Os níveis da Orquestração de Experiência

Estamos no ponto de partida de uma das transformações mais profundas da história dos negócios, impulsionada por uma nova geração de inteligência artificial generativa e IA agêntica (IA). Essas tecnologias estão remodelando a maneira como as organizações oferecem experiências a clientes e colaboradores, desbloqueando novos níveis de automação, aumento de capacidades, personalização e otimização.

A Orquestração de Experiências Impulsionada por IA, antes apenas uma visão de usar IA para coordenar experiências entre sistemas e canais, está se tornando realidade. Neste artigo, exploramos como essa transformação está acontecendo — incluindo seu potencial futuro — e definimos os seis Níveis de Orquestração de Experiências. Esse modelo de maturidade fornece uma base para que as organizações avaliem onde estão hoje, visualizem o que é possível e construam uma estratégia de crescimento impulsionada por IA.1

Introdução

O objetivo da orquestração de experiências é alcançar dois resultados ao mesmo tempo:

Reduzir o custo das operações.
Aumentar a lealdade do cliente para um crescimento de longo prazo.

As organizações podem equilibrar melhor o dilema entre eficiência operacional e experiências centradas nas pessoas. A estratégia correta de Orquestração de Experiências Impulsionada por IA possibilita ambos.

Ao coordenar dados, sistemas, canais e papéis, a orquestração cria experiências mais eficazes, eficientes e emocionalmente inteligentes — tanto para clientes quanto para colaboradores. À medida que novas inovações surgem, estamos caminhando para uma orquestração universal, que transcende as atividades voltadas ao cliente em toda a linha de frente e retaguarda, permitindo que as organizações reinventem o contact center, as experiências de clientes e colaboradores e, em última instância, todo o seu negócio.

Os Níveis de Orquestração de Experiências a seguir definem a curva de maturidade que vai da orquestração totalmente manual à totalmente autônoma. Cada nível representa um salto significativo em como automação, aumento de capacidades, personalização e otimização são aplicados, desbloqueando potenciais novos valores de negócios em forma de maior eficiência, fidelidade mais profunda dos clientes e engajamento mais forte dos colaboradores.

Nível 0 – Zero Orquestração

As interações com o cliente são totalmente manuais, tratadas por sistemas telefônicos básicos, sem ferramentas ou inteligência integradas. Agentes humanos dependem de treinamento e documentação estática. Cada interação é reativa e inconsistente.

Não há visão unificada do cliente, nem orquestração de tarefas ou insights entre sistemas. O atendimento ao cliente é tratado como uma necessidade operacional, não como uma função estratégica — resultando em alto esforço, alta rotatividade e resultados ruins.

• Automação: Nenhuma. Todas as tarefas — inclusive solicitações rotineiras — exigem envolvimento completo do agente humano.
• Aumento: Agentes humanos trabalham sem suporte do sistema. Não há exibição contextual de dados nem assistência específica à tarefa.
• Personalização: Nenhuma personalização baseada em perfil ou histórico do cliente apoiada por sistema.
• Otimização: Treinamento manual e programação estática predominam. Sem insights em tempo real, gestão de qualidade ou automação de planejamento da força de trabalho.

Nível 1 – Navegação por Menu

Sistemas de resposta audível interativa (IVR) oferecem automação básica com lógica de roteamento fixa e reconhecimento de fala limitado. Os clientes interagem por teclas ou menus de voz, normalmente para verificar status ou direcionar a um departamento. Embora isso reduza ligeiramente o volume de chamadas, as experiências permanecem impessoais e restritas à voz.

Agentes humanos ainda são necessários para a maioria das tarefas e contam com contexto limitado do CRM. O controle de qualidade é manual e retrospectivo. O sistema opera, mas não se adapta.

Automação: O IVR lida com consultas simples, como checar saldo de conta ou status de pedido, a partir de entrada por teclado ou reconhecimento de palavra-chave. A lógica é fixa e não adaptativa.

Aumento: Agentes visualizam registros estáticos do cliente durante as interações, mas devem buscar manualmente insights relevantes.

Personalização: Roteamento por habilidade e preferências de idioma são possíveis, mas as experiências continuam amplamente uniformes.

Otimização: Garantia de qualidade baseada em amostras de gravações; agendamento de agentes consome tempo e é reativo.

Nível 2 – Automação de Diálogo Pré-definido

IA conversacional combina reconhecimento automático de fala (ASR), processamento de linguagem natural (NLP) e compreensão de linguagem natural (NLU) para engajar em múltiplos canais de comunicação. As interações são regidas por regras e roteiros pré-definidos. Modelos preditivos de IA são aplicados a casos de uso específicos (como roteamento ou engajamento), mas ainda não foram generalizados para determinar próximas melhores ações como parte da experiência em geral.

