IA no atendimento ao cliente: 64% preferem sem IA (Gartner)

A pesquisa mais citada sobre IA no atendimento ao cliente mostra resistência com motivo específico. Numa pesquisa do Gartner com 5.728 clientes, feita em dezembro de 2023 e divulgada em julho de 2024, 64% disseram que prefeririam que as empresas não usassem inteligência artificial no atendimento, e 53% disseram que considerariam trocar de fornecedor se soubessem que a empresa ia adotar IA no serviço (Gartner, 2024). A preocupação mais citada, por 60%, foi a de que ficaria mais difícil falar com uma pessoa. Em 2026, o mesmo instituto mediu que só 27% dos clientes tentariam de novo um chatbot depois de uma experiência ruim e que 87% consideram essencial o acesso a um atendente humano quando a empresa usa IA generativa no atendimento. Somados aos estudos acadêmicos sobre aversão a chatbots e às reclamações no Consumidor.gov.br, esses números desenham a operação que o cliente aceita: IA para resolver rápido o que é simples, um humano visível para o resto e transparência sobre quem está do outro lado.

Na Iasbeck&Co a gente implanta CRM e agentes de IA em operações B2B, e quase todo projeto de atendimento chega com a mesma pergunta da diretoria: o cliente vai aceitar falar com um robô? Escrevi este texto para quem lidera atendimento, CS e pós-venda, para a diretoria que aprova o orçamento e para o RH que forma o time. O desenho prático de triagem, rascunho de resposta e regras de passagem ao humano está em IA no atendimento ao cliente. Aqui o assunto é o que o cliente diz, e o que ele faz, quando encontra a IA no caminho.

Quais pesquisas medem o que o cliente pensa da IA no atendimento?

O Gartner divulga suas pesquisas com clientes em comunicados que trazem amostra e período de campo, sem o questionário completo. Dois estudos em periódicos de marketing com revisão por pares medem comportamento, e o boletim do Consumidor.gov.br, da Secretaria Nacional do Consumidor, mostra o que o brasileiro leva ao governo quando o atendimento falha.

Fonte	Ano	Amostra e método	Principal achado
Gartner	2024	5.728 clientes, dezembro de 2023	64% prefeririam que as empresas não usassem IA no atendimento; 60% temem que fique mais difícil falar com uma pessoa
Gartner	2026, com dado de 2025	5.801 clientes nos EUA, janeiro e fevereiro de 2025	54% confiam mais em atendentes humanos do que na IA para recomendar produto ou serviço; 32% confiam mais na IA
Gartner	2026	3.566 clientes B2B e B2C, fevereiro e março de 2026	49% usariam chatbot, 7% usaram; 27% tentariam de novo após experiência ruim; 87% veem acesso a humano como essencial
Luo, Tong, Fang e Qu, Marketing Science	2019	Experimento de campo com mais de 6.200 clientes sorteados para ligação de venda de chatbot ou de humano	Revelar que era um robô antes da conversa reduziu a taxa de compra em mais de 79,7%
Crolic, Thomaz, Hadi e Stephen, Journal of Marketing	2022	Cinco estudos: base real de uma operadora internacional de telecomunicações e quatro experimentos	Com cliente irritado, o chatbot humanizado reduz satisfação, avaliação da empresa e intenção de compra
Senacon, Boletim Consumidor.gov.br	2025	2.328.863 reclamações finalizadas em 2025	Atendimento/SAC somou 11,91% das reclamações, sem separar o automatizado

O que a pesquisa do Gartner de 2024 mediu?

O comunicado de julho de 2024 é a origem do número de 64%, e o gráfico que o acompanha diz mais do que a manchete. A pergunta sobre preocupações teve 5.140 respostas, porque o Gartner excluiu quem disse não saber o que significa tecnologia de IA, e cada pessoa podia marcar mais de uma opção. O mesmo comunicado registra que 60% dos líderes de atendimento estavam sob pressão para adotar IA na função. O analista Keith McIntosh resume o receio do cliente: a IA generativa virar mais um obstáculo entre ele e o atendente.

