Por que as novas assistentes virtuais podem não conquistar o mercado brasileiro em 2024

O avanço da inteligência artificial em 2024 colocou as assistentes virtuais no centro das discussões sobre produtividade e automação. Mas, enquanto o mundo corre para adotar agentes conversacionais em empresas, o mercado brasileiro ainda reage com cautela, misturando interesse, desconfiança e muitos testes controlados.

Por que 2024 virou o ano de prova das novas assistentes virtuais

Em 2024, grandes empresas de tecnologia passaram a oferecer agentes autônomos mais sofisticados, capazes de executar tarefas inteiras, e não só responder mensagens. Esses sistemas prometem integrar dados internos, entender contexto e agir em múltiplos canais de atendimento.

No Brasil, bancos, varejistas, operadoras de telefonia e hospitais testam chatbots avançados e robôs de voz para reduzir filas, automatizar suporte e organizar grandes volumes de informações. A proposta é clara: menos tarefas repetitivas para humanos, mais processos automatizados.

Ao mesmo tempo, cresce o uso de modelos generativos em cobrança, crédito, análise de contratos e monitoramento de risco, em linha com o movimento que também pressiona governos a reforçar cibersegurança, como se vê em debates sobre investimentos nacionais em proteção digital e riscos ligados ao uso de dados em larga escala, tema presente em iniciativas como o investimento menor que o esperado em cibersegurança nacional.

A questão é que, apesar dessa corrida, a adoção ampla de agentes conversacionais em empresas brasileiras ainda esbarra em barreiras bem específicas, que vão desde legislação até cultura organizacional.

Legislação, dados sensíveis e medo de multas nas empresas brasileiras

Uma das maiores travas está na forma como companhias lidam com dados pessoais e reguladores. A Lei Geral de Proteção de Dados trouxe regras mais rígidas sobre tratamento de informações, mas especialistas apontam brechas, interpretações divergentes e fiscalização desigual.

Isso cria um cenário curioso: ao mesmo tempo em que cresce o interesse em sistemas que entendem conversas, acessam históricos e cruzam cadastros, muitos departamentos jurídicos vetam integrações profundas por receio de vazamentos ou uso inadequado de informações sensíveis.

Casos recentes de exposição massiva de documentos e cadastros em serviços públicos e privados ajudaram a reforçar esse clima de cautela. Episódios de vazamento de milhões de CPFs chamaram atenção para lacunas de segurança digital e mostraram como fraudes podem explorar falhas em sistemas que concentram dados, questão explorada em situações como o vazamento de milhões de CPFs em Pernambuco.

Dentro das companhias, muitas áreas de compliance exigem que assistentes de voz e chat passem por longas rodadas de auditoria antes de terem acesso a sistemas internos, o que atrasa projetos e reduz o apetite por soluções totalmente autônomas.

Infraestrutura digital desigual e custo de adoção em 2024

Outro ponto pouco visível é a infraestrutura necessária para agentes conversacionais mais avançados. Muitas soluções exigem conexão estável, APIs bem estruturadas, dados organizados e servidores preparados para lidar com alto volume de requisições.

Enquanto grandes grupos financeiros e gigantes do varejo já operam com data lakes, integrações em nuvem e times de engenharia especializados, boa parte das empresas médias e menores ainda se apoia em sistemas legados, planilhas e softwares que não conversam entre si.

Essa realidade lembra outros setores de tecnologia em que o país demora a padronizar infraestrutura, como ocorre com adoção de sistemas energéticos complexos, tecnologias de fusão ou projetos industriais que dependem de coordenação técnica e regulatória, cenário também discutido em análises sobre a capacidade do Brasil de incorporar tecnologias estrangeiras em sua matriz produtiva, como na discussão sobre a integração de tecnologia de fusão chinesa ao sistema energético.

Além disso, muitos fornecedores internacionais precificam em dólar, exigem contratos longos ou cobram por volume de uso. Em um ambiente de câmbio volátil e margens apertadas, vários projetos com agentes virtuais acabam reduzidos a pilotos limitados, focados em poucos canais.

Cultura corporativa, sindicatos e resistência interna

A discussão sobre automação com sistemas conversacionais também esbarra em questões de emprego. Em muitas centrais de atendimento, funcionários veem os robôs como ameaça direta a postos de trabalho, especialmente em operações terceirizadas.

Na prática, isso gera resistência silenciosa. Supervisores evitam estimular o uso de canais automatizados, registros de falhas nem sempre são reportados com transparência, e treinamentos para equipes humanas interagirem com sistemas automatizados acabam ficando em segundo plano.

Sindicatos de categorias ligadas a call centers, transporte, saúde e educação acompanham com atenção o avanço da automação, procurando entender se agentes de chat ou voz podem levar a reduções de quadro, mudanças de jornada ou reestruturação de contratos.

Em algumas empresas, a solução encontrada foi posicionar essas tecnologias como apoio, não substituição. Os agentes conversacionais assumem triagem, coleta de dados básicos e respostas simples, enquanto humanos ficam com casos complexos. Mesmo assim, a adoção plena caminha com cautela, num ritmo parecido com o de outras frentes regulatórias que ainda tentam acompanhar tecnologias digitais, como no debate sobre o combate a notícias falsas com uso de modelos generativos, tema presente em análises a respeito de como políticas públicas falham em conter fake news com sistemas de IA.

Desconfiança do consumidor e experiências ruins com chatbots antigos

Outro fator decisivo é a memória recente dos usuários. Nos últimos anos, muitos consumidores brasileiros interagiram com robôs limitados, incapazes de resolver problemas simples, que empurravam o atendimento de um canal para outro.