Automação: A IA conversacional permite bots que podem automatizar diálogos rotineiros com clientes em canais digitais e de voz (omnicanal), como rastreamento de pedidos, redefinição de senha ou verificação de identidade. Os bots são rígidos e seguem fluxos pré-definidos estruturados em lógica roteirizada e árvores de decisão fixas.

Aumento: Agentes humanos começam a receber assistência contextual por ferramentas de exibição de conhecimento, com propostas de próximos passos baseadas em contexto do CRM ou gatilhos de palavras-chave.

Personalização: A experiência do cliente continua padronizada e carece de adaptabilidade além de entradas estáticas. Capacidades fundacionais de gestão de engajamento da força de trabalho são introduzidas e ajudam a alinhar tarefas às habilidades e disponibilidade dos colaboradores.

Otimização: Experiências são otimizadas por modelos preditivos especializados para roteamento, engajamento e previsão de demanda. Análises de fala e texto alimentam processos de garantia de qualidade.

Nível 3 – Conversas Geradas por Sistema

A IA generativa usa Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e arquiteturas transformer para produzir conteúdo dentro dos limites de sua configuração. A IA executa tarefas para as quais foi explicitamente projetada ou treinada – nada mais, nada menos. Ela melhora experiências por automação, aumento de capacidades, personalização e otimização, mas ainda opera dentro de lógica e fluxos de trabalho pré-definidos.

Esse nível de IA não raciocina nem toma decisões além do que lhe foi instruído; simplesmente executa sua programação com amplitude e fluência crescentes.

Automação: Agentes virtuais orientados por IA automatizam interações mais amplas e complexas, como solução de problemas, status de pedido ou dúvidas sobre produtos. Esses agentes virtuais parecem autônomos, mas operam estritamente dentro de fluxos configurados e regras. Eles não raciocinam nem inferem além de padrões definidos. Capacidades como reconhecimento de intenção ou atendimento de FAQs permitem lidar com cenários mais sutis, mas apenas até onde seu treinamento e configuração permitem. Funcionalidades de supervisor virtual ajudam a automatizar o monitoramento operacional, alertando stakeholders com base em limites preestabelecidos ou sinais comportamentais.

Aumento: Copilotos de agentes reforçam o desempenho humano exibindo insights relevantes, como sugerir a próxima melhor ação, gerar resumos ou recuperar artigos de conhecimento, mas dentro das restrições de regras e modelos pré-definidos. Copilotos de supervisor e admin fornecem orientações e recomendações baseadas em critérios configurados, ajudando a escalar conhecimento sem ultrapassar limites decisórios.

Personalização: A IA generativa pode personalizar respostas usando segmentação estruturada, classificação de intenção e atributos definidos pelo negócio. Personaliza com base no que é informado, extraindo dados de CRM, preferências conhecidas ou interações anteriores para gerar saídas alinhadas a metas ou segmentos específicos. Embora o conteúdo pareça sob medida, ele é gerado dentro dos limites da lógica e comportamento configurados. Neste nível, a personalização é poderosa, mas ainda circunscrita ao que foi estruturado.

Otimização: A orquestração de jornadas e o gerenciamento de experiências melhoram pela capacidade da IA de executar estratégias de otimização pré-planejadas. Previsão, escalonamento e balanceamento de carga se beneficiam de modelos preditivos que refinam recomendações continuamente com base em dados históricos. Ainda assim, a IA não é adaptativa: executa comportamentos treinados e é periodicamente retreinada por humanos para manter relevância. A orquestração de tarefas, alertas e fluxos de trabalho na linha de frente e retaguarda continua reativa a condições definidas, não por raciocínio proativo.

Nível 4 – Geração de Experiência Agêntica

A IA evolui de simples execução para resolução inteligente de problemas. Sistemas são configurados para objetivos específicos e usam raciocínio, planejamento e memória para determinar a melhor forma de alcançá-los, ainda operando dentro de limites claramente definidos.

Este nível introduz IA agêntica, que interpreta contexto, planeja em várias etapas e ajusta ações com base em entradas dinâmicas. Contudo, toda execução permanece semiautônoma. Insumo, aprovação e supervisão humanos continuam essenciais, garantindo alinhamento com a intenção e prevenindo excessos.

