O momento mais perigoso de um projeto empresarial de IA não é o fracasso. É um sucesso inicial.
Uma equipe lança seu primeiro agente de IA, resolve um problema claro e prova rapidamente seu valor. A implementação funciona. As partes interessadas estão felizes. O impulso é criado. Internamente, ele considera o projeto uma vitória.
Cofundador e CTO da Synthflow AI.
Meses depois, quando as organizações tentam estender a mesma experiência de IA para além da superfície original – da voz ao chat, do chat às mensagens ou ao longo da jornada mais ampla do cliente – as falhas começam a aparecer. A lógica precisa ser reconstruída. As integrações são duplicadas.
A governação está a tornar-se mais difícil em vez de mais fácil. O progresso desacelera no exato momento em que a empresa espera aceleração.
Este é o momento em que muitas equipes percebem que não deixaram de adotar a IA.
Eles não adotaram a arquitetura omnicanal em mente.
O atrito resultante tem pouco a ver com a qualidade do modelo ou a capacidade da IA. Ele prevê o resultado de decisões iniciais otimizadas para velocidade e sucesso de canal único, em vez de sistemas que podem operar de forma consistente em todos os canais.
É assim que a maioria das empresas realmente começa
A maioria das empresas não inicia sua jornada de IA com uma estratégia de canal. Eles começam com um problema prático a ser resolvido: uma linha de apoio sobrecarregada, perda injustificada de tráfego de entrada, longos tempos de espera ou custos operacionais crescentes. O escopo inicial é deliberadamente restrito: um caso de uso, um canal, uma equipe.
Esta abordagem não é ingênua ou míope. É assim que acontece a adoção real dos negócios.
O erro é não começar pequeno. O erro é presumir que um sistema projetado para um único canal irá naturalmente escalar além disso.
Onde o impulso silenciosamente se transforma em atrito
À medida que as implementações de IA passam do piloto para a produção, as expectativas mudam. Os líderes querem uma cobertura mais ampla, uma implementação mais rápida e uma integração mais estreita com os sistemas existentes. Isso significa que as equipes muitas vezes descobrem que expandir a implantação original exige mais esforço do que o previsto.
Adicionar um segundo canal geralmente significa recriar fluxos de trabalho, reimplementar integrações e gerenciar configurações separadas para comportamento, relatórios e escalonamento. O que parecia um progresso incremental se transforma em uma estrutura de redefinição.
Esse atrito nem sempre é visível no início, mas aumenta rapidamente à medida que a IA se torna mais central nas operações voltadas para o cliente.
Limitações de pensamento do canal primeiro
Grande parte da IA “omnicanal” de hoje ainda é construída sobre bases que priorizam o canal. Os agentes de voz e de chat são tratados como sistemas separados, desenvolvidos de forma independente e conectados de forma flexível, se houver.
Esta abordagem pode satisfazer requisitos de curto prazo, mas introduz fragmentação ao longo do tempo. Comportamento inconsistente, duplicação de esforços e aumento do risco operacional são difíceis de evitar à medida que o uso da IA se expande entre equipes e regiões geográficas.
O problema não é o número de canais envolvidos. É a ausência de um núcleo compartilhado.
Omnichannel como direção arquitetônica
Uma abordagem mais resiliente é tratar o omnicanal não como um mandato de implantação, mas como uma orientação arquitetônica.
Neste modelo, a inteligência do agente de IA (seus fluxos de trabalho, integrações, patrocinadores e tomada de decisão) é compartilhada entre canais. Voz e chat são interfaces, não produtos separados.
As equipes são livres para começar onde fizer mais sentido para seus negócios hoje e depois manter a capacidade de estender a mesma lógica do agente a superfícies adicionais.
Isso não requer começar em todos os lugares ao mesmo tempo. Requer a escolha de fundamentos que não limitem o crescimento futuro.
Por que isso é importante para os primeiros usuários
Para as organizações que estão no início da sua jornada de IA, esta distinção é crítica. Não há expectativa de consertar todos os canais desde o primeiro dia, nem deveria haver. Mas a primeira escolha molda o que será possível depois.
Quando a expansão é necessária, e quase sempre é, as equipes que investiram em bases adaptáveis podem agir rapidamente. Freqüentemente, eles tinham a opção de desacelerar ou reconstruir.
Evitar essa compensação é uma das decisões mais subestimadas na IA empresarial atualmente.
Do piloto à plataforma
Na prática, as equipes bem-sucedidas seguem uma progressão familiar. Eles começam automatizando um único caso de uso de alto impacto. À medida que a confiança aumenta, eles estendem o mesmo agente a pontos de contato adicionais, em vez de recriá-los reutilizando lógica e regras de negócios.
Com o tempo, a IA torna-se parte de um modelo operacional mais amplo, trabalhando ao lado de equipes humanas e apoiando a continuidade em todas as interações.
A vantagem não é apenas técnica. A lógica de agente compartilhada simplifica a governança, melhora a visibilidade e reduz o risco à medida que a IA se expande em ambientes regulamentados e de missão crítica.
O que irá diferenciar a próxima fase da IA empresarial?
À medida que os agentes de IA se tornam permanentes nos fluxos de trabalho empresariais, a diferenciação não será tão rápida quanto uma primeira implementação pode ser lançada.
Dependerá da eficácia com que as organizações podem crescer a partir desse sucesso inicial para algo mais amplo, sem aumentar a complexidade – uma limitação imposta pelas escolhas de plataforma feitas desde o início.
Omnichannel AI não é um ponto de partida ou um teste de maturidade. É uma direção que reflete como as empresas realmente adotam a tecnologia e por que escolher a base certa desde o início é tão importante quanto uma vitória inicial.
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