---
title: "CONAREC 2026: lições sobre IA no atendimento · Franklin Freitas Consultoria"
description: "Regulador avaliando reclamações com IA, ouvidorias auditando robôs e empresas de vários setores na mesma conclusão: o risco está no processo em volta dela."
url: https://franklinfreitas.com/blog/o-que-o-conarec-2026-ensinou-sobre-ia-no-atendimento
---

[Blog](https://franklinfreitas.com/blog/) [Atendimento ao Público](https://franklinfreitas.com/blog/atendimento-ao-publico/) O que o CONAREC 2026 ensinou sobre IA no atendimento

Atendimento ao Público · 2 de outubro de 2026 · 11 min de leitura

# O que o CONAREC 2026 ensinou sobre IA no atendimento

O CONAREC 2026, em 23 e 24 de setembro, deixou três recados para quem usa IA no atendimento. A Anatel já avalia reclamações com IA e vê crescer as queixas sobre robôs. O erro da máquina atinge mais gente do que o erro de uma pessoa. E quem já implantou concluiu que a diferença está no processo, não na ferramenta.

## Em resumo

- A Anatel apresentou o Avalia, que examina reclamações por 33 critérios, e relata aumento das queixas sobre atendimento por IA.
- Segundo a Anatel, só 34% dos brasileiros têm habilidades digitais básicas ou acima. Jornada simples para uns é barreira para a maioria.
- Claro, MAPFRE, Cyrela, Tokio Marine, Olos, BMG, BV e Procon-SP chegaram à mesma conclusão por caminhos diferentes. O risco está no processo em volta do modelo.
- A MAPFRE atribuiu uma queda de 65% nas demandas de reclamação a mudanças feitas a partir da análise das interações.
- A discussão deixou de ser máquina contra humano e passou a ser resolução contra frustração.

## Por que um evento de experiência do cliente virou aula de governança?

O CONAREC é o maior congresso de relacionamento com o cliente do país. Em 2026 ele aconteceu em 23 e 24 de setembro, no Transamerica Expo Center, em São Paulo, organizado pelo Grupo Padrão, e a inteligência artificial estava em quase todos os painéis. Pela cobertura do evento, o que chamou atenção não foi o entusiasmo. Foi a quantidade de gente grande dizendo, em público, onde a IA no atendimento dá errado, e o que fizeram para consertar.

Um dado do próprio Prêmio CONAREC, que avaliou mais de 645 empresas, resume o clima: os indicadores de satisfação não avançaram na mesma velocidade que a tecnologia. As empresas investiram, e o cliente não percebeu. Quatro painéis, de arenas diferentes, explicam por quê. Este texto os percorre e termina com o que uma empresa que está começando pode levar deles.

## O regulador chegou antes

No painel "Com quem posso falar? Até que ponto estamos preparados para interagir com a IA?", na arena de defesa do consumidor, a representante da Anatel, Cristiana Camarate, apresentou o Avalia, ferramenta da agência que examina as reclamações dos consumidores por 33 critérios. O que antes era feito por amostragem passa a ser avaliado de forma automatizada.

A própria Anatel detalhou o projeto em maio. O sistema, chamado Aval-IA, usa cerca de 90 modelos para classificar o tema de cada reclamação e verificar se a resposta da operadora atende a indicadores objetivos de qualidade informacional. Hoje ele avalia, por amostra, cerca de 3,5 mil reclamações por mês, de 13 prestadoras que concentram perto de 60% das queixas recebidas pela agência. A meta declarada é avaliar a totalidade, algo em torno de cem mil reclamações mensais.

Traduzindo para a diretoria: o erro que antes passava despercebido no meio do volume agora é encontrado. Uma resposta genérica, um protocolo encerrado sem solução, uma informação errada sobre a fatura, tudo isso deixa de depender da sorte de cair na amostra. E a agência relatou que vem percebendo aumento nas reclamações relacionadas justamente ao atendimento feito por IA.