Automação: Agentes virtuais, supervisores e administradores agora realizam tarefas transacionais complexas e sequências decisórias em domínios mais exigentes, como vendas, renovações e retenção. Eles determinam etapas ideais dentro de um objetivo configurado, guiados por limites e requisitos de aprovação. Esses sistemas podem consultar e seguir conteúdos estruturados como procedimentos operacionais padrão (SOPs), artigos de conhecimento ou documentos de instrução para executar tarefas de forma precisa e consistente. A execução assíncrona se torna mais comum, permitindo que tarefas avancem em segundo plano enquanto clientes ou colaboradores cuidam de outras atividades. O agente virtual notifica o usuário quando as tarefas são concluídas ou exigem input, mantendo transparência e controle humano.

Aumento: Copilotos tornam-se cada vez mais proativos, exibindo sugestões inteligentes a agentes, supervisores e administradores e oferecendo-se para executá-las após aprovação. Isso inclui atualizar registros, identificar riscos, simplificar processos e traduzir comunicação em tempo real. Esses copilotos também fornecem sinais em tempo real para orientar usuários humanos, destacando etapas perdidas, sugerindo dicas de compliance ou lembrando contextos importantes de forma sutil e não intrusiva. Em vez de assumir o controle, eles ajudam as pessoas a desempenhar melhor por meio de estímulos contextuais. Embora analisem entradas complexas e adaptem suas sugestões, nunca atuam de forma autônoma, preservando a autoridade decisória humana.

Personalização: A personalização torna-se mais estratégica e orientada por dados. Sistemas de IA usam memória interna, perfis de clientes, interações anteriores e pistas contextuais para determinar quais respostas ou fluxos de trabalho melhor se alinham ao perfil do cliente. Isso inclui segmentos definidos pelo negócio, histórico transacional e regras configuradas. Agentes humanos recebem suporte que se adapta à complexidade do cenário, com sugestões que refletem playbooks personalizados em vez de fluxos gerais. Todavia, toda personalização continua operando dentro dos limites de configuração do negócio, sem improvisar além dos limites definidos.

Otimização: A orquestração agora utiliza contexto dinâmico para aprimorar fluxos de experiência entre sistemas. Componentes de IA trabalham de forma semiautônoma para identificar caminhos melhores e resoluções mais eficientes, exigindo menos configuração manual, mas operando dentro de restrições predefinidas. Capacidades como detecção de anomalias, reconhecimento de padrões e tomada de decisão baseada em memória ajudam a identificar lacunas de processo ou escalonamentos. Em casos que exigem discrição ou interpretação de políticas, como aprovações de hipoteca ou ajustes financeiros, a IA prepara o contexto da decisão para apoiar sua força de trabalho — mas a ação final continua com um humano.

Nível 5 – Orquestração Agêntica Universal

A IA alcança um estado de autonomia orientada a objetivos, capaz de planejar, decidir e executar independentemente com base em objetivos definidos por stakeholders humanos. Agentes virtuais, supervisores e administradores deixam de ser limitados por fluxos de trabalho fixos ou execução de tarefas lineares. Eles geram novas estratégias dinamicamente e coordenam ações de forma adaptativa para atingir resultados de negócios, guiados por metas gerais em vez de conjuntos de instruções rígidas.

Este é o ápice da maturidade de orquestração — quando a IA passa da automação reativa para o gerenciamento de experiências autônomo e colaborativo.

Sistemas de IA combinam LLMs com memória, planejamento e raciocínio, aprimorados por ciclos contínuos de feedback. As experiências deixam de ser isoladas ou transacionais, tornando-se fluidas, adaptáveis e inteligentes em todo o ecossistema.

Entidades de IA interagem diretamente entre si, compartilhando objetivos, trocando contexto e delegando responsabilidades, possibilitando orquestração distribuída entre sistemas internos e parceiros externos. A participação humana torna-se estratégica e intencional, focada em governança, supervisão e decisões complexas que exigem empatia, criatividade ou julgamento.

Automação: Agentes virtuais, supervisores virtuais e administradores virtuais iniciam, executam e concluem tarefas de ponta a ponta de forma autônoma. Sistemas interpretam metas organizacionais e dados contextuais para determinar o caminho ideal sem depender de roteiros pré-definidos ou intervenção manual. Propriedade e repasse de tarefas ocorrem dinamicamente entre agentes inteligentes, com decisões tomadas de forma cooperativa entre papéis e domínios. Conforme os sistemas perseguem metas compartilhadas, alinham decisões entre departamentos, canais e até redes de parceiros, executando ações em escala e em harmonia. A maioria das demandas operacionais, sejam voltadas ao cliente ou de retaguarda, é resolvida automaticamente por meio de colaboração inteligente de múltiplos atores.

