uma decisão estratégica. Quando o RH antecipa pedidos de demissão com base em padrões de comportamento. Quando o marketing fala em comportamento preditivo, e não apenas em campanhas de alcance. Quando o chão da fábrica entende que um dado inserido errado pode comprometer toda uma cadeia de decisões.

Cultura de dados não vem de ferramentas, mas de atitudes: nasce quando decisões em todos os níveis são guiadas pelo que os dados realmente dizem (Imagem: FAMILY STOCK/Shutterstock)

Essa mentalidade é o alicerce necessário para que a inteligência artificial possa, de fato, agir com autonomia. Porque IA autônoma — aquela que aprende, ajusta, decide e executa — precisa de dados limpos, estruturados, confiáveis e disponíveis.

E isso não se improvisa. Não adianta sonhar com uma IA estratégica se os dados ainda estão trancados em silos, espalhados em planilhas desconectadas, com má governança e baixa confiabilidade. A IA só consegue aprender com o que oferecemos — e se oferecermos um ambiente caótico, os resultados refletirão exatamente isso.

O ponto mais crítico é que muitas empresas ainda usam os dados como justificativa para decisões já tomadas. Ao invés de guiar a estratégia, os números viram apenas uma chancela do que a alta liderança já decidiu por instinto.

Esse viés de confirmação destrói qualquer chance de desenvolvimento analítico real. Uma cultura de dados de verdade exige humildade: saber ouvir o que os dados dizem mesmo quando contradizem nossas crenças mais arraigadas.

Cultura corporativa.
Em vez de guiarem decisões, os dados ainda servem como aval para escolhas intuitivas (Imagem: Gorodenkoff/Shutterstock)

E isso tem tudo a ver com o futuro. Estamos à beira de uma nova era, em que a IA não será apenas uma assistente, mas uma tomadora de decisão. Para isso, precisamos preparar o terreno agora.

Uma boa pergunta para começar: quem toma decisões na sua empresa — os dados ou os cargos? Se ainda é o cargo que pesa mais, a autonomia da IA vai continuar sendo uma promessa distante.

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Criar uma cultura de dados é uma jornada que começa no topo, mas que só se consolida quando chega na base.

E, paradoxalmente, quanto mais autônoma for a inteligência artificial, mais humana precisa ser a cultura que a sustenta. Porque, no fim das contas, dados não servem para desumanizar processos — mas para revelar padrões, entender comportamentos e melhorar a experiência de quem está na ponta.

Cultura de dados, IA
A cultura de dados começa na liderança, se consolida na base e, quanto mais sustenta a IA, mais precisa ser humana (Imagem: metamorworks/Shutterstock)

O dado mais importante ainda é o humano. E a empresa que entender isso, antes das outras, vai deixar de colecionar dados e começar a construir vantagem competitiva real. Não se trata apenas de transformação digital. Trata-se de transformação cultural.

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A arte de enxergar o que o cliente quer antes que ele diga

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A maior revolução no atendimento ao cliente hoje não é a rapidez da resposta, mas a precisão da escuta — antes mesmo que a pergunta exista.

Por décadas, o atendimento foi construído sobre a lógica da reação. O consumidor relata um problema, o sistema registra, o atendente responde. Um processo funcional, sim, mas cronicamente atrasado. Porque, enquanto a empresa age, o cliente já acumulou frustração, ruído, desconfiança. Nesse vácuo entre a necessidade e a resposta nasce a ruptura da experiência.

Agora, imagine inverter essa equação: em vez de reagir, prever. Em vez de remediar, antecipar. A análise preditiva torna isso possível. Não como mágica, mas como método. Ao ler padrões de comportamento, cruzar históricos de interação e modelar propensões de consumo, a tecnologia entrega às empresas algo muito mais valioso do que dados: contexto.

Atendimento deixa de ser reação e passa a ser antecipação, com a análise preditiva transformando dados (Imagem: Andrey_Popov/Shutterstock)

É aí que mora a virada. Porque atender bem deixou de significar simplesmente resolver o problema. Hoje, significa não deixar o problema nascer.

Dados da Salesforce apontam que 73% dos consumidores esperam que as empresas entendam suas necessidades e expectativas; 62% acreditam que as empresas deveriam antecipar suas necessidades. Os consumidores entendem que as marcas usam seus dados pessoais para entregar mensagens personalizadas e 90% deles gostariam de receber anúncios baseados em seus interesses e histórico de compras/navegação.

É um espelho cultural: o cliente contemporâneo não quer apenas ser ouvido — ele quer ser adivinhado e empresas que ignoram essa expectativa estão, silenciosamente, cavando seu próprio irrelevante.

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Consumidores querem que marcas antecipem suas necessidades e personalizem interações (Imagem: amgun/Shutterstock)

Mas a análise preditiva vai além do “saber antes”. Ela permite desenhar jornadas mais fluídas, ofertas mais sensíveis, experiências mais coerentes com quem aquele cliente é — e não apenas com o que ele consome.