Preocupação do cliente com IA no atendimento	Percentual
Vai ficar mais difícil falar com uma pessoa	60%
A IA vai tirar o emprego de pessoas	46%
A IA vai dar respostas erradas	42%
Meus dados vão ficar menos seguros	34%
Vieses da IA vão tratar clientes de forma desigual	25%
Outra	3%

Fonte: Gartner, 2024, State of the Customer Survey, 5.140 respondentes.

Para quem desenha o atendimento, a primeira linha da tabela vale mais que os 64%. O cliente teme perder o caminho até uma pessoa, um medo construído em anos de URA no telefone e de menus de chat que terminam em “não entendi, pode repetir?”, e as respostas erradas só aparecem em terceiro lugar. O próprio Gartner recomenda no comunicado que o chatbot avise que vai conectar o cliente a um atendente quando não conseguir resolver e passe a conversa ao humano a partir do ponto em que parou. Os 53% que considerariam trocar de empresa medem intenção numa pergunta hipotética, que costuma ficar acima da troca real, e mostram que o cliente associa IA no atendimento a risco antes de conhecer o chatbot da sua empresa.

O que mudou entre 2024 e 2026?

As pesquisas seguintes do Gartner mostram a resistência saindo da opinião e aparecendo no comportamento, com perguntas que mudam de edição para edição e não formam série comparável. Elas servem de contrapeso às previsões do instituto sobre quanto os agentes vão resolver sozinhos, discutidas no artigo sobre o mercado de CRM.

Confiança: humano para recomendar

Num levantamento com 5.801 clientes nos Estados Unidos, feito no início de 2025 e citado num comunicado de abril de 2026, 54% disseram confiar mais em atendentes humanos do que na IA para recomendações de produto ou serviço, contra 32% que confiam mais na IA (Gartner, 2026). O instituto usa o dado para defender a presença humana em interações complexas, de risco alto ou consultivas. Numa operação B2B, recomendação é o momento em que o cliente pergunta qual plano contratar ou se vale migrar de módulo, e é ali que a venda de expansão começa.

Uso: muita disposição, pouca prática

A pesquisa de fevereiro e março de 2026, com 3.566 clientes B2B e B2C, mostrou a distância entre dizer e fazer. Quarenta e nove por cento disseram que teriam usado um chatbot se a empresa oferecesse um, e só 7% usaram chatbot ou assistente digital no atendimento mais recente (Gartner, 2026). O analista Eric Keller explica a diferença pela experiência anterior: quando o chatbot entendeu errado, deu informação genérica ou dificultou o contato com uma pessoa, o cliente escolhe outro canal. No último atendimento, os clientes usaram ferramentas de IA generativa de terceiros cerca de três vezes mais do que os chatbots das empresas. O cliente usa IA, só que a que ele escolheu e fora do canal da empresa.

A segunda chance é curta

Para quem vai lançar um agente, o número mais pesado do comunicado é outro: só 27% dos clientes tentariam de novo um chatbot depois de uma experiência negativa. O Gartner chama o efeito de balde furado, porque uma interação mal resolvida afasta o cliente mesmo que o chatbot melhore depois, e recomenda priorizar confiabilidade sobre alcance. Na mesma pesquisa, 87% disseram que o acesso a um atendente humano é essencial quando a empresa usa IA generativa no atendimento. A orientação do instituto é começar por tipos de demanda com taxa de resolução comprovada, dizer ao cliente o que o chatbot faz e ampliar o escopo depois que o desempenho estiver estável.

Por que o cliente reage mal ao chatbot, segundo os estudos acadêmicos?

As pesquisas do Gartner medem o que o cliente declara. Os dois estudos abaixo medem o que ele faz, com grupo de comparação, e explicam o mecanismo da desconfiança.