Aumento: Embora a IA execute a maioria das tarefas de forma independente, humanos permanecem essenciais para supervisão, políticas e julgamento estratégico. Copilotos exibem resultados proativamente, resumem ações tomadas e as apresentam para auditoria ou intervenção. Em outros cenários, copilotos antecipam necessidades e oferecem-se para concluir tarefas, aprendendo com padrões de aprovação e expandindo seu escopo de suporte. Importante: copilotos e agentes autônomos trabalham juntos, trocando insights e decisões intermediárias de forma fluida para auxiliar stakeholders humanos, maximizando a eficiência. Colaboradores se beneficiam de inteligência orquestrada que se adapta a seus papéis, contexto e fluxo de trabalho, elevando a contribuição humana a atividades de alto impacto e orientação decisória.

Personalização: Experiências são orquestradas por administradores virtuais, supervisores virtuais e agentes virtuais, cada qual contribuindo com perspectivas, contexto e funções exclusivas. Esses sistemas inteligentes recorrem a interações anteriores, conhecimento empresarial e sinais comportamentais em evolução para personalizar experiências em tempo real. A personalização é dinâmica e distribuída, não dirigida por um único sistema — mas refinada coletivamente por atores impulsionados por IA que coordenam sua compreensão dos objetivos, preferências e estado da jornada do cliente. Dentro de uma única marca ou em todo um ecossistema, agentes virtuais sincronizam suas respostas e decisões para garantir continuidade, relevância e alinhamento de intenção em cada ponto de contato.

Otimização: A otimização torna-se autônoma, distribuída e focada em metas. Cada sistema impulsionado por IA contribui para a melhoria de desempenho, não isoladamente, mas como parte de uma rede de aprendizagem contínua e colaborativa. Eles refinam fluxos de trabalho e modelos de decisão com base em loops de feedback compartilhados, dados de desempenho e métricas de alcance de metas. A lógica de orquestração adapta-se fluidamente a prioridades organizacionais em mudança, e agentes orientados por IA trabalham juntos para realocar esforços, reequilibrar estratégias e melhorar resultados em escala. Cria-se uma camada de inteligência autossustentável, onde a orquestração evolui com o ambiente sem depender de configuração manual ou retreinamento.

O modelo de maturidade dos Níveis de Orquestração de Experiências ilustra como as empresas podem evoluir de operações totalmente manuais para sistemas inteligentes impulsionados por IA, capazes de gerenciar e melhorar experiências de clientes e colaboradores de forma independente. Cada nível reflete um salto significativo na capacidade da IA e no valor potencial que ela pode entregar — começando com automação de tarefas isoladas e culminando em sistemas que planejam, raciocinam e agem em busca de metas de negócios.

À medida que as organizações avançam em sua maturidade de orquestração de experiências, muitas vezes operarão em vários níveis simultaneamente, dependendo de prioridades de negócios, segmentos de clientes, restrições operacionais e considerações de risco. Algumas experiências permanecerão altamente estruturadas e supervisionadas por humanos, enquanto outras se beneficiarão de autonomia e autogestão crescentes.

Crucialmente, o caminho para a maturidade também envolve a crescente colaboração entre sistemas inteligentes — agentes orientados por IA que coordenam entre si para resolver tarefas complexas, compartilhar contexto e adaptar-se dinamicamente em todas as jornadas. Esses agentes interconectados, apoiando clientes, supervisores ou administradores, formam a base para uma orquestração escalável e adaptativa. Nesse modelo, a inteligência deixa de estar isolada em um único sistema ou interação. Torna-se uma capacidade distribuída, capaz de aprender, compartilhar e melhorar continuamente em todo o panorama de experiências.

Conclusão

Os Níveis de Orquestração de Experiências fornecem um modelo de maturidade estruturado para ajudar as organizações a navegar em sua jornada de transformação. Acreditamos que a maioria das empresas hoje opera nos Níveis 1 ou 2. Mas o caminho à frente é claro — e está acelerando.

Organizações que investirem em orquestração agêntica estarão bem-posicionadas para desbloquear um valor potencialmente exponencial: maior automação e escala, colaboradores mais empoderados e lealdade mais profunda dos clientes.

Em qual nível sua organização opera hoje? O que seria necessário para subir um nível?

A Genesys está aqui para ajudar você a definir esse caminho — e dar o próximo passo rumo a experiências orquestradas e emocionalmente inteligentes em escala.

1 Este é um artigo para discussão, não um roadmap de produto. A Genesys não se compromete a entregar nenhuma capacidade descrita neste documento.

Este artigo foi publicado originalmente em 14 de maio de 2024 e foi atualizado posteriormente.

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