Essas experiências criaram uma percepção negativa: para grande parte do público, qualquer assistente digital ainda é visto como obstáculo entre a pessoa e um atendente humano. Em vários setores, a primeira reação diante de um robô é pedir transferência para um operador.

Mesmo com modelos mais sofisticados em 2024, essa imagem não muda de um dia para o outro. Empresas precisam provar, de forma consistente, que seus sistemas resolvem questões de forma mais rápida e clara do que as opções tradicionais.

Isso inclui práticas como oferecer caminhos diretos para humanos quando o sistema não entende o pedido, evitar fluxos confusos e garantir transparência sobre gravação de conversas e uso dos dados, reforçando cuidados que também aparecem em debates sobre segurança de dispositivos e normas técnicas em outros setores digitais, como nas discussões sobre limites da proteção oferecida por regulamentações de dispositivos eletrônicos e carregadores portáteis, tema presente em análises de por que normas atuais falham em garantir segurança em acessórios de uso amplo, como os carregadores portáteis.

Pressão por produtividade e o uso de IA em setores estratégicos

Ao mesmo tempo em que há resistência, existe forte pressão por ganhos de eficiência. Empresas de logística, saúde, educação, mineração, agronegócio e energia buscam reduzir custos operacionais, acelerar atendimento e organizar grandes bases de dados.

Nesse cenário, ferramentas conversacionais baseadas em modelos grandes de linguagem começam a ser testadas em rotinas internas, como apoio a equipes de vendas, suporte técnico e times jurídicos. Em vez de expor o sistema diretamente ao cliente final, muitas empresas escolhem aplicar essas soluções entre funcionários.

Essa estratégia reduz riscos de exposição pública em caso de erro, permite calibrar o comportamento dos agentes e cria confiança gradual. Times internos validam respostas, apontam falhas, treinam o sistema com documentos locais e só depois algumas funcionalidades chegam aos canais abertos ao público.

Esse movimento se conecta a uma tendência mais ampla de uso de modelos generativos em ambientes corporativos brasileiros, também presente em iniciativas de formação rápida de profissionais em tecnologias emergentes mesmo sem diploma formal, como apontam discussões sobre o desenvolvimento de carreiras em sistemas autônomos, aprendizado de máquina e ciência de dados, exploradas em análises sobre como o país pode formar especialistas em IA até 2030, tema abordado em textos como o que discute a formação de profissionais em IA sem diploma formal.

Diferenças regionais e desafios fora dos grandes centros urbanos

A distribuição desigual de infraestrutura digital também influencia a adoção de sistemas conversacionais mais modernos. Em capitais e grandes cidades, a combinação de conexão de alta velocidade, mão de obra especializada e ecossistemas de startups favorece testes mais avançados.

Já em regiões com conectividade limitada, custo elevado de internet corporativa ou menor presença de provedores de nuvem, a automação baseada em modelos complexos enfrenta barreiras práticas. Se a conexão cai, o atendimento para, e o risco de frustração do cliente aumenta.

Isso incentiva empresas regionais a manter soluções híbridas. Parte do atendimento é feito por sistemas simples, que funcionam mesmo com infraestrutura reduzida, e o restante fica com equipes humanas treinadas para lidar com fluxos irregulares.

Ao mesmo tempo, governos estaduais e municipais discutem a ampliação de redes de dados, programas de inclusão digital e uso de plataformas públicas de atendimento automatizado. Porém, a velocidade dessas políticas nem sempre acompanha o ritmo de inovação internacional, repetindo desafios vistos em outras frentes tecnológicas, como na preparação do país para lidar com supercomputadores e aplicações complexas em energia e pesquisa, tema presente em análises sobre projetos de computação avançada para setores estratégicos brasileiros, como o caso do supercomputador da Petrobras.

O que pode mudar o jogo das assistentes virtuais no Brasil após 2024

Mesmo com todas essas barreiras, o cenário não é estático. Em 2024, o debate público sobre regulação de sistemas automatizados, uso ético de dados e responsabilidade por decisões tomadas por agentes autônomos ganhou força no Legislativo, no Judiciário e em órgãos de supervisão.

À medida que regras ficam mais claras, empresas tendem a se sentir mais seguras para integrar assistentes em rotinas críticas. Documentos que definem limites de uso, requisitos mínimos de transparência e obrigações de segurança podem servir de guia para projetos mais ambiciosos.

Outro ponto é a melhoria gradual das experiências de atendimento. À medida que consumidores percebem que certos canais digitais resolvem problemas de forma rápida, sem loops infinitos, a rejeição tende a diminuir, abrindo espaço para sistemas mais presentes em vários setores.

Por fim, a formação de profissionais capazes de desenhar fluxos de conversa, treinar modelos, garantir conformidade legal e monitorar riscos será decisiva. Em vez de substituir equipes inteiras, agentes conversacionais podem redefinir funções, exigindo novas competências em análise de dados, segurança da informação e governança digital.

Nesse contexto, o desempenho das soluções lançadas e testadas em 2024 funciona como termômetro. Se os projetos atuais mostrarem consistência, transparência e segurança, a próxima etapa pode ser uma adoção mais ampla em segmentos como saúde, finanças, educação e serviços públicos. Se falharem, o avanço tende a continuar, mas de forma fragmentada e com forte resistência, mantendo o país em um ritmo mais lento que o de outros mercados que já consolidam ecossistemas centrados em sistemas conversacionais avançados.