Revelar que é robô derrubou as compras

O experimento de campo mais citado sobre o tema é o de Xueming Luo, Siliang Tong, Zheng Fang e Zhe Qu (Marketing Science, 2019). Mais de 6.200 clientes foram sorteados para receber ligações de venda ativa com roteiro bem estruturado, feitas por um chatbot de voz ou por atendentes humanos. Sem saber que falavam com uma máquina, os clientes compraram do chatbot tanto quanto dos atendentes experientes e quatro vezes mais do que dos novatos. Quando o chatbot se identificava como máquina antes da conversa, a taxa de compra caiu mais de 79,7%, as ligações ficaram mais curtas e os clientes passaram a responder de forma seca.

Os autores apontam o mecanismo: quem sabe que está falando com um robô o percebe como menos competente e menos empático, mesmo quando o desempenho objetivo é igual ao do humano. O efeito negativo diminuiu quando a revelação vinha mais tarde na conversa e entre clientes que já tinham experiência com IA. Eu não leio o estudo como licença para esconder o robô. Leio como evidência de que o preconceito pesa no resultado e diminui com experiência boa, e numa relação B2B, em que a mesma conta conversa com a empresa por anos, o cliente que descobre depois que falou com uma máquina sem saber leva essa desconfiança para a renovação.

Cliente irritado e chatbot com cara de gente

Cammy Crolic, Felipe Thomaz, Rhonda Hadi e Andrew Stephen estudaram chatbots humanizados, com nome, avatar e linguagem de pessoa (Journal of Marketing, 2022). Numa grande base real de uma operadora internacional de telecomunicações e em quatro experimentos, eles encontraram que, quando o cliente entra na conversa com raiva, o chatbot humanizado reduz a satisfação, a avaliação geral da empresa e a intenção de compra futura. Com clientes sem raiva, o efeito negativo não apareceu. O mecanismo é a expectativa inflada: o robô com cara de gente promete mais do que entrega, e o cliente irritado pune a diferença.

Para a operação, o estudo coloca o estado emocional do cliente dentro da regra de roteamento. Reclamação, cobrança contestada e serviço interrompido chegam com raiva com mais frequência, e nesses casos a classificação de sentimento da triagem deve levar o cliente pelo caminho mais curto até uma pessoa.

E no Brasil, o que dizem as reclamações sobre atendimento?

Não encontrei fonte oficial brasileira que separe as reclamações sobre atendimento automatizado das demais. O Boletim Consumidor.gov.br 2025, da Senacon, registra 2.328.863 reclamações finalizadas no ano. O grupo de problemas Atendimento/SAC respondeu por 11,91% delas, atrás de cobrança e contestação, com 52,14%, e de contrato e oferta, com 12,56%. Em alguns segmentos o atendimento lidera a lista: entre as operadoras de planos de saúde, a demanda de SAC não resolvida, não respondida ou respondida fora do prazo foi o problema mais citado, com 13,17%, e entre provedores de conteúdo e serviços de internet a dificuldade de contato ou demora no atendimento somou 13,81%. O registro não informa se a demanda passou por robô, URA ou atendente.

No campo das regras, o Decreto nº 11.034, de 2022 regulamenta o SAC das empresas de serviços regulados pelo Poder Executivo federal, como telecomunicações, energia elétrica, planos de saúde e aviação. Ele exige acesso ao SAC 24 horas por dia, atendimento telefônico com humano em pelo menos oito horas diárias e as opções de reclamação e de cancelamento já no primeiro menu. O decreto também proíbe condicionar o acesso inicial ao atendente ao fornecimento prévio de dados pelo consumidor. Para empresas fora desse escopo, incluindo boa parte das operações B2B, o texto serve de referência do que o brasileiro aprendeu a esperar.

Como transformar a pesquisa em desenho de atendimento?

As fontes acima se combinam numa regra de roteamento por tipo de demanda. A IA rende onde o cliente quer rapidez e a resposta pode ser conferida, e o humano rende onde há julgamento, emoção ou dinheiro em jogo.