A fala não foi contra a tecnologia. "A IA é uma realidade. E a gente tem que usar a IA como uma ferramenta dentro do nosso fluxo", disse Camarate. O que a agência passou a tratar como barreira, e não como incômodo, é o cliente preso num robô sem conseguir chegar a uma pessoa.

Um número do mesmo painel ajuda a entender o tamanho disso. Segundo estudos citados pela Anatel, apenas 34% dos brasileiros têm habilidades digitais básicas ou acima do básico. A conclusão é desconfortável para quem desenha fluxos: a jornada que parece simples para quem a construiu é barreira para dois terços de quem a usa. Um menu de três níveis, uma pergunta aberta do robô, um link para o aplicativo. Cada um desses passos exclui gente.

Em uma frase

Erro em escala: É o que acontece quando uma regra errada em um sistema automatizado se repete em todos os atendimentos que ela alcança, em vez de ficar restrita a uma conversa.

## O erro da máquina tem outro tamanho

No mesmo painel, Felipe Takashi Yoshinaga, head de Ouvidoria da Claro, deu a frase que resume o problema de governança: "O erro da máquina agora ofende diversos consumidores, um universo bem maior de consumidores." Um atendente que erra, erra com uma pessoa, e um supervisor corrige no dia seguinte. Uma regra errada num sistema erra com todas as pessoas que ela alcança, até alguém perceber. E, como a Anatel mostrou no mesmo palco, agora há quem perceba.

A consequência, segundo Yoshinaga, é que "as ouvidorias vão precisar se reinventar, vão precisar estar mais atentas". A ouvidoria deixa de auditar só o atendimento humano e passa a auditar as ferramentas: identificar desvios sistemáticos e participar das correções. É uma mudança de função. A ouvidoria que só recebe reclamação chega tarde; a que lê o padrão das interações chega antes.

Em outro painel, Carmen Duarte, diretora de Operações do Banco BMG, colocou o limite de outra forma: "O cliente não pode pagar o preço de alguma coisa que a gente não conseguiu resolver com a tecnologia." E lembrou que a máquina não é imparcial por ser máquina: "Os algoritmos não são neutros. Eles estão fazendo alguma coisa baseada no que algum humano deu de informação no passado." Um modelo treinado ou instruído com uma política mal escrita reproduz a política mal escrita, com fluência.

Duarte deu também a regra que mais serve para quem desenha o fluxo: "Não é transferir o cliente, é transferir o contexto." Quando o robô passa a conversa para uma pessoa, o que precisa chegar junto é tudo o que já foi dito e tudo o que já foi lido. Lilian Lopes, diretora de Ouvidoria e Relacionamento da TIM Brasil, completou pelo outro lado: "a voz do cliente vai, muitas vezes, antecipar um problema." Quem monitora as conversas descobre o defeito antes de ele virar estatística.

Também houve resultado positivo, e ele veio de governança, não de automação. Claudia Wharton, diretora de Ouvidoria da MAPFRE Seguros, atribuiu uma queda de 65% nas demandas de reclamação a mudanças feitas a partir da análise das interações com os clientes. Repare na ordem: a IA entrou para entender onde o atendimento falhava, e a correção foi feita no processo. Não foi o robô respondendo melhor. Foi a empresa descobrindo o que precisava mudar.

## Quatro empresas, setores diferentes, a mesma conclusão

No painel "CX na era da IA: como se diferenciar quando a tecnologia é a mesma?", na arena de inteligência artificial, três executivos de setores distintos falaram de IA no atendimento e chegaram ao mesmo lugar por caminhos diferentes.

Gabriel Nery, superintendente de Experiência Digital, Inovação e IA da Tokio Marine Seguradora, foi direto: "A diferença está no processo, no conhecimento do negócio, no conhecimento da dor real do corretor, do cliente." Todo mundo tem acesso aos mesmos modelos, dos mesmos fornecedores, pelo mesmo preço. O que distingue uma empresa da outra é o que ela sabe sobre o próprio cliente e como organiza o fluxo em volta da IA. Comprar o modelo não compra isso.

