A recuperação de crédito sempre evoluiu com a tecnologia. Inicialmente, surgiram os discadores automáticos e os sistemas de gestão de clientes. Em seguida, os canais digitais, como WhatsApp, chatbots e atendimento omnichannel, ganharam destaque. Atualmente, um novo movimento está mudando as operações de cobrança: a utilização da Inteligência Artificial generativa para reproduzir a habilidade de negociação dos profissionais mais experientes.
Rafael de Araújo Bani, gerente de Faturamento e Cobrança da Alares, e Lívia Schramm, diretora de Marketing e Vendas da Meireles e Freitas, discutiram essa evolução durante o CCX 2026.
A conversa começou a partir de um desafio comum a muitas empresas: à medida que as operações se expandem, cresce a complexidade de manter a qualidade das negociações, treinar novos colaboradores e garantir a eficiência nos resultados.
Esse desafio é ainda mais significativo quando uma operação se expande rapidamente, como ocorreu com a Alares. A companhia, uma das principais fornecedoras de internet por fibra óptica do Brasil, aumentou suas operações em 200% em apenas seis meses, expandindo sua atuação para 228 municípios e atendendo aproximadamente 800 mil clientes.
Simultaneamente, precisou manter a eficiência das operações de recuperação de crédito diante do rápido crescimento da carteira. Era necessário assegurar a eficácia sem, contudo, aumentar, na mesma medida, o esforço de gestão e treinamento.
De acordo com os palestrantes, esse cenário aumentava o risco de diferenças de desempenho entre operadores mais experientes e novos colaboradores. Simultaneamente, exigia uma supervisão mais rígida para manter a qualidade do atendimento e das negociações.
Nesse panorama, a Inteligência Artificial deixou de ser apenas uma ferramenta de automação e começou a desempenhar um papel estratégico nas operações.
Adoção da IA generativa
Para garantir a eficiência de uma operação mais ampla e complexa, a Alares, em parceria com a Meirelles e Freitas, investiu na adoção de Inteligência Artificial generativa. Um entendimento claro foi fundamental nessa trajetória: desenvolver um agente virtual eficiente requer uma metodologia e a participação direta de especialistas da área de cobrança.
“A construção não pode ser feita apenas por um especialista. É necessário que um especialista em cobrança participe”, afirmou Lívia Schramm.
Nesse sentido, as empresas analisaram processos, organizaram informações e estruturaram uma base de conhecimento que permite orientar a atuação da Inteligência Artificial. “A preocupação não era apenas automatizar chamadas, mas ensinar a tecnologia a negociar de forma consistente”, completou.
Esse trabalho envolveu o mapeamento das principais objeções apresentadas pelos consumidores, além da análise das estratégias adotadas pelos operadores mais bem-sucedidos. “Com esse conhecimento, o sistema passou a reproduzir padrões de comunicação considerados mais eficazes para cada situação”, explicou Lívia.
Ao mesmo tempo, o projeto foi estruturado para evoluir continuamente. Em vez de depender de longos ciclos de desenvolvimento, os aprendizados obtidos durante as interações alimentam novos modelos e permitem ajustes frequentes na operação. A lógica de melhoria contínua foi apresentada como um diferencial essencial da Inteligência Artificial aplicada à recuperação de crédito.
Como a IA negocia
Em vez de desenvolver um agente virtual baseado apenas em regras, a equipe optou por construir um modelo capaz de aprender com os melhores resultados da operação.
Para isso, especialistas analisaram como os operadores mais experientes conduziam as negociações, identificando objeções comuns, observando o tom de voz, avaliando o ritmo das conversas e entendendo quais argumentos geravam mais eficácia.
“Um dos maiores diferenciais foi ter um especialista em cobrança desenvolvendo os materiais que ajudariam a IA. Um ponto forte foi espelhar o operador que mais proporcionava uma experiência diferenciada ao cliente”, explicou Lívia Schramm.
De acordo com ela, o objetivo era converter esse conhecimento em uma metodologia para que a Inteligência Artificial o replicasse. “Ao conseguimos espelhar o que esse operador fazia e transferir isso para a IA, conseguimos um grande avanço na construção da solução”, afirmou.
Essa abordagem desafia a ideia de que basta instalar uma tecnologia para que os resultados melhorem. No modelo apresentado, a IA aprende continuamente, partindo de uma base de conhecimento elaborada por profissionais especializados em recuperação de crédito.
Mais velocidade, sem abrir mão da qualidade
Outro benefício destacado durante a apresentação foi o aumento da capacidade operacional.
Enquanto um operador humano precisa alternar períodos de atendimento com pausas e tarefas administrativas, a IA está disponível continuamente. Isso permite um maior volume de contatos e reduz o tempo necessário para implementar melhorias.
“Não era uma abordagem rígida. Em vez de iniciar um projeto para alterar o voicebot, bastava melhorar a IA, treinando-a com novas informações. Assim, a equipe conseguia implementar melhorias de forma muito mais ágil”, disse Rafael Bani.
Segundo ele, esse processo tornou a operação mais dinâmica. “Ao analisarmos a operação, notamos uma velocidade muito maior e também uma maior disponibilidade”, afirmou.
Além de incrementar a produtividade, os executivos ressaltaram que a tecnologia permite que os gestores se dediquem a atividades mais estratégicas, reduzindo o esforço alocado exclusivamente no treinamento de novos operadores.
O papel das equipes também muda
Contrariando o temor de uma substituição total dos profissionais, os palestrantes afirmaram que a IA altera a distribuição das atividades dentro da operação.
Segundo eles, o agente virtual assume os atendimentos repetitivos, enquanto as negociações mais complexas continuam a ser responsabilidade das equipes humanas.
Essa redistribuição permite que os especialistas se concentrem em situações mais desafiadoras, enquanto a IA cuida de contatos em grande volume, mantendo um padrão de linguagem e promovendo aprendizado contínuo.
Implementação começa pequena
Por fim, ao encerrar a apresentação, os executivos recomendaram que as empresas interessadas em adotar IA comecem projetos em etapas, monitorando os resultados antes da expansão para toda a operação.
“Comecem por uma faixa específica de atrasos. Foquem em uma abordagem de pessoa para pessoa, ao invés de grupos. Construam de maneira metodológica e realizem melhorias contínuas”, orientaram os palestrantes.
Em resumo, a recomendação resume a principal mensagem do painel: mais do que apenas automatizar cobranças, a Inteligência Artificial pode revolucionar a recuperação de crédito ao unir tecnologia, conhecimento humano e melhorias contínuas.
Dessa forma, nesse cenário, o diferencial não se resume apenas à capacidade de fazer mais contatos, mas sim à habilidade de aprender, evoluir e reproduzir, em escala, as estratégias dos melhores negociadores.
Fonte original: "recuperação de crédito" – Google Notícias
