Por que CX virou time técnico (e como liderar sem virar engenheiro)

Ian aqui 👋

Ano passado, uma das empresas de IA que mais cresceu no mundo tomou um susto (e encarou uma debandada de clientes) por causa do próprio robô.

A Cursor faz uma ferramenta de programação com IA. Lá por abril, vários clientes começaram a ser deslogados quando trocavam de máquina. Escreveram pro suporte e receberam uma resposta (que parecia um “comunicado oficial” mesmo), dizendo que era uma nova política e que agora só podia um dispositivo por assinatura. Só que essa política não existia. Foi INVENTADA pelo Sam, o bot deles.

Deu cancelamento em massa. O cofundador veio a público pedir desculpa, devolveu dinheiro e passou a sinalizar quais respostas eram escritas por IA. Não sei vocês, mas eu acho uma empresa de IA mordida pela própria IA uma ironia e tanto.

Brechas pra piada à parte, o que me interessa nessa história é pensar que o modelo não falhou. Ele fez o que modelo de linguagem faz quando não sabe a resposta, que é preencher o gap com a coisa mais plausível que encontrou. Não ter ninguém DONO do que aquele bot podia ou não podia dizer pro cliente foi o problema. A gente tem batido muito nessa tecla nas nossas news e posts, e é porque ela importa mesmo, então vou repetir: não culpemos a tecnologia, porque isso é erro de liderança.

A decisão técnica passou pra mão do líder de CX e claro que nem todo mundo tava pronto pra isso.

Bora pensar no que esse líder decidia até anteontem: processo, escala, script, qualidade do atendente, régua de treinamento. Tudo isso é um repertório que ele domina e que levou uma carreira pra construir. Agora, na mesma cadeira, ele decide arquitetura de IA, qual fornecedor contratar, o que automatizar e o que não, como medir se aquilo tá funcionando. A cadeira se tornou inevitavelmente técnica. A pessoa que senta nela, nem sempre. E sentir pavor com esse mundo novo é natural, tá mudando BEM rápido mesmo, mas é a realidade. A gente tem visto que não lidar com ela (ou adiar lidar) custa cada vez mais caro.

Odeiem o quanto quiserem, galera, a decisão de IA subiu de nível dentro das empresas, ponto. Isso não é uma visão minha, é um fato. A BCG mostra que a maioria dos CEOs hoje puxa a estratégia de IA na própria mão, e o gasto previsto quase dobra de um ano pro outro. Quando o CEO tá olhando de perto, a conta desce, e quem opera CX vira a pessoa que precisa traduzir promessa de IA em resultado pro cliente.

Só que o gargalo nunca foi a tecnologia. Tem um dado da PwC que diz que a tecnologia responde por só uns 20% do valor de uma iniciativa de IA. O resto, os outros 80%, é como você redesenha a operação em volta dela. Pegou a visão? A parte difícil é exatamente a que caiu no colo de quem DECIDE, não de quem programa.

A gente já viu esse filme antes em outras funções. O CFO teve que virar fluente em fintech sem aprender a codar um gateway de pagamento. O CMO teve que entender de martech sem montar o próprio CRM. CX é a última função de linha a passar por isso, mas tá aí, chegou o momento.

O risco de não entender nada de IA não é parecer alguém que ficou pra trás, que se sente burro em reunião com fornecedor (embora isso role também, rs). O que complica é que não tem como parar de tomar decisões, então você segue fazendo isso, só que passa a decidir no escuro. Do que eu vejo por aí, tem dois jeitos de fazer isso e os dois são igualmente ruins.

No primeiro, o líder confia 100% no fornecedor: compra a demo, acha tudo lindo, e depois não sabe cobrar o que foi prometido porque não sabe nem o que perguntar. No segundo, ele faz o oposto, joga tudo pro time técnico e some, deixa de dar a régua de prioridade, e o time acaba otimizando o que é fácil de medir em vez do que importa pro cliente. Dois caminhos contrários e uma mesma raiz: o líder achou que, por não saber construir, não tinha mais nada pra decidir, e errou feio nesse achismo.

Trago uma linha do MIT Sloan que resume bem: literacia de IA na liderança é menos sobre detalhe técnico e mais sobre julgamento. Sem esse julgamento no topo, as decisões são entregues, sem ninguém perceber, a sistemas cujos limites ninguém entende.

Com frequência quem decide no escuro ainda acha que tá tudo bem e comemora o número errado. A automação sobe, geral fica feliz e não repara logo de cara que a qualidade caiu. E automação sem qualidade serve pra quê?

