Ao longo dos últimos anos, a IA tornou-se fundamental para a forma como as equipas de apoio ao cliente gerem os pedidos. Está agora profundamente integrada na forma como os pedidos são recebidos, categorizados e respondidos.
E, para sermos justos, funciona.
O Relatório sobre o estado da IA no apoio ao cliente em 2026 da Hiver, baseado nas respostas de mais de 700 líderes de apoio ao cliente, demonstra-o claramente. Os casos de utilização mais comuns são respostas sugeridas por IA (39%), robôs de conversação para suporte de primeira linha (35%) e verificações de qualidade com IA (30%).
No entanto, todas estas tarefas funcionam no ponto em que os pedidos são previsíveis e os caminhos para a resolução estão claramente definidos.
Mas o apoio ao cliente em empresas B2B é muito mais complexo.
Por exemplo, a maioria dos pedidos de apoio B2B não é resolvida numa única interação. Circula entre equipas, muda de canal e evolui ao longo do tempo.
O que começa por ser um pedido simples pode rapidamente transformar-se numa escalada que envolve várias partes interessadas e, em alguns casos, afetar toda a conta.
Esta é a lacuna que a maioria das ferramentas de apoio baseadas em IA não foi concebida para resolver. Estas ferramentas otimizam interações individuais e pontuais, enquanto o apoio B2B depende da continuidade ao longo de todo o ciclo de vida.
A IA melhora as interações, mas não as liga ao longo do ciclo de vida
A IA tem o melhor desempenho quando o trabalho é previsível e estruturado.
É por isso que a maioria das equipas observa um forte impacto inicial. A IA funciona melhor quando os pedidos são simples, repetitivos e fáceis de resolver. Mas, à medida que os pedidos se tornam mais complexos, envolvem mais contexto ou exigem coordenação entre equipas, esse impacto começa a diminuir.
Apenas 9% das equipas afirmam que a IA presta assistência na maioria do seu volume de pedidos. Mesmo quando os tempos de resolução melhoram, os ganhos tendem a ser incrementais, e não transformadores.
A razão torna-se mais clara quando analisamos a forma como o apoio B2B funciona na realidade.
Um cliente comunica um erro por e-mail. A equipa de apoio acusa a receção e começa a investigar. Rapidamente, torna-se claro que não se trata de um problema simples. É necessário envolver a equipa de engenharia, e o gestor de sucesso do cliente precisa de ser informado porque a conta se aproxima da renovação.
Na maioria das ferramentas antigas, é aqui que as coisas começam a fragmentar-se.
A equipa de apoio cria um pedido separado para a engenharia. As discussões internas passam para o Slack. O gestor de sucesso do cliente é atualizado numa conversa diferente. Cada equipa trabalha no seu próprio sistema e o contexto começa a dispersar-se entre ferramentas. Quando uma resolução está pronta, já não existe um único local que reflita todo o percurso do problema.
Do ponto de vista do cliente, a experiência parece desarticulada. Repete informações, espera durante intervalos e recebe respostas que não refletem o que já aconteceu.
Do ponto de vista da equipa, uma parte significativa do esforço é dedicada à reconstrução do contexto, em vez de fazer avançar o problema.
Porque é que as métricas tradicionais de apoio ocultam este problema
Uma das razões pelas quais esta lacuna persiste é o facto de as métricas tradicionais de apoio continuarem a melhorar.
As equipas observam tempos de resposta mais rápidos, volumes de pedidos mais baixos e taxas de automatização mais elevadas. Do ponto de vista de um painel de controlo, tudo parece eficiente.
Mas estas métricas apenas registam o que acontece no âmbito de interações individuais. Não registam a frequência com que os clientes repetem o contexto, quanto tempo se perde nas transferências ou onde as conversas ficam bloqueadas entre equipas.
Como resultado, o sistema parece eficiente, enquanto a experiência continua fragmentada.
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O apoio B2B não se centra nos pedidos, mas na continuidade
A limitação não está na IA em si. Está no local onde a IA é aplicada.
