A inteligência artificial vem alterando de forma prática a operação do suporte técnico nas empresas de telecomunicações. O modelo tradicional, baseado em filas de atendimento e respostas padronizadas, começa a dar lugar a sistemas automatizados capazes de identificar problemas, interagir com o cliente e, em alguns casos, agir antes mesmo da abertura de um chamado.
Em operadoras que já adotaram essas soluções, ferramentas baseadas em IA respondem por uma parcela relevante das interações com clientes, especialmente em demandas recorrentes, como dúvidas sobre conexão, lentidão ou interrupções temporárias do serviço. Com isso, o volume de atendimentos humanos tende a cair, enquanto o tempo médio de resolução dos problemas é reduzido.
Segundo Pedro Reinaldo Pereira, CEO da LOViZ, empresa que atua no segmento de telecomunicações, a principal mudança está na forma como o suporte é estruturado. “A IA permite que o atendimento deixe de ser apenas reativo. O sistema passa a identificar padrões, prever falhas e agir antes que o cliente perceba o problema”, afirma.
Do atendimento reativo ao modelo preditivo
Uma das aplicações mais relevantes da inteligência artificial no suporte técnico está no uso de dados da própria rede. A partir do cruzamento de informações como variações de tráfego, histórico de falhas e comportamento dos usuários, os algoritmos conseguem apontar sinais de instabilidade com antecedência.
Na prática, isso permite que equipes técnicas sejam alertadas antes de uma degradação mais grave do serviço. Em alguns casos, a própria plataforma pode notificar o assinante de forma automática, informando sobre a ocorrência, o prazo estimado para normalização e orientações básicas. Esse tipo de comunicação reduz a abertura de chamados e evita picos de ligações em centrais de atendimento.
Impactos diretos para clientes e provedores
De acordo com o executivo, os reflexos aparecem tanto para o consumidor quanto para a operação das empresas. “O tempo médio de atendimento diminui, há menos reincidência de chamados e cresce o índice de resolução no primeiro contato”, diz Pereira.
Os sistemas de IA conseguem considerar o histórico de uso do cliente, o plano contratado e o status da rede no momento da solicitação. Isso torna as respostas mais direcionadas e reduz a necessidade de transferências entre setores. Para provedores de menor porte, esse tipo de automação pode representar ganho de escala sem aumento proporcional de custos.
Desafios técnicos e regulatórios
Apesar dos avanços, a adoção da inteligência artificial no suporte técnico não ocorre sem obstáculos. Um dos principais desafios está na integração dessas novas ferramentas com sistemas legados, comuns em muitas operadoras e provedores regionais.
Outro ponto sensível envolve o tratamento de dados dos usuários. Com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) em vigor, as empresas precisam garantir que o uso de informações para automação e análise preditiva siga critérios claros de segurança, consentimento e finalidade.
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