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Agentic CX confidence is rising. The blind spots in agentic CX measurement are not shrinking.

Agentic CX confidence is rising. The blind spots in agentic CX measurement are not shrinking.

In context

  • Topic: Inteligencia Artificial — IA aplicada al negocio: casos, límites, costos y gobierno.
  • Source: CIO Dive
  • Published: 19/10/2026

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Por que importa

Adotar IA numa empresa não se parece com comprar software: parece contratar gente. É preciso ensinar o contexto, revisar o trabalho no começo, definir o que pode assinar sozinho e o que não pode. As notícias que valem são as que mostram alguém resolvendo essa parte, não a do anúncio.

Eu meço a maturidade em IA com uma pergunta incômoda: alguém consegue explicar, em uma linha, que decisão o modelo toma e quem responde se errar? Onde isso está claro, o projeto anda. Onde não está, fica em piloto eterno e acaba cancelado com a desculpa de que a tecnologia não estava pronta.

O que costuma dar errado

O erro que mais vi se repetir é não medir nada antes de começar. Implementa-se, todo mundo sente que melhorou, e quando alguém pergunta quanto, não há resposta. Sem linha de base não há como defender o orçamento do ano seguinte, e é aí que bons projetos morrem.

O que observar

  • O custo por consulta em volume real, não o do piloto: é a variável que mais dá surpresas.
  • Onde ficam os dados e sob qual contrato, sobretudo quando há informação de clientes envolvida.
  • Se a organização pode trocar de fornecedor sem refazer tudo, que é a prova de que não ficou amarrada.

Como leio esta publicação

Se eu tivesse que levar isto a uma organização, começaria por um processo chato e mensurável — conciliação, atendimento de primeiro nível, revisão documental — e o deixaria rodando com métrica antes de tocar em qualquer coisa vistosa. A credibilidade para os projetos grandes se compra com um resultado pequeno que ninguém pode discutir.

A notícia original está publicada em outro idioma; o trecho é citado como o veículo o entrega e o comentário é escrito em português.
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