Ian aqui 👋
Saiu um artigo meu na Forbes esse mês. A tese: existe uma função nova nascendo dentro das áreas de CX. Não é só um “nome bonito” e mais do mesmo. É um perfil real, com escopo claro, que mistura estratégia de CX, engenharia de prompt, modelagem de processo, orquestração de API e análise de dados. Eu chamei de CX Engineer.
Quem vê IA dar certo em CX hoje está vendo, na prática, alguém atuando como CX Engineer. Mesmo sem o crachá.
Resolvi traduzir o texto na íntegra aqui no CXperts, porque parte do valor desse termo é cravá-lo em português.
Pausa rápida pra te fazer um convite: no dia 2 de junho, a gente vai reunir em São Paulo um grupo restrito de líderes de CX, CS e Operações pra uma noite com dois painéis. O primeiro é exatamente sobre o que você vai ler abaixo: como as operações mais maduras do Brasil estão formando CX Engineers internamente, e por que pararam de contratar esse perfil pronto no mercado.
Tem vinho, culinária italiana, e o formato foi desenhado pra ter muito bench e networking. Por ser um grupo restrito, a inscrição passa por aprovação. Se quiser participar, solicita aqui e a gente retorna.
CX sem limites: o novo patamar de IA em atendimento. 2 de junho, a partir das 17h, no Escritório Alice, em São Paulo. Inscrições aqui.
Quando os LLMs ganharam atenção do grande público entre o fim de 2022 e o começo de 2023, surgiram debates rápidos sobre quanto trabalho a IA tomaria. Um paper de 2023, "GPTs Are GPTs", estimou que 80% dos trabalhadores nos Estados Unidos veriam os LLMs afetarem pelo menos 10% das suas tarefas, e que 19% teriam metade ou mais delas impactadas.
Atendimento é uma das áreas mais citadas como vulneráveis. Mas a virada real está em como a própria experiência do cliente (CX) é estruturada. Quando experiência vira software, alguém precisa “engenheirá-la” e ser dono dela. Essa pessoa é o CX Engineer.
A Gartner estimou que, até o fim de 2026, 80% das empresas vão usar GenAI em produção. A McKinsey aponta que a GenAI pode automatizar de 60% a 70% das atividades de atendimento. Na mesma linha, mais de 70% dos líderes de CX planejam aumentar o investimento em IA, segundo o relatório CX Trends da Zendesk.
Preocupação não é o único desafio. Todo mundo está experimentando IA, mas menos de um terço das empresas conseguiu impacto em escala, segundo o 2024 State of Generative AI in the Enterprise da Deloitte. É nesse hiato entre experimentar e operacionalizar que a disciplina de engenharia se torna crítica.
Os nossos dados na Cloud Humans, plataforma de IA que automatiza tickets de atendimento ao cliente, sustentam o estudo da McKinsey. Como parte do nosso processo comercial, auditamos de 300 a 500 tickets selecionados aleatoriamente entre os prospects que passam pelo funil. Em média, vemos que a IA pode resolver até 93% das dúvidas dos clientes sem intervenção humana.
Das perguntas que auditamos, 44% eram tipo FAQ, 27% precisavam de acesso a dados específicos do cliente, 22% exigiam edições simples de informação, e 7% precisavam de intervenção humana.
Historicamente, sistemas de atendimento eram determinísticos, marcados por tecnologias com antolhos: árvores de decisão, macros roteirizadas, lógica de roteamento pré-definida. Sistemas baseados em LLM são probabilísticos. Por isso exigem governança, gestão de qualidade, redução de alucinação e monitoramento de performance. Sair de automação determinística pra sistemas probabilísticos não é uma mudança incremental, porque muda fundamentalmente o tipo de ownership que se exige.
Apesar de ser novo em CX, isso não é novo no ambiente corporativo. Vimos algo parecido há apenas dois anos, e dá pra traçar um paralelo histórico com a ascensão do GTM Engineer. Quando vendas e go-to-market viraram programáveis (automação de outbound, enriquecimento de leads, tratamento de inbound, etc.), uma nova função emergiu.
