O tal do CX Engineer (continuação)

Bruno aqui 👋

Se você é leitor do CXperts, leu a edição passada do Ian. Se não leu, vai ler antes de continuar. A tese tá lá, com dados, com framework, com as seis camadas. Cumpre o que promete.

Eu vou usar essa edição pra contar a parte que não coube lá. A parte de quem já tá fazendo isso no Brasil sem ter o cargo formal. A parte que dói pra entender. A parte que eu vejo todo dia conversando com Heads de CX, e que ninguém fala em palestras.

Obs: muita coisa que tá aqui veio de uma conversa que eu e o Ian gravamos no primeiro episódio do SemFiltro, nosso podcast. Vale escutar/assistir a versão completa.

O melhor exemplo brasileiro de CX Engineer tem nome e sobrenome. Catarina Pelegrino, conhecida como Cacau. Hoje ela é AI Product Manager da Insider Stores (provavelmente a primeira Manager de AI de uma empresa de varejo no Brasil).

Quando a Cacau começou, ela não era engenheira formada. Não tinha o cargo. Não tinha o crachá. Era uma entusiasta de tecnologia que entendia o negócio de varejo de cabo a rabo e resolveu se meter onde ninguém ainda tava se metendo. Hoje, ela opera os agentes de IA da operação inteira. Não só atendimento. Operações. A Insider, desde que a gente começou a trabalhar junto, quintuplicou o faturamento. O time não. Cresceu pouco. Uma parte significativa dessa alavancagem passa pela mesa dela.

Ela só não sabia que era CX Engineer ainda.

A frase que mais ficou na minha cabeça falando com a Cacau foi essa: a maioria das empresas começa a pensar em IA do jeito errado. Pensam "o que o humano não pode largar". O Ian e eu temos chamado isso de pensamento humano-primeiro. E o jeito certo é o oposto. Pensar "o que a IA deveria fazer, exceto onde o humano é meu diferencial". É pensamento IA-primeiro. Parece detalhe. Não é. Muda o desenho da operação inteira.

Esse insight não cabia num ensaio. Cabe numa conversa. Por isso o podcast existe.

Agora a parte sem filtro.

Eu falo todo dia com empresas avaliando IA pra atendimento. Faz parte do meu trabalho. A gente roda um diagnóstico de potencial de automação pra cada conta que chega no funil. Audita umas 300 a 500 conversas por empresa, amostra aleatória. E o número que aparece, repetidamente, em empresa atrás de empresa, é entre 60% e 90%. Um time de 30 atendentes pode virar um time de 6. Não é projeção. É o que tá acontecendo agora.

Direto: a posição de atendente, como a gente conhece hoje, vai diminuir. Vai. Não é "se". É "quando" e "quanto". Quem trabalha em CX precisa olhar pra isso de frente.

A maior parte do mercado tá tratando isso como problema de ferramenta. "Qual IA eu compro?" "Qual plataforma é melhor?" "A LLM já é boa o suficiente?". E aqui mora um erro grave de leitura.

Tem um estudo da McKinsey, com uns 5.400 projetos grandes de tecnologia, que mediu o que mais preditava sucesso ou fracasso. Não era a tecnologia escolhida. Era três coisas. Estratégia por trás do projeto, stakeholder dono da iniciativa, e talento da pessoa na cadeira. Quando esses três falhavam, o custo estourava muito mais do que o estimado. Mais da metade dos projetos que furam o orçamento, furam por isso. Não pelo modelo. Por quem tá operando.

Traduzindo: a tecnologia já tá boa o suficiente. O gargalo é gente.

Agora a parte que dá esperança. Tem um conceito de economia chamado Paradoxo de Jevons. Quando uma coisa fica muito mais barata e eficiente de fazer, a demanda por ela explode, não diminui. Aconteceu com máquina de raio-x. Achavam que ia ter menos radiologista no mundo. Nunca teve tantos. Aconteceu com a máquina a vapor e o carvão. Achavam que o consumo de carvão ia cair. Aumentou.

Em CX, o jogo é o mesmo. O atendente padrão vai diminuir. Mas a função estratégica de CX (alguém que entende o cliente, mexe na alavanca de LTV, influencia o produto, reduz churn) vai EXPLODIR em valor. Porque agora tem alavancagem. A mesma pessoa que antes tava presa em ticket e SLA pode operar 8, 10, 15 agentes de IA e gerar impacto de dezenas de pessoas. O cargo de baixa alavancagem some. O cargo de alta alavancagem multiplica.

Tem uma coisa que o Ian falou na gravação do ep que ficou rodando na minha cabeça. CX Engineer é a primeira função em muito tempo onde quem tem 30 anos de carreira e quem tem zero estão partindo basicamente do mesmo lugar.

A habilidade técnica de operar agentes de IA, montar fluxo multi-agente, orquestrar API, escrever prompt que aguenta produção, isso tudo é novo demais pra ninguém ter virtuosismo. A senioridade de domínio em CX continua valendo (e vale muito, é o coração da função). Mas a parte técnica nivelou. Quem pular agora e errar muito sai na frente. Quem ficar esperando ter livro publicado, framework consolidado e curso de certificação, vai chegar tarde.

Isso é raro. Quase nunca acontece. Em quase todas as profissões, quem tá há 20 anos no jogo tem vantagem cumulativa difícil de cobrir. Aqui não. Aqui é hora de empreender com a própria carreira.

