HomeHot StuffEntrevista“A estratégia importa, mas a execução vence”: o COO da Zendesk sobre IA e atendimento ao cliente
Depois de 20 anos na HP e uma passagem pela TriNet, Craig Flower assumiu a COO da Zendesk com uma missão: transformar a aposta da empresa em IA em vantagem real para seus clientes (Crédito: John R Wolf/Divulgação)
“A estratégia importa, mas a execução vence”: o COO da Zendesk sobre IA e atendimento ao cliente
Craig Flower, recém-nomeado COO da Zendesk, explica como a empresa saiu de 20% para 65% de auto-resolução no próprio atendimento — e o que isso significa para qualquer empresa que queira usar IA de verdade
Craig Flower não chegou à Zendesk direto pelo cargo de Chief Operations Officer (COO). Ele construiu o caminho de fora para dentro. Depois de mais de duas décadas como CIO da Hewlett-Packard e de uma passagem como CTO da TriNet, onde reconstruiu a plataforma de produtos e acelerou a migração para a nuvem, Flower entrou na Zendesk em 2023 como CIO, exatamente um ano após o lançamento do ChatGPT. A empresa tinha acabado de ser levada ao capital privado e buscava entender o que fazer com a IA Generativa, ao mesmo tempo em que precisava alinhar operações e governança. Em fevereiro de 2026, Flower foi promovido a Chief Operating Officer.
O anúncio veio com um recado do CEO Tom Eggemeier: “A IA está remodelando fundamentalmente o futuro do atendimento ao cliente, exigindo mudanças radicais em velocidade e eficiência.” E a resposta de Flower ao assumir o cargo foi igualmente direta: “A estratégia importa, mas a execução vence.”
A Zendesk vem se reposicionando como uma empresa de Inteligência Artificial (IA), após ficar conhecida por plataformas e software de atendimento ao cliente. A IA está no eixo central de seu desenvolvimento de produto, como na Zendesk Resolution Platform, uma combinação de agentes de IA, knowledge graph, ferramentas de integração, governança e analytics. Em 2025, adquiriu a Local Measure para reforçar sua presença em voz, e mais recentemente incorporou a Forethought, que também tem um produto de voz no mercado. A aposta é que IA de Voz (Voice AI) será a próxima fronteira do setor e a Zendesk quer estar no centro disso.
Durante o Relate 2026, a conferência anual da Zendesk, Craig Flower falou com exclusividade à The Shift sobre como pensa eficiência em escala, o que orienta a estratégia de IA da Zendesk para pequenas e médias empresas, e para onde o atendimento ao cliente caminha nos próximos anos.
Você assumiu o cargo de COO com uma missão explícita de trazer mais velocidade e eficiência. O que você encontrou quando chegou e onde havia mais espaço para melhorar?
Eu gosto de pensar nisso em dois níveis: macro e micro. No macro, estamos falando de grandes fluxos de processo, onde você olha algo de ponta a ponta e pergunta onde dá para ter uma melhoria de 10 vezes. Trabalhei em uma das grandes implementações SAP onde reduzimos o tempo do ciclo de pedidos de 38 para 4 dias. Isso é reengenharia de processos. E eu acredito que estamos entrando em uma era parecida com a IA. Um exemplo concreto: no nosso próprio atendimento aos clientes da Zendesk, saímos de cerca de 20% de auto-resolução para algo entre 60% e 65%. E a taxa de deflexão foi de 40% para 80%. Isso retira muito trabalho do sistema. E o que é mais importante: fizemos isso de um jeito que os clientes acharam que tiveram uma experiência melhor. O top box CSAT melhorou mais de 20% ao longo de alguns anos. O NPS transacional mais do que dobrou. Quando você consegue fazer as duas coisas juntas – mais eficiência e melhor experiência –, os ganhos são enormes.
E no nível micro?
Aí é onde a criatividade das equipes aparece. Tenho times de desenvolvimento que tinham ciclos de teste que levavam semanas para configurar e agora são feitos em minutos. O que você ganha com isso? Você faz o que fazia antes muito mais rápido, mas também aumenta muito a cobertura de testes. Então você produz mais trabalho e com mais qualidade ao mesmo tempo. São exemplos menores, mas têm de estar conectados com o macro. O que não quero é ter micro-melhorias que parecem ótimas isoladas, mas não contribuem para o resultado maior.
Você está construindo internamente um centro de excelência para que as equipes possam aprender umas com as outras. Como isso funciona na prática?
A ideia é capturar as melhores práticas e torná-las acessíveis. Um dos nossos arquitetos de IA empresarial fez um treinamento interno sobre como construir um agente de IA e publicá-lo numa ferramenta que chamamos de App Foundry. Uma vez publicado, o agente fica registrado, visível. Outