UJET: adoção de IA em contact centers cresce sem governança adequada

O que aconteceu

A UJET, fornecedora de tecnologia para centrais de atendimento, alertou que a adoção de inteligência artificial em contact centers está avançando mais rápido do que a capacidade das empresas de criar governança e supervisão adequadas para geri-la. Segundo a empresa, esse descompasso está gerando novos riscos operacionais à medida que organizações implementam agentes de IA e automações sem estruturas de controle maduras.

De acordo com a UJET, o problema não está na tecnologia em si, mas no ritmo de implementação: muitas empresas priorizam velocidade de lançamento e redução de custos, deixando em segundo plano processos de monitoramento, auditoria e gestão de riscos que deveriam acompanhar esse tipo de transformação.

Por que isso importa

O alerta chega em um momento em que a IA generativa e os agentes autônomos deixaram de ser experimentos pontuais e passaram a operar em escala, lidando diretamente com clientes em múltiplos canais. Quando a governança não acompanha essa escala, erros de atendimento, respostas inconsistentes ou decisões automatizadas problemáticas podem se propagar rapidamente, afetando a experiência do cliente e a reputação da marca antes que alguém perceba.

Para líderes de experiência e tecnologia, o recado é claro: a maturidade de IA não deve ser medida apenas pela velocidade de adoção, mas pela capacidade de supervisionar, auditar e corrigir o comportamento desses sistemas em produção. Isso implica repensar modelos operacionais, papéis de compliance e métricas de qualidade específicas para ambientes com IA.

A visão da Renascence

O alerta da UJET confirma algo que observamos repetidamente em projetos de transformação: a pressão por resultados rápidos costuma atropelar a construção de salvaguardas, e isso raramente aparece nos primeiros relatórios de sucesso — só se manifesta quando o primeiro incidente de atendimento vira notícia.

Velocidade de adoção não é o mesmo que maturidade de operação. O erro mais comum não é escolher a ferramenta de IA errada, mas lançar a certa sem um "sistema imunológico" — camadas de revisão humana, trilhas de auditoria e critérios claros de quando escalar para uma pessoa. Operadores centrados no cliente deveriam tratar governança de IA como parte do produto desde o primeiro piloto, não como um projeto de conformidade a ser resolvido depois que a escala já aconteceu.