A IA demitiu, mas a qualidade cobrou a conta. 🤖 A Klarna dizia que seu assistente fazia o equivalente ao trabalho de 700 agentes. Um ano depois, a empresa voltou a buscar humanos para atender clientes. O que aconteceu? 🧵

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1/ A promessa era conhecida: automatizar tarefas, cortar custos e operar com menos gente. E, de fato, chatbots conseguem resolver muitas demandas simples em segundos, 24 horas por dia.

2/ Mas “resolver rápido” não é o mesmo que “resolver bem”. No atendimento, há problemas que envolvem contexto, exceções, frustração, negociação e decisões que um fluxo automático pode não captar.

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3/ Segundo Sebastian Siemiatkowski, CEO da Klarna, a busca por economia recebeu peso demais — e a qualidade do suporte caiu. É um lembrete importante: métricas de produtividade não medem sozinhas a experiência real do cliente.

4/ A lição não é que a IA falhou ou que deve ser abandonada. Ela continua útil para triagem, respostas recorrentes e acelerar processos. O ponto é outro: automação funciona melhor quando tem supervisão e caminhos claros para escalar a humanos.

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5/ Isso muda o desenho dos empregos. Em vez de apenas eliminar cargos, empresas tendem a criar funções híbridas: profissionais que revisam respostas, lidam com casos complexos, identificam erros e usam conhecimento do negócio para decidir.

6/ A IBM ilustra essa virada ao anunciar planos de ampliar contratações de nível inicial nos EUA. Se a IA altera tarefas de entrada, formar gente para trabalhar com ela — e não só substituir gente por ela — vira uma estratégia competitiva.

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7/ A pergunta certa deixa de ser “quantas pessoas a IA pode cortar?”. Passa a ser: quais tarefas ela melhora, onde ela erra e quem responde quando algo dá errado? Tecnologia eficiente não é a que remove humanos a qualquer custo; é a que combina escala com responsabilidade.