A maioria das plataformas é construída em torno de pedidos, acrescentando IA para os fazer avançar mais rapidamente. Mas o apoio B2B não se centra nos pedidos. Centra-se na relação.
O que importa não é a rapidez com que um pedido é resolvido, mas se toda a interação se mantém coesa do início ao fim.
A continuidade resolve esse problema.
Continuidade significa que as conversas permanecem ligadas entre equipas, que o contexto é mantido entre interações e que os fluxos de trabalho não são reiniciados a cada etapa. Significa que as decisões são tomadas com uma visão completa do cliente, e não apenas da mensagem mais recente.
Como é que a Hiver foi concebida para manter a continuidade
A Hiver aborda este problema de forma diferente. Não otimiza etapas individuais do processo de apoio. Garante que todo o percurso permanece ligado à medida que o trabalho passa por diferentes equipas, ferramentas e canais.
A diferença torna-se clara quando regressamos ao mesmo cenário B2B.
A Hiver foi concebida para evitar essa quebra em todas as etapas.
- Uma única conversa entre equipas: Quando uma conversa passa de uma equipa para outra, não se divide em pedidos separados. A mesma conversa continua e todas as equipas trabalham com base num contexto partilhado.
As equipas de apoio, engenharia e sucesso do cliente não trabalham em silos. Baseiam-se na mesma conversa, em vez de a recriarem a cada transferência.
- O trabalho mantém-se ligado entre ferramentas: Na maioria das configurações, o trabalho distribui-se por várias ferramentas. As atualizações de engenharia ficam no Jira. As discussões internas passam para o Slack. As atualizações de estado ficam em sistemas diferentes. O Hiver mantém tudo alinhado.
Quando as equipas associam tarefas a ferramentas como o Jira ou o ClickUp, as atualizações são sincronizadas em tempo real com a mesma conversa. As equipas não precisam de procurar informação nem de reunir manualmente o que mudou. - As conversas não são reiniciadas entre canais: O apoio B2B não acontece num único lugar. As conversas passam pelo e-mail, pelo chat, pelo Slack e pelas chamadas.
Na maioria dos sistemas de apoio antigos, cada canal funciona como um reinício. No Hiver, a conversa mantém-se intacta. Quer a interação comece por e-mail ou passe para o Slack, continua a fazer parte do mesmo tópico. O Slack funciona como um canal de apoio nativo, onde as equipas podem colaborar e responder sem perder o contexto. - As decisões são tomadas com o contexto completo do cliente: Na maioria das ferramentas, os agentes respondem com base na mensagem mais recente. Não veem o quadro completo.
O Hiver integra esse contexto no fluxo de trabalho. Quando um agente abre uma conversa, pode ver indicadores da conta, como o valor, os pedidos de escalamento anteriores e as tendências de sentimento. Isto permite às equipas identificar os riscos antecipadamente e responder em conformidade, em vez de tratarem cada pedido como algo isolado. - A IA apoia todo o ciclo de vida: A maioria das plataformas aplica a IA no início da interação. Concentram-se em chatbots, triagem ou primeiras respostas. O Hiver aplica a IA ao longo de todo o ciclo de vida.
A IA ajuda os agentes enquanto trabalham, permite fluxos de trabalho com várias etapas entre equipas, analisa as conversas para avaliar a qualidade e identifica lacunas de conhecimento. Ajuda as equipas a manter o alinhamento à medida que o trabalho se torna mais complexo, em vez de apenas reduzir o volume.
A mudança: de “quanto conseguimos automatizar?” para “onde se quebra o contexto?”
A maioria das equipas aborda a IA com uma pergunta: quanto conseguimos automatizar?
Uma pergunta mais útil é: onde se quebra o contexto no seu fluxo de apoio?
Porque é aí que a experiência se quebra. A IA continuará a melhorar a velocidade e a eficiência. Esses ganhos são reais. Mas o apoio B2B é mais complexo. Depende da coordenação entre equipas, canais e ao longo do tempo, não apenas do volume.
A próxima fase da maturidade do apoio não será definida pela quantidade de IA que utiliza, mas pela capacidade do seu sistema para manter a continuidade perante essa complexidade.