Mariana Carmo, head de Customer Experience da Cyrela, falou sobre quem deve desenhar esse fluxo: "A própria pessoa de tecnologia ou fornecedor que está programando a IA não é da linha de frente." Quem desenha o processo tem de ser a área de negócio, porque é ela que sente onde o cliente trava. E lembrou o limite da ferramenta: "A IA não tem sentimento, então a gente precisa desenhar ela muito bem para capturar." O desenho substitui o que a máquina não tem.

Paulo Godoy, CEO da Olos Tecnologia, descreveu a tensão que todo projeto enfrenta. Com regra demais, nas palavras dele, "tanto guardrail, você transformará o seu atendimento em um robô". Com liberdade demais, "o que pode acontecer são as alucinações". E deu um exemplo do que uma instrução mal escrita pode fazer: levar o agente a vender por R$ 100 um produto de R$ 2 mil. "A IA está te representando e você criou um problema, um prejuízo danado."

Godoy também deixou a regra mais prática do evento: "Não entregue para a IA fazer uma conta de um mais um." Juros, multa e regra de desconto são cálculo, e cálculo é trabalho de sistema, não de modelo de linguagem. O modelo lê, interpreta e redige; a conta é de quem acerta sempre.

Em outro painel, Paula Gomes, gerente-executiva do banco BV, trouxe o aprendizado de quem já operou: "O grande aprendizado foi que a IA sozinha não resolve nada." E desmontou uma ilusão comum: "Por mais que você coloque prompts para trazer empatia, fazer uma resposta empática, isso não é um sentimento humano." A frase seguinte é a que mais importa para o desenho: "O humano precisa intervir. Não necessariamente o humano tem que ser pedido." Ou seja, a pessoa não entra só quando o cliente grita por ela. Entra por desenho, onde o sistema sabe que precisa.

Guilherme Soares, diretor de Customer Service da Samsung Brasil, descreveu uma introdução gradual, em que a IA é exercitada internamente e validada por pessoas antes de chegar ao consumidor. É a versão operacional da mesma ideia: a empresa aprende com a IA antes de deixar o cliente aprender com ela.

## Resolver, não reter

Um quarto painel mudou a pergunta. Elisa Midori Moreira, da IUVO, que mediou a conversa, resumiu: "Essa discussão hoje é muito menos sobre máquina versus humano e muito mais sobre resolução versus frustração." O cliente não se importa com quem responde. Importa-se se o problema acabou.

Gustavo Morais, da AeC, apontou o erro de origem de muitos projetos: "Se a gente precisar fazer o desenho para reter o consumidor, já começou a errar." Um robô desenhado para evitar que o cliente chegue a uma pessoa não é atendimento; é barreira, e a Anatel já chamou isso pelo nome. "A tecnologia tem que sempre entrar para resolver alguma dor, algum pain point ali no processo da jornada", completou.

Thayane Luna, da CNP, desmontou o indicador favorito dos projetos de automação: "Provavelmente, o que elas vão ter não é um problema de TMA. É sobre a resolutividade." Reduzir o tempo médio de atendimento é fácil para um robô que encerra conversas. Resolver é outra coisa. E ela defendeu o que muita empresa trata como fracasso do robô: "A gente precisa, inclusive, dessa porta de entrada para o atendimento humano, para ser transbordado."

O lado do consumidor veio pelo Procon-SP. Segundo Luiz Orsatti Filho, diretor-executivo do órgão, 25% das reclamações sobre atendimento registradas ali têm ligação direta com sistemas. E ele definiu o critério que deveria orientar qualquer implantação: a tecnologia "não deve ser, para o consumidor, mais uma questão que ele deve superar".

## O que não foi dito nos painéis

A cobertura mostra consenso sobre o diagnóstico: processo antes de modelo, pessoa acessível, erro em escala, resolver em vez de reter. O que ficou fora dos palcos, ao menos pelo que foi publicado, é o como.

