A maioria das grandes organizações falha em extrair o valor prometido por seus investimentos em transformação digital. Segundo dados da McKinsey, menos de um terço do retorno esperado é efetivamente capturado, um fenômeno frequentemente atribuído à inversão de prioridades: empresas tendem a começar pelas capacidades tecnológicas disponíveis e forçar aplicações sobre elas, em vez de partir das necessidades reais do consumidor. Esse desalinhamento gera soluções fragmentadas e experiências de usuário desconexas que, inevitavelmente, levam ao fracasso de projetos estratégicos.

Para reverter esse quadro, organizações que alcançam resultados expressivos com inteligência artificial estão adotando o modelo de "engenharia orientada ao cliente" (customer-back engineering). A premissa é simples, porém transformadora: o desenvolvimento de produtos e serviços deve começar pela compreensão profunda das dores, expectativas e desafios do usuário final. A partir dessa base, as equipes de engenharia trabalham de forma ágil para desenhar a tecnologia necessária, garantindo que cada linha de código tenha um propósito claro e direto na vida do cliente.

O papel da proximidade no desenvolvimento

Ashish Agrawal, vice-presidente de tecnologia de cartões e pagamentos da Capital One, destaca que engenheiros são solucionadores de problemas por natureza. Quando esses profissionais são expostos à realidade do uso de seus produtos, eles conseguem aplicar seu conhecimento técnico de forma mais eficiente. A estratégia da Capital One exige que cada engenheiro participe de touchpoints periódicos com clientes, que incluem desde sessões de empatia digital — para identificar atritos na jornada do usuário — até acompanhamento direto em chamadas de suporte ou visitas a campo.

Esse contato não serve apenas para otimizar o produto, mas possui um efeito motivacional profundo. Ao observar o impacto direto de uma funcionalidade na rotina de um cliente, o desenvolvedor deixa de ver o sistema como uma abstração técnica e passa a enxergá-lo como uma ferramenta de valor. Essa cultura de proximidade fomenta o que Agrawal chama de "inovação lateral", em que engenheiros, ao compreenderem a raiz do problema, conseguem propor soluções que fogem do óbvio, oferecendo novas dimensões de valor que equipes puramente comerciais ou de produto poderiam negligenciar.

A IA como catalisador de valor

O avanço da IA generativa e de sistemas agentivos acelerou a necessidade dessa mudança de mindset. Em um ecossistema com dados de alta qualidade, a capacidade de automatizar tarefas complexas permite que empresas deixem de realizar melhorias incrementais para promover transformações de alta velocidade. O exemplo do "Chat Concierge" da Capital One ilustra essa dinâmica: um framework multiagente que mimetiza o raciocínio humano para auxiliar compradores de carros na comparação de veículos e no agendamento de test drives, integrando dados de concessionárias em tempo real.

Para que esse nível de automação funcione, a tecnologia não pode ser tratada como uma caixa-preta. A eficácia da IA depende de uma base de dados bem governada que permita ao sistema realizar percepção, raciocínio e execução antes mesmo que o cliente precise solicitar. Esse cenário exige que as empresas abandonem a ideia de apenas "adicionar IA" a produtos existentes e passem a redesenhar fluxos de trabalho inteiros, estruturando a tecnologia para que ela atue como um facilitador invisível da experiência do usuário.

Desafios de implementação e governança

A transição para um modelo focado no cliente exige disciplina e uma mudança na estrutura organizacional. A construção de times multifuncionais, que reúnam ciência de dados, engenharia, design e produto, é um requisito básico para evitar silos operacionais. Além disso, a governança de dados e os padrões de IA responsável são pilares inegociáveis para construir a confiança necessária em sistemas que tomam decisões autônomas. Agrawal recomenda a abordagem de "engatinhar, caminhar e correr", priorizando a experimentação rápida em problemas específicos antes de escalar soluções complexas.

Para os stakeholders, a mensagem é clara: o sucesso na era da IA não reside em perseguir o hype tecnológico, mas em resolver problemas significativos com rigor técnico. Reguladores e competidores observam de perto como essas ferramentas de IA agentivas moldarão o mercado, especialmente em setores sensíveis como o financeiro. A capacidade de uma organização de integrar dados, tecnologia e empatia com o cliente determinará quem liderará a próxima onda de disrupção, transformando a forma como serviços são consumidos e entregues em escala global.

O futuro da engenharia orientada ao cliente

À medida que as fronteiras entre a intenção do cliente e a execução da máquina se tornam mais tênues, a pergunta que permanece é até que ponto as grandes corporações conseguirão manter a agilidade necessária para essa mudança. A transformação exige que os líderes de tecnologia abram mão de estruturas hierárquicas rígidas em favor de fluxos de trabalho mais horizontais e orientados a dados. O sucesso a longo prazo será medido pela capacidade de integrar a inteligência artificial não como um acessório, mas como a espinha dorsal da estratégia de relacionamento com o consumidor.

Com reportagem de MIT Technology Review

Source · MIT Technology Review