Situação	Quem atende	Base nos dados
Pedido simples e repetitivo, como status, segunda via, acesso e horário	Agente de IA resolve, com opção visível de falar com uma pessoa	O Gartner recomenda começar por demandas com resolução comprovada
Recomendação de plano, produto, módulo ou migração	Humano, com a IA preparando o histórico da conta	54% confiam mais no humano para recomendar (Gartner, 2025)
Reclamação, cobrança contestada, serviço interrompido	Humano o quanto antes, sem robô humanizado no caminho	Crolic e colegas (2022): raiva somada a chatbot humanizado piora satisfação e intenção de compra
Cancelamento	Opção visível desde o primeiro menu, com atendente	Decreto 11.034 para serviços regulados; 60% temem não conseguir falar com uma pessoa
Cliente que já teve uma falha com o chatbot	Humano direto no contato seguinte	Só 27% tentariam de novo depois de uma experiência ruim (Gartner, 2026)
Qualquer conversa com agente	Identificação como assistente automático e passagem ao humano com o contexto	87% consideram essencial o acesso a humano (Gartner, 2026)

Numa operação B2B, o agente que resolve a segunda via do boleto libera o analista para a conversa sobre expansão, e o agente que responde mal a uma reclamação de cliente estratégico cria trabalho para o executivo de contas. A régua que liga essas pontas está em pós-venda B2B.

O que esses dados não dizem

As três pesquisas do Gartner chegam ao público por comunicados de imprensa, com questionário e distribuição por país nos relatórios pagos; só a de 2025 informa o país, os Estados Unidos. O campo de 2023 é anterior à maior parte dos agentes de IA generativa em produção, e a pesquisa de 2026 confirma a desconfiança com perguntas diferentes. O instituto vende aconselhamento a líderes de atendimento, e as conclusões dos comunicados apontam para as práticas que ele recomenda a esses clientes.

Quase todos os números medem preferência ou intenção declarada. Os 64% e os 53% não são churn observado, e a pesquisa de 2026 mostra o dizer e o fazer se separando: 49% de disposição contra 7% de uso. As amostras pesam para o consumidor final, e um comprador B2B, com gerente de conta e contrato, pode reagir de outra forma.

Os estudos acadêmicos medem comportamento com grupo de comparação, o que os torna mais fortes para falar de causa. O de Luo e colegas mediu ligações de venda ativa por voz em 2019, e o de Crolic e colegas tratou de chatbots da geração anterior aos modelos de linguagem atuais. Os mecanismos que eles descrevem devem continuar valendo, mas ninguém mediu ainda, com o mesmo rigor, a intensidade do efeito com os agentes de hoje.

O boletim do Consumidor.gov.br conta só quem reclamou na plataforma pública, com bancos somando 42,84% das reclamações, e não informa o canal em que o problema nasceu. Não encontrei pesquisa brasileira com método aberto sobre preferência por IA ou por humano no atendimento. Os percentuais sobre “brasileiros que preferem atendimento humano” que circulam em matérias vêm, em geral, de pesquisas de fornecedores de software sem questionário e amostra publicados, e ficaram fora deste texto.

O que a liderança faz com esses números

1. Classifique as demandas por tipo e risco. Liste os 20 motivos de contato mais frequentes dos últimos três meses e marque, para cada um, se a resposta é verificável, se envolve dinheiro ou contrato e se costuma chegar com o cliente irritado.
2. Comece pelo que o agente resolve bem. Ligue a resposta automática nos motivos simples e repetitivos, depois de medir em sombra a taxa de acerto. O Gartner recomenda confiabilidade antes de alcance, e só 27% dão a segunda chance.
3. Deixe o humano visível. Garanta a opção de falar com uma pessoa em toda tela da conversa, defina o número máximo de mensagens até a transferência e mantenha reclamação e cancelamento a um passo do início.
4. Roteie por sentimento. Mande direto ao humano o cliente que a triagem marcou como irritado.
5. Identifique o agente e passe o contexto. O agente se apresenta como assistente automático, diz o que resolve e entrega ao atendente o resumo da conversa. O desenho do que cada agente lê e executa está em agentes de IA.
6. Trate a primeira falha como alerta. Registre no CRM a conversa em que o chatbot não resolveu e mande o próximo contato desse cliente direto para uma pessoa.
7. Meça comportamento além da satisfação. Acompanhe o uso do canal automatizado, as transferências ao humano, o recontato em sete dias sobre o mesmo assunto e a satisfação dos casos transferidos.