À medida que CX vira programável, uma nova camada de engenharia emerge. O que mais importa não é domínio de ferramenta, é conhecimento profundo de customer experience.
A Fortune citou dados de um estudo do MIT mostrando que até 95% dos pilotos de GenAI falham em produzir resultados mensuráveis (impacto em P&L em até seis meses), o que reforça essa mudança. Em muitas organizações, iniciativas de IA são tratadas como upgrade, e não como redesenho de sistema.
O resultado: as empresas ficam aquém dos objetivos por causa de prompts fragmentados ou fracos, fluxos duplicados, falta de clareza sobre ownership e métricas focadas só no percentual de automação, e não na qualidade da automação. Escalar IA em CX exige arquitetura intencional, evoluindo em paralelo aos experimentos.
Sem expertise técnica casada com conhecimento de domínio, IA vira risco operacional. Falha por loops de automação, rate limits, inconsistências entre canais, custos crescentes e bases de conhecimento que apodrecem.
Quem é o CX Engineer? A gente sabe o que ele não é. Não é um agente sênior, um engenheiro de software puro ou um analista de CS. O CX Engineer maximiza qualidade da automação, não só percentual de automação. Ele combina estratégia profunda de CX com design de sistema, engenharia de prompt, modelagem de processo, orquestração de API, análise de dados e experimentação.
Essa função vive em produto ou em operações? Apesar de tecnicamente fluente, o CX Engineer tem que pensar como estrategista de CX. Ele trabalha junto com produto e engenharia pra destravar APIs e integrações, traduzindo impacto de cliente em prioridade técnica. Por isso, essa posição cabe melhor numa área de CX empoderada.
Mesmo sem o título, já vemos pessoas atuando como CX Engineers. Acreditamos que, nos próximos dois a quatro anos, isso vira uma função formal em mais da metade das organizações de CX.
Pra estruturar essa disciplina, dá pra pensar a engenharia de CX em seis camadas:
Conhecimento estratégico de CX: entender drivers do cliente, LTV e economia do negócio.
Arquitetura de intenção: prompts estruturados e versionados, em fluxos multi-agente.
Estrutura de conhecimento: bases bem organizadas e atualizadas continuamente, das quais a IA se alimenta.
Orquestração: integrações controladas, seleção apropriada de agente e ferramenta, e regras inteligentes de escalonamento.
Monitoramento: taxa de automação e taxa de qualidade, via auditoria humana e métricas.
Otimização contínua: loops de feedback, retreinamento e iteração contínua.
A Bain & Company mostrou ainda nos anos 2000 que aumentar a retenção de clientes em apenas 5% pode aumentar o lucro de 25% a 95%. Como interações de suporte costumam ser os pontos de contato mais carregados emocionalmente da jornada, a qualidade dos sistemas de CX (automatizados ou não) influencia diretamente a estabilidade da receita.
Empresas costumam gastar uma fatia significativa da receita em suporte, e IA bem implementada já mostrou reduzir esse custo em 30%. Implementação ruim danifica net revenue retention, LTV e churn. Implementação forte melhora velocidade de resposta e disponibilidade, gerando o efeito oposto. O CX Engineer consegue, ao mesmo tempo, reduzir cost-to-serve e melhorar margens e estabilidade de receita.
À medida que empresas AI-native surgem, é provável que vejamos engenharia de CX embarcada desde cedo nessas organizações, do mesmo jeito que DevOps e engenharia de dados se tornaram fundamentais na década passada. As empresas que formalizarem esse papel primeiro vão construir vantagens de experiência defensáveis e difíceis de replicar.
Por décadas, empresas trataram CX como centro de custo, apesar do discurso constante sobre "estratégia de cliente" vindo tanto do mercado quanto dos próprios profissionais de CX.
O CX Engineer muda essa equação. Quando experiência vira programável, vira vantagem técnica. A próxima vantagem competitiva vai ser experiência engenheirada, e o CX Engineer é o papel-chave pra destravá-la.
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CXperts é o braço de conteúdo e comunidade da Cloud Humans. Criamos o espaço mais relevante do Brasil para quem acredita que experiência do cliente não é suporte, é estratégia.
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