IA conversacional na América Latina: dados e oportunidades

IA Conversacional na América Latina

Recentemente a Twilio lançou um estudo com dados e tendências sobre o uso da IA conversacional globalmente. Dados do Brasil, México e Colômbia mostram como a região evolui nesse quesito e quais são as diferenças entre outras regiões.

Na América Latina, a IA conversacional raramente começa em um grande projeto “perfeito”. Ela começa na necessidade: atender melhor, responder mais rápido e resolver o que importa com o time que existe hoje. Essa visão foi confirmada pelo estudo recém lançado da Twilio, Por dentro da revolução da IA conversacional, que traz dados e orientação sobre o que os clientes buscam nessas experiências e como líderes estão construindo confiança, eficiência e fidelização na era da automação.

Quando esse recorte chega à nossa realidade, o padrão fica nítido: times mais enxutos, decisões mais pragmáticas e uma arquitetura feita para trocar peças sem parar o carro. Em vez de apostar em um “modelo único”, a região avança com modularidade, multi-modelo e jornadas que já começam onde o cliente está — muitas vezes na mensageria, especialmente no WhatsApp.
 

O “jeitinho” latino-americano de fazer tecnologia: modularidade e equipes enxutas

A IA conversacional na América Latina nasce menos de grandes centros de pesquisa e mais da realidade. No dia-a-dia, as empresas precisam resolver problemas hoje, com o que têm, e no ritmo que o mercado exige.

Tanta urgência moldou um modo de construir tecnologia direto, modular e extremamente pragmático. Se o objetivo é entregar valor rápido, a arquitetura precisa acompanhar e fazê-lo com pouca gente.

Os dados do relatório mostram o contexto de forma cristalina. As empresas latino-americanas constroem experiências de IA conversacional com times de apenas 18,5 pessoas em média, enquanto o resto do mundo opera com 27,5 profissionais para o mesmo trabalho.

Quando falamos em manutenção, área na qual a robustez do stack faz diferença, as disparidades com outros continentes aumentam. A América Latina mantém operações com 17,3 pessoas, contra 32,9 globalmente.

Não se trata de falta de estrutura, mas principalmente da eficiência forçada pela necessidade. É o famoso “fazer mais com menos”, só que aplicado à engenharia de IA.
 

Por que equipes menores mudam tudo?

Quando os times são enxutos e multidisciplinares, não existe espaço para soluções rígidas. Toda decisão precisa levar em conta duas variáveis: velocidade de implementação e velocidade de troca.

Portanto, o uso de IA nas empresas latino-americanas segue uma lógica quase industrial: nada é construído para durar para sempre, pois como adiantamos na seção anterior, qualquer ferramenta pode ser substituída.

Lembra-se da filosofia das organizações em trocar mais de 60% das soluções atuais de IA em menos de 12 meses? No Brasil, o número chega a 72% das empresas. Não há apego a tecnologias que envelhecem rápido. O que prevalece é o compromisso com aquilo que mantém a operação funcionando.

Equipes pequenas não escalam modelos monolíticos. Então, a região aposta pesado em arquiteturas baseadas em APIs, que permitem trocar, combinar e atualizar componentes sem desmontar o sistema inteiro. É o famoso “trocar o pneu com o carro andando”, com a diferença de ser feito com engenharia.

A estratégia também explica outro comportamento marcante: a rejeição absoluta ao modelo único. A América Latina opera em um ecossistema de IA “multi-modelo por padrão”. Tanto que 94% das empresas latino-americanas usam mais de um modelo de IA, seja separando por categoria de caso de uso, seja combinando modelos híbridos para maximizar desempenho.

Na prática, se surge um modelo melhor para cobranças, substitui o anterior. Além disso, caso apareça um modelo mais rápido para triagem, entra no lugar. E se um protótipo é ótimo para NLU, mas fraco em geração, vira apenas uma peça da engrenagem.

A lógica latino-americana é projetar para trocar. Por um lado, muitos mercados planejam soluções de IA para “escala duradoura”. Do outro, a América Latina projeta para “evolução constante”. É um mindset diferente e extremamente alinhado à realidade operacional.

Então, falamos de um continente que constrói rápido, testa em produção, ajusta o que precisa, troca o que não funciona e mantém o que gera impacto imediato.

Trata-se de um ciclo contínuo que faz da região um laboratório global de eficiência, no qual o uso de IA nas empresas é prática cotidiana.
 

Quais são as tendências de IA na América Latina? 

As principais tendências de IA na América Latina começam nas conversas do dia a dia. Diferente de outros mercados, a adoção regional nasce diretamente em apps de mensageria, sobretudo no WhatsApp, canal que os usuários já adotam para resolver problemas, interagir com marcas e conduzir toda a jornada digital.

Na maior parte do mundo, a IA conversacional surge primeiro no site corporativo. O ponto de partida costuma ser o chat no canto da página para só depois migrar para aplicativos, redes sociais e, por fim, mensageria.

Na América Latina, a trajetória é exatamente inversa. Quando o usuário precisa resolver algo, não procura o site da empresa nem abre o aplicativo oficial. Sua ação imediata é recorrer ao app de mensagens, pois é ali que a vida acontece. Afinal, é o canal que utiliza para conversar com amigos, com a família e, naturalmente, com as marcas.

Portanto, a IA para atendimento ao cliente na região não nasce no digital institucional, mas no digital cotidiano. Conforme dados do relatório, o continente registra três vezes mais interações de IA via apps de mensageria do que qualquer outra região do mundo.

Em outras palavras, em vez de migrar para o canal digital, a jornada do consumidor já começa ali, exatamente onde a conversa flui.

Assim, enquanto muitos mercados estruturam suas arquiteturas omnichannel partindo da web e, só depois, expandem para canais mais conversacionais, a América Latina segue o caminho oposto.

Aqui, a integração entre canais nasce da conversa, fato que muda tudo na engenharia. Afinal, o processo deve carregar contexto desde o primeiro toque porque o usuário latino parte do pressuposto de que quer continuar a conversa, não começar uma nova a cada canal. O cliente até pode trocar de interface, mas não aceita repetir a história.

Tal lógica reorganiza a arquitetura da experiência. A jornada ideal na região não é linear e muito menos segmentada por canais. Na prática, é encadeada da seguinte forma:

• começa numa mensagem enviada pelo app de mensageria;

• resolve dúvidas e problemas com IA;

• permite fazer pagamentos integrados;

• acompanha pedidos e atualizações em tempo real;

• e, se necessário, transfere para um humano sem quebrar o fluxo.

Na América Latina, todas as jornadas conversacionais começam onde as pessoas já se comunicam diariamente.
 

A vantagem da região é construir a IA na vida real

Uma vez que a mensageria, inclusive via SMS, é o coração da experiência, a IA conversacional nasce sobre comportamentos reais. A partir daí, cresce com interações reais e escala com volumes reais.

É por isso que a América Latina se tornou o cenário global mais natural para experiências conversacionais. A região não força o usuário a migrar para o canal desejado pela empresa. Pelo contrário, é a organização que migra para o canal desejado pelo usuário.

Em outras palavras: não é a jornada que se adapta ao stack. É o stack que se adapta à jornada.

O que isso significa para a arquitetura? Principalmente que a integração não deve se concentrar em conectar canais, mas em preservar o contexto durante a conversa. O que, por definição, começa pela escolha do canal certo desde o início.

E o canal certo, na América Latina, é aquele em que o cliente já está falando. Não é apenas um “canal preferido”. Trata-se do ponto de partida da experiência.
 

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