O papel do RH e do T&D

O atendente passa a receber o cliente que já tentou o robô e não resolveu, com menos paciência. A formação precisa ensinar a ler o resumo que o agente entregou, a não pedir de novo o que o cliente já informou e a recuperar a conversa nos primeiros minutos. Supervisores aprendem a revisar amostras das conversas do agente e a ajustar as regras de passagem. O efeito da IA sobre a produtividade do próprio atendente é assunto de IA generativa e produtividade, e o formato das trilhas por público está em treinamento de IA para empresas.

O cliente aceita a IA que resolve rápido e devolve a conversa a uma pessoa quando precisa, e a empresa só entrega isso com regras escritas e um time que sabe operar ao lado do agente. Esse é o trabalho do treinamento in company de IA aplicada, montado sobre os chamados e o processo de atendimento da sua empresa, com turmas para liderança, atendimento e CS. Ele entrega a biblioteca de prompts por área e a arquitetura de agentes, com o que cada agente lê, o que executa sozinho e quem aprova o restante, incluindo as regras de passagem ao humano.

Perguntas frequentes

Os clientes preferem ser atendidos por humano ou por IA?

Na pesquisa do Gartner com 5.728 clientes, 64% disseram preferir que as empresas não usassem IA no atendimento, e a principal preocupação foi a dificuldade de falar com uma pessoa. A preferência muda com o tipo de demanda: numa pesquisa de 2025 nos Estados Unidos, 54% confiavam mais no humano para recomendações, e 32% confiavam mais na IA.

De onde vem o dado de 64% do Gartner?

De um comunicado do Gartner de 9 de julho de 2024, com base numa pesquisa com 5.728 clientes feita em dezembro de 2023. O mesmo comunicado traz os 53% que considerariam trocar de empresa e o gráfico de preocupações, respondido por 5.140 pessoas que sabiam o que é IA.

Devo avisar ao cliente que ele está falando com um robô?

Sim, sabendo que a revelação tem custo: no experimento de Luo e colegas, ela reduziu a conversão em venda ativa. O Gartner recomenda dizer ao cliente o que o chatbot faz e garantir a passagem ao humano, e o cliente que descobre depois que falou com uma máquina sem saber leva a desconfiança para a relação inteira.

Quando o chatbot deve passar o atendimento para um humano?

Quando o cliente pede, quando o agente não entende a demanda depois de uma ou duas tentativas, quando a triagem identifica raiva e quando o assunto envolve reclamação, cancelamento, cobrança contestada ou recomendação de compra. Clientes que já tiveram uma falha com o chatbot também devem ir direto a uma pessoa no contato seguinte.

Existe regra no Brasil que obrigue atendimento humano?

Para empresas de serviços regulados pelo governo federal, o Decreto nº 11.034, de 2022, exige atendimento telefônico com humano em pelo menos oito horas por dia e opções de reclamação e cancelamento no primeiro menu. Para as demais empresas, o decreto serve de referência do que o consumidor espera.

Como preparar o time de atendimento para trabalhar com IA?

Treine os atendentes para receber o cliente que vem do robô, lendo o resumo da conversa e sem pedir de novo o que ele já informou. Treine supervisores para revisar amostras das conversas do agente e ajustar as regras de passagem, e meça o efeito pelo recontato em sete dias e pela satisfação dos casos transferidos.