Ninguém detalhou como se impede, tecnicamente, que a IA ofereça o desconto que não existe. Se isso é uma frase na instrução do modelo ou uma permissão negada no sistema faz toda a diferença, porque a primeira falha às vezes e a segunda não falha. Ninguém disse quem, com nome, responde quando o robô erra com mil clientes. E ninguém separou os usos de IA por grau de autonomia, o que leva a tratar um resumo de histórico para o atendente e um cancelamento executado pelo robô como se fossem o mesmo projeto.

Essas lacunas são o assunto do resto desta série. O CONAREC deu o diagnóstico. Falta a engenharia.

## Como ler o evento se a sua empresa é pequena

As empresas nos palcos têm ouvidoria, jurídico próprio e milhões de clientes. A maioria das empresas brasileiras não tem nada disso, e é tentador concluir que as lições são para os grandes. É o contrário, por cinco razões.

1. O CDC não distingue porte. A empresa pequena responde pelo que o robô disser do mesmo jeito que a grande, sem uma ouvidoria para absorver o erro.
2. O fornecedor é o mesmo. A plataforma de chatbot que a empresa pequena contrata é, muitas vezes, a mesma que a grande usa. O que muda é quem configura os limites.
3. O erro em escala é proporcional. Mil clientes atingidos numa base de dez mil é mais grave do que mil numa base de um milhão.
4. A pessoa acessível custa menos do que parece. Numa operação pequena, "transferir o contexto" é colocar o histórico na tela de quem atende. Não exige plataforma nova.
5. A amostra é viável. Revisar vinte conversas do robô por semana cabe na agenda de um coordenador. Nas grandes, isso exige um time.

## O que isso muda para quem está começando

Os recados se encaixam. O regulador passou a encontrar o erro que antes se escondia no volume. O erro da máquina atinge muito mais gente do que o erro de uma pessoa. Quem já implantou IA no atendimento descobriu que o modelo é o mesmo para todos, e que o resultado depende do processo em volta dele. E a medida de sucesso não é quanto tempo o robô economizou, mas se o problema do cliente acabou.

Para uma empresa que está decidindo por onde começar, isso inverte a pergunta. Em vez de "qual IA contratar", a pergunta passa a ser "o que a IA vai poder fazer, quem confere, e como o cliente chega a uma pessoa". É sobre isso que os próximos textos desta série tratam, começando pela razão de o atendimento ser, ao mesmo tempo, o caso de uso mais desejado e o mais difícil de governar.

## Perguntas frequentes

O que é o Avalia da Anatel?

É a ferramenta com que a Anatel avalia a qualidade das respostas das operadoras às reclamações dos consumidores. Hoje a avaliação é amostral, em cerca de 3,5 mil reclamações por mês, de 13 prestadoras. No CONAREC, a agência disse que a análise usa 33 critérios e que a meta é avaliar a totalidade das reclamações.

A Anatel proíbe atendimento por IA?

Não. A representante da agência disse que a IA é realidade e deve entrar no fluxo como ferramenta. O que a Anatel passou a tratar como problema é o cliente preso no robô sem conseguir chegar a uma pessoa, e o aumento de reclamações sobre isso.

O que significa "transferir o contexto, não o cliente"?

É a regra dada pela diretora de Operações do Banco BMG. Quando o robô passa a conversa para uma pessoa, tudo o que o cliente já disse e tudo o que o sistema já leu precisa chegar junto. Transferir só o cliente obriga a pessoa a começar do zero com alguém mais irritado.

Como a MAPFRE reduziu reclamações usando IA?

Segundo a diretora de Ouvidoria da seguradora, a análise das interações com os clientes apontou onde o atendimento falhava, e as mudanças feitas a partir dessa análise levaram a uma queda de 65% nas demandas de reclamação. A IA entrou para entender o processo, e a correção veio no processo.

Quem falou sobre IA no atendimento no CONAREC 2026?

Entre outros, Cristiana Camarate (Anatel), Felipe Takashi Yoshinaga (Claro), Claudia Wharton (MAPFRE), Mariana Carmo (Cyrela), Gabriel Nery (Tokio Marine), Paulo Godoy (Olos), Carmen Duarte (Banco BMG), Paula Gomes (banco BV), Thayane Luna (CNP), Gustavo Morais (AeC) e Luiz Orsatti Filho (Procon-SP).