Pego um exemplo do nosso time. Tem um cara, Pedro Fernandes, que a gente contratou recente. Veio de administração e economia. Última coisa que ele tava fazendo profissionalmente era freela de IA. Por quê? Porque ele queria aprender, e tava se coçando pra fazer coisa nova. Não esperou empresa nenhuma ensinar ele. Foi atrás. Quando entrevistei, ele disse: "eu não sentia que nenhum lugar onde eu passava eu ia aprender disso". Esse é o instinto. Não é o currículo.

A pergunta que vale a pena se fazer agora não é "tenho a formação certa?". É "quão rápido eu consigo me expor, errar, e aprender de novo?".

Beleza, Bruno. Convenceu. Como é que eu acho ou construo um CX Engineer no meu time?

Três movimentos, em ordem.

#1 Olhe pra dentro primeiro. A pergunta que eu faço pra todo Head de CX que tá começando essa transição: quem do seu time é a primeira pessoa a postar no Slack "olha essa ferramenta nova que eu achei"? Quem fica P da vida com trabalho manual e sempre tá tentando achar um jeito de não ter que fazer aquilo de novo? Quem tem aquela característica meio chata de querer se tornar irrelevante na função atual, porque já tá pensando na próxima?

Essa pessoa quase sempre existe. E ela tá disponível dentro de casa por um custo infinitamente menor do que importar perfil externo. Importar gente de fora é o plano B, não o plano A.

Exemplo prático. A gente tem um cara no time, Arthur, que entrou como BDR (a função clássica de agendar reunião com cliente novo). Em algum momento a gente precisou rodar um diagnóstico de potencial de automação pra cada prospect. Trabalho que, no formato manual, ocupava quatro pessoas. A primeira reação esperada dele seria "tá, eu faço". A reação que ele teve foi outra. Ele se recusou a fazer manual. Falou "vou montar um agente pra isso". Hoje ele opera nove agentes em paralelo, e o diagnóstico que levava dias agora sai em horas. Ele não foi contratado pra ser CX Engineer. Virou um. O currículo dele não previa isso. O instinto previa.

#2 Prioridade real, não tempo livre. Segundo erro mais comum: dar a missão de CX Engineer pra alguém "no tempo livre entre os tickets". Não vai funcionar. Você tá pedindo pra pessoa construir o futuro da operação com as sobras da operação atual.

Se você decidiu apostar nessa cadeira, tira a pessoa do funil de atendimento. Tira mesmo. Bota como prioridade número um. E mede ela por impacto de automação, por tempo de aprendizado, por número de hipóteses testadas. Não por SLA, não por CSAT individual, não por ticket fechado. Função nova precisa de métrica nova.

#3 Meça aprendizado, não output. Tem dois números que combinam bem. O MIT publicou esse ano que 95% dos pilotos de GenAI nas empresas não geram impacto mensurável em até seis meses. Por outro lado, no mercado em geral, entre 15% e 20% dos projetos de IA são renovados depois do piloto. Junta isso: a maioria do que sua CX Engineer vai tentar não vai dar certo de primeira. Quatro em cada cinco coisas que ela montar vão morrer no caminho.

E tá tudo bem. É assim que funciona uma habilidade nova.

O que separa quem chega lá de quem desiste é a velocidade de aprender. Não é quem testa mais coisa. É quem aprende mais rápido com o que testou. Se a sua CX Engineer tá levando seis meses pra colocar a primeira automação no ar, alguma coisa tá errada. Não no talento dela. No tempo de exposição. Ela precisa errar mais rápido, em ciclos mais curtos. Quem aprende mais rápido nesse momento histórico larga na frente. E a vantagem é cumulativa.

Falei sobre essa transição em mesa cheia de lideranças recentemente. Quando o assunto chega no "vai ter menos atendente", o silêncio fica diferente. Todo mundo sabe. Quase ninguém fala. Eu vou falar.

Sim. A posição de atendente, como existe hoje, vai diminuir. Pode demorar mais em uma empresa, menos em outra, mas é uma direção, não uma flutuação.

Mas a tese central dessa edição é outra. CX, durante muito tempo, foi tratado como centro de custo. Área de apoio. O suporte. Aquele setor que ninguém prestava atenção até alguma coisa quebrar. Métrica defensiva. Orçamento apertado. Carinho do board, marginal.

Esse é o primeiro momento em muito tempo onde a habilidade de CX (entender o cliente em profundidade, traduzir isso em processo, e influenciar o resto da empresa) vira a habilidade mais cara da operação. Porque é ela que destrava a alavancagem da IA. Sem CX por trás, a IA fala bobagem em escala. Com CX por trás, a IA resolve problema em escala.

A IA não veio tirar o emprego de quem trabalha com cliente. Veio mostrar quem realmente sabe trabalhar com cliente.

Nunca foi tão bom estar em CX. Sério. E essa é provavelmente a primeira vez em vinte anos que dá pra falar essa frase sem ironia.

A versão completa dessa conversa tá no primeiro episódio do SemFiltro, nosso podcast. Lá tem a parte da futurologia mais ousada, casos de cliente que a gente não cabe contar por escrito, e o meu gato miando no fundo quando a discussão esquentava (eu não tô inventando. É o Tofu rsrs).

Escuta/assiste aqui.

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