Um cliente que costuma acessar o aplicativo de madrugada e evita ligações longas, por exemplo, deve ser abordado de forma diferente de outro que prefere atendimento humano em horário comercial. Isso é empatia algorítmica. E está longe de ser trivial.

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Claro, existe o risco de transformar tudo em predição vazia — e aí a tecnologia se torna intrusiva, quase arrogante. Não se trata de vigiar, mas de interpretar. Não de controlar o cliente, mas de cuidar dele. A ética do dado importa tanto quanto a sua capacidade analítica. A boa análise preditiva não anula o humano — ela o refina.

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Análise preditiva refina a experiência do cliente com empatia algorítmica, sem vigiar ou invadir (Imagem: NicoElNino/Shutterstock)

Mais do que nunca, personalizar não é um luxo, é uma expectativa silenciosa que define quem fica e quem desaparece no ruído do mercado. A previsibilidade, nesse caso, não mata a experiência — ela a eleva. Afinal, surpreender também pode ser atender sem que a dor seja expressa.

O desafio, claro, é técnico, estratégico e cultural. Exige investimento, sim, mas sobretudo exige uma mudança de mentalidade: parar de tratar atendimento como custo e começar a tratá-lo como alicerce da reputação. Porque o cliente esquece rápido do atendimento que deu certo — mas nunca esquece do que chegou tarde demais.

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Personalizar virou obrigação: quem antecipa necessidades constrói reputação (Imagem: Atomic62 Studio/Shutterstock)

Quem conseguir antecipar o incômodo, oferecer o caminho antes da dúvida e resolver o que ainda nem se manifestou, cria mais que satisfação. Cria confiança. E confiança, sabemos, não se compra — se conquista. Um insight por vez.

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O que a tecnologia e o Big Data revelam sobre o inadimplente?

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Nos últimos anos, a inadimplência se tornou um fenômeno cada vez mais complexo, impulsionado por fatores econômicos, sociais e comportamentais. Só para ter uma ideia, levantamento mais recente feito pelo Serasa mostra que, pelo menos, 73,1 milhões de pessoas estavam endividadas no país. 

Nos últimos anos, a inadimplência se tornou um fenômeno cada vez mais complexo, impulsionado por fatores econômicos, sociais e comportamentais. No entanto, a tecnologia e o Big Data estão mudando a forma como empresas, instituições financeiras e especialistas analisam e entendem o perfil do inadimplente moderno.

Hoje, já não basta apenas olhar para os dados tradicionais, como renda e histórico de crédito, é preciso mergulhar profundamente nos hábitos de consumo, na jornada digital e até mesmo na psicologia financeira desse público.

A tecnologia permite traçar um perfil muito mais detalhado do inadimplente. Com o uso de machine learning e inteligência artificial, empresas conseguem mapear padrões comportamentais e prever tendências antes que uma dívida se torne um problema crônico. Diferente do que se imaginava, o inadimplente atual não é apenas alguém que perdeu o emprego ou passou por uma emergência financeira. 

Muitas vezes, ele é um consumidor ativo, que mantém hábitos de compra regulares e faz uso de múltiplas formas de crédito, mas que enfrenta desafios na organização e priorização de pagamentos. Com base na análise de dados, podemos categorizar os inadimplentes em diferentes perfis:

  • Inadimplente circunstancial: geralmente motivado por imprevistos, como problemas de saúde ou perda de renda, tem histórico de bom pagador e tende a regularizar sua situação rapidamente quando possível. 
  • Superendividado crônico: possui múltiplos compromissos financeiros e dificuldades em gerenciar seus gastos, frequentemente acumulando novas dívidas para cobrir antigas.
  • Inadimplente estratégico: que prioriza certos pagamentos em detrimento de outros, muitas vezes com base na percepção de risco de cobrança ou impacto no seu dia a dia.
  • Inadimplente desinformado: tem dificuldade em compreender suas obrigações financeiras e pode estar fora do sistema bancário tradicional, sem acesso a boas opções de crédito.
Nem todo inadimplente está fora do mercado — muitos continuam consumindo, mas enfrentam desafios para equilibrar as contas e lidar com o acúmulo de dívidas. Imagem: shutterstock/shisu_ka

Graças ao Big Data, a previsibilidade da inadimplência atingiu um novo patamar. Com a análise de dados massivos, é possível identificar sinais precoces de dificuldades financeiras antes que um consumidor se torne inadimplente.

Algumas das principais métricas analisadas incluem padrões de pagamento e consumo, onde mudanças bruscas nos gastos podem indicar problemas financeiros iminentes; uso de crédito rotativo, que aponta uma dependência excessiva de cartão de crédito ou cheque especial; atividade digital, como interações com instituições financeiras, buscas por crédito e até padrões de navegação que podem indicar dificuldades financeiras; e comportamento em redes sociais, onde alguns algoritmos já conseguem captar mudanças de humor e indicadores de instabilidade financeira através da análise de postagens e interações online.

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A mesma tecnologia que permite entender melhor o inadimplente também tem revolucionado a cobrança e a renegociação de dívidas. As abordagens tradicionais, baseadas em ligações insistentes e cartas físicas, estão dando lugar a estratégias mais inteligentes e personalizadas.

Hoje, as empresas utilizam chatbots, notificações automáticas e inteligência artificial para criar abordagens mais eficazes, oferecendo condições personalizadas de renegociação baseadas no perfil de cada consumidor. Além disso, o uso de análise preditiva permite que as empresas entrem em contato no momento certo, quando há maior probabilidade de recuperação do crédito.

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Ferramentas digitais avançadas permitem prever sinais de inadimplência e adaptar abordagens de cobrança ao perfil de cada consumidor (Imagem: TippaPatt/Shutterstock)

Outros dois perfis também se destacam. O inadimplente estratégico faz escolhas conscientes sobre quais contas pagar, priorizando aquelas que impactam mais diretamente seu dia a dia. Já o inadimplente desinformado, muitas vezes fora do sistema bancário tradicional, tem pouco acesso a crédito de qualidade e dificuldade para compreender suas obrigações financeiras. Entender essas nuances é essencial para criar soluções mais eficazes de renegociação e inclusão financeira.

A grande questão que permanece é: até que ponto as empresas utilizarão esses dados para ajudar os consumidores a evitarem a inadimplência, em vez de simplesmente preverem e explorarem seu comportamento?

O futuro da relação entre consumidores e crédito dependerá da forma como essas informações serão utilizadas – se para criar um sistema financeiro mais inclusivo e sustentável ou apenas para potencializar estratégias de cobrança. Independentemente do caminho, uma coisa é certa: a tecnologia e o Big Data já estão transformando o mercado de crédito, e o perfil do inadimplente moderno nunca esteve tão visível aos olhos das empresas.

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Não é só a DeepSeek: conheça outras empresas chinesas que são sucesso

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A DeepSeek, uma empresa chinesa de inteligência artificial (IA), surpreendeu os mercados financeiros e grandes empresas de tecnologia dos EUA assim que o ano começou, mas seu sucesso não foi uma surpresa total.

Muitas empresas chinesas têm se destacado por adotar estratégia diferente das gigantes ocidentais, focando em inovação rápida e acessível em vez de depender de marca ou tecnologia exclusiva.

Essas empresas se destacam pela adaptabilidade e velocidade nos negócios, o que as coloca à frente da concorrência. Além da DeepSeek, outras empresas chinesas estão revolucionando a economia global. O The Conversation listou algumas delas. Vamos conhecê-las:

Empresas chinesas de sucesso

DJI Innovations

  • Fundada em 2006, a DJI é líder no mercado de drones e tecnologia de câmeras, com aplicações em áreas, como agricultura e defesa;
  • Sua capacidade de produzir tecnologia de ponta a baixo custo e com processos automatizados permitiu rápida expansão global;
  • Sua tecnologia também foi usada nas filmagens de seriados, como “Better Call Saul” e “Game of Thrones”.
Tecnologia de câmeras da DJI ajudou na filmagens de séries mundialmente famosas, como “Game of Thrones” (Imagem: Divulgação/HBO)

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Unitree Robotics

  • Spin-off da DJI, a Unitree foi fundada em 2016 e é especializada em robôs quadrúpedes e humanoides;
  • Com ciclos de desenvolvimento rápidos e equipes altamente qualificadas, a empresa se destaca no mercado de robótica com inovações, como robôs capazes de soldar e, até, dançar.

Game Science

  • Fundada em 2014, a Game Science conquistou grande sucesso com o RPG “Black Myth: Wukong“;
  • A empresa se diferencia ao integrar elementos culturais chineses em seus jogos;
  • Além disso, ela procura utilizar análise de dados para atender às preferências globais, superando o modelo tradicional de exportação de versões baratas de jogos ocidentais.
Chinesa Game Science desenvolveu o jogo “Black Myth: Wukong”, que alcançou grande popularidade (Imagem: Divulgação/Overload Games)

Yonyou

  • Criada em 1988, a Yonyou se tornou líder no mercado de software de negócios e contabilidade na China, expandindo para outros países da Ásia;
  • Sua abordagem focada em personalizar produtos para as necessidades locais sem aplicar preços premium foi crucial para seu sucesso;
  • A empresa pretende se tornar dominante também fora da Ásia.

Essas empresas demonstram como a inovação tecnológica e boas estratégias podem levar a avanços significativos, embora fatores geopolíticos possam afetar o futuro do comércio e da economia global.

No entanto, ao continuar explorando seus pontos fortes, elas têm grandes chances de continuar disruptivas no mercado global.

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