O que muda para uma empresa pequena?

O mesmo que para a grande, em escala menor. Toda resposta automática precisa de alguém que a confira, de um caminho até uma pessoa e de registro. A diferença é que a empresa pequena não tem uma ouvidoria para absorver o erro depois.

## Fontes

1. [Consumidor está pronto para falar com IA? Confiança ainda é o desafio](https://consumidormoderno.com.br/consumidor-preparado-falar-ia-atendimento/) · Consumidor Moderno · 24 de setembro de 2026
2. [IA no atendimento: o diferencial está no processo, não na ferramenta](https://consumidormoderno.com.br/ia-no-atendimento-experiencia-do-cliente/) · Consumidor Moderno · 30 de setembro de 2026
3. [IA no atendimento: cliente não pode pagar o preço da tecnologia](https://consumidormoderno.com.br/ia-atendimento-experiencia-cliente/) · Consumidor Moderno · 29 de setembro de 2026
4. [IA no atendimento: eficiência depende de resolver, não de reter cliente](https://consumidormoderno.com.br/ia-atendimento-experiencia-consumidor/) · Consumidor Moderno · 24 de setembro de 2026
5. [Prêmio CONAREC 2026: tecnologia impressiona, mas é a experiência que permanece](https://consumidormoderno.com.br/premio-conarec-2026-tecnologia-impressiona-mas-e-a-experiencia-que-permanece/) · Consumidor Moderno · 22 de setembro de 2026
6. [Anatel apresenta projeto Aval-IA de verificação da qualidade das respostas das prestadoras de telecom aos consumidores](https://www.gov.br/anatel/pt-br/assuntos/noticias/anatel-apresenta-projeto-aval-ia-de-verificacao-da-qualidade-das-respostas-das-prestadoras-de-telecom-aos-consumidores) · Anatel (gov.br) · 8 de maio de 2026
7. [CONAREC 2026 reúne lideranças globais em São Paulo para debater a transformação da experiência do cliente](https://brasilinovador.com.br/conarec-2026-reune-liderancas-globais-em-sao-paulo-para-debater-a-transformacao-da-experiencia-do-cliente/) · Brasil Inovador · 23 de setembro de 2026

### Uma conversa já separa o urgente do que pode esperar.

Entender como a sua operação está hoje é por onde começamos, não onde paramos.

[Conversar no WhatsApp](https://wa.me/5532998024931?text=Ol%C3%A1%2C%20vim%20pelo%20site%20e%20gostaria%20de%20conversar) [Como trabalhamos](https://franklinfreitas.com/como-trabalhamos#entender)

Série · parte 1 de 8

[IA no atendimento: graus de maturidade](https://franklinfreitas.com/blog/atendimento-ao-publico/#serie)

[Próximo Por que atendimento é o caso de uso de IA mais difícil de governar](https://franklinfreitas.com/blog/atendimento-o-caso-de-uso-mais-dificil-de-governar)

Por Victor Freitas · Consultor em governança de tecnologia e IA · Franklin Freitas Consultoria

Conduz diagnósticos e implantações de governança de tecnologia e IA em pequenas e médias empresas, com experiência acumulada em provedores de internet.

Franklin Freitas Consultoria é a marca de F. F. SOFTWARE HOUSE LTDA · CNPJ 67.982.774/0001-36 · Espera Feliz/MG

[victor@franklinfreitas.com](mailto:victor@franklinfreitas.com?subject=Contato%20pelo%20site) · [WhatsApp +55 (32) 99802-4931](https://wa.me/5532998024931?text=Ol%C3%A1%2C%20vim%20pelo%20site%20e%20gostaria%20de%20conversar)

[Como trabalhamos](https://franklinfreitas.com/como-trabalhamos) · [Produtos](https://franklinfreitas.com/produtos) · [Blog](https://franklinfreitas.com/blog/) · [Aviso de privacidade](https://franklinfreitas.com/privacidade) · Sem cookies e sem formulário.

© 2026 F. F. SOFTWARE HOUSE LTDA