É quando a fronteira não tá definida por ninguém que o bot faz besteira e decide sozinho. Foi o que rolou com a Air Canada também. O chatbot inventou uma regra de reembolso pra passagem em caso de luto, o cliente confiou, e quando a empresa se recusou a honrar, deu em processo. Tentaram se defender dizendo que o bot era uma espécie de entidade separada, com responsabilidade própria. O tribunal não engoliu e mandou pagarem. Dá pra terceirizar a tarefa pro bot, mas a jurisprudência mostra que a responsa (e a conta) quando dá ruim nunca fica pra ele.

Relaxa que você não precisa virar programador. Eu gosto de uma distinção que a Harvard Business School faz e que ajuda a explicar: o que você precisa é de literacia técnica, não de expertise técnica. A primeira é saber decidir e cobrar, a segunda é saber construir. Teu foco é na primeira.

O caminho pra liderar isso bem cabe em três pontos/perguntas.

UM: o que a gente NÃO quer que a IA resolva? Geral pergunta o contrário (o que dá pra automatizar), mas tá aí o problema: um pedido de reembolso de cinco reais e um pedido de reembolso de um cliente que fatura milhões chegam idênticos na fila. Pro sistema, é o mesmo ticket. Enquanto pro negócio são decisões completamente diferentes. Definir essa fronteira (o que o bot resolve sozinho e o que tem que subir pra um humano) é decisão de líder e não de fornecedor. Os casos da Cursor e da Air Canada são exemplos do que acontece quando a fronteira tá turva.

DOIS: qual o teto da nossa base de conhecimento, quem cuida dela e como? Conteúdo escrito pra humano ler não é conteúdo que a IA consegue usar. Artigo longo, ambíguo, repetido, desatualizado, tudo isso vira alucinação pra máquina. Foca na base, e eu sei que eu tô sendo repetitivo, mas é pra grudar mesmo: o teto de automação não é o modelo, é a qualidade do conhecimento que você entrega pra ele. Sobre a tua empresa, se pergunta: como vocês organizam e revisam a base, e de quanto em quanto tempo?

TRÊS: me mostra automação e qualidade juntas, e me explica como vocês MEDEM qualidade. O líder não precisa montar o medidor com as próprias mãos, mas ele precisa exigir que o medidor exista, e desconfiar de todo número que aparece isolado. Vocês têm conversas revisadas por humano calibrando a avaliação automática? Performance numa demo não prevê resultado em produção. De novo: dono. Gente cuidando e acompanhando sempre.

O desastre da Cursor aconteceu por conta de uma IA desgarrada, um pedaço que ninguém tinha assumido. Quase sempre é isso: cada um cuida da sua parte e ninguém olha o sistema inteiro. Eu já abri essas frentes camada por camada na minha última news e vale a leitura, mas dominar todas elas nem é o ponto aqui, o que importa é enxergar e assumir a responsa pelo todo.

Agora uma última peça de literacia, essa sobre auto-honestidade. Em algum momento vai surgir a dúvida sobre construir a própria IA ou contratar de quem já faz. Pra decidir, o líder precisa antes se perguntar se a empresa tem fôlego de engenharia, paciência de roadmap e compromisso de ser dona desse sistema pra sempre, atualizando ele sozinha ano após ano. Se tem, ótimo, constrói. Se não tem, parceria custa uma fração de construir e manter. É a mesma lógica de ter parado de rodar o próprio data center pra usar nuvem. Ninguém chama isso de covardia, é claramente bom senso.

O líder de CX não virou engenheiro e nem é pra virar. Ele virou a única pessoa na empresa posicionada pra enxergar o sistema inteiro, do motivo que levou o cliente a procurar a empresa até a base de conhecimento que alimenta o robô que responde esse cliente.

O engenheiro enxerga a peça dele, o time de produto enxerga a feature. E você é o único que enxerga se o conjunto todo tá servindo o cliente de verdade, mas só enxerga quem tem a tal da literacia técnica. Quem espera a tecnologia se resolver sozinha diante da fila de tickets entrega essa decisão pro fornecedor, pro time técnico ou pro próprio bot, e assim começam os problemas.

Das perguntas ali de cima, qual você não saberia responder hoje, olhando pra sua operação com sinceridade?

Responde aqui me contando. Eu leio tudo sempre e essa troca tem gerado conversas bem valiosas aqui na comunidade CXperts.

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