IA no suporte ao cliente: resultados que Algar, Stone, Cemig e TIM divulgaram

O que Algar, Stone, Cemig e TIM relatam

Os quatro casos abaixo são de empresas brasileiras que divulgaram resultados com IA ou automação no contato com o cliente ou na operação. Reunimos o que cada uma afirmou, com a fonte e a data, para que você leia os números com o peso certo.

Segundo a Algar Telecom, em julho de 2025, a assistente da empresa no WhatsApp resolve 68% dos pedidos de clientes empresariais sem passar por atendente. A informação saiu no Teletime e no Baguete naquele mês.

Segundo matéria da Consumidor Moderno sobre a Stone, publicada em maio de 2025, a satisfação no atendimento com IA no WhatsApp passou de 93% em um trimestre. O número fala de como o cliente avaliou o atendimento, e não de quantos casos a IA resolveu sozinha.

Segundo a Cemig, em maio de 2025, a empresa foi de 4 para 53 funcionalidades automatizadas na URA. No mesmo relato, a retenção no 116, que a Cemig define como a demanda resolvida sem atendente, subiu de 8% para 67%.

O caso da TIM olha para outra ponta do suporte. Segundo a TIM, em janeiro de 2025, seu modelo de IA para manutenção de rede tem 85% de assertividade, e as intervenções corretivas caíram 15%. Para quem cuida de atendimento, a leitura é indireta: menos reparo corretivo tende a significar menos falha chegando como reclamação, mas a TIM não publicou esse efeito na fila de suporte.

O que costuma sair da fila primeiro

Nos casos de Algar e Cemig, o que sai da fila é a demanda que se repete e tem resposta conhecida. Segunda via de fatura, consulta de status, informação de falta de energia, dúvida de rotina sobre o serviço. É o tipo de pedido em que o atendente humano apenas consulta um sistema e repete a resposta.

O que costuma ficar com as pessoas é o que exige julgamento: negociação, reclamação com histórico, exceção comercial, cliente irritado. Uma boa implantação deixa a saída para o humano sempre visível, para que a automação absorva o volume sem prender quem precisa de atenção.

Sinais de que é a hora na sua empresa

Os sinais abaixo aparecem nos quatro casos e servem como checklist. Quanto mais deles você reconhece, mais forte é a candidatura do seu suporte.

Clientes, inclusive os empresariais, esperam no telefone para pedidos simples. A central está cara e lotada, e o problema piora em picos previsíveis, como dia de chuva para uma distribuidora de energia ou fechamento de mês para quem emite cobrança.

Segunda via e suporte repetitivo tomam boa parte da fila. A equipe dá as mesmas respostas o dia todo, muitas vezes para muitos pequenos clientes no WhatsApp, e a satisfação cai justamente no horário de pico.

A URA é um menu que irrita o cliente e resolve pouco, ou o WhatsApp existe mas funciona sem nenhuma automação. Do lado técnico, falhas são descobertas pelo cliente antes da sua equipe, e os reparos corretivos atrasam o time de campo.

Quanto custa não agir: a conta para fazer com os seus dados

Nenhum dos casos acima traz o custo da sua operação, então a conta precisa ser feita com os seus números. A fórmula é simples.

Custo mensal da fila repetitiva = volume mensal de pedidos repetitivos multiplicado pelo tempo médio de atendimento de cada um, multiplicado pelo custo da hora do atendente, já com encargos e ferramentas.

A esse valor, some o que não aparece na folha: clientes que desistem na espera multiplicados pelo valor médio que cada um deixa de gerar, mais as horas extras ou contratações feitas só para dar conta de pico.

O ganho potencial é a parte desse total que você estima que a automação possa absorver. Use uma estimativa conservadora sua, baseada no mapa de motivos de contato, e não as taxas das empresas citadas, que medem canais e públicos diferentes do seu.

O limite do que esses números mostram

O número da Algar é dado da própria empresa, sem auditoria externa, e mede o atendimento a clientes empresariais, não a operação inteira.

O dado da Stone vem de uma matéria jornalística, sem fonte primária da empresa, e vale para um trimestre. A matéria não informa quantos atendimentos a IA resolveu.

O resultado da Cemig também é informado pela própria empresa, sem período declarado, e vale para o canal 116, não para todos os canais.

A TIM não define o que os 85% de assertividade medem. Por isso não dá para ler como acertar 85% das falhas. Também não há método, base de teste nem período publicados.

Respondendo a uma dúvida comum: quem responde por cada número é a empresa que o divulgou ou o veículo que o publicou, como indicado acima. Nenhum deles foi verificado de forma independente, e as taxas não são comparáveis entre si, porque cada uma mede uma coisa diferente.

Como começar no primeiro mês

Comece pelo mapa da fila. Puxe os motivos de contato do último período disponível e separe o que é repetitivo, com resposta conhecida, do que exige análise caso a caso.

Escolha um ou dois motivos de alto volume e baixo risco, como segunda via ou consulta de status, e um único canal para o piloto. O WhatsApp e a URA aparecem nos casos citados como pontos de entrada naturais.

Defina a métrica antes de ligar qualquer coisa. A mais direta é a mesma usada por Algar e Cemig: a parcela dos pedidos resolvida sem atendente. Acompanhe junto a satisfação, como fez a Stone, para não ganhar volume perdendo qualidade. Registre o ponto de partida.

Nomeie um dono para essa métrica, alguém da operação e não do fornecedor. Essa pessoa responde pelo número na sua empresa e decide, com dados, se o piloto cresce, muda ou para.

Garanta a saída fácil para o atendente humano em qualquer ponto da conversa e revise semanalmente as conversas que não foram resolvidas. São elas que mostram o próximo motivo a automatizar ou o que deve continuar com pessoas.

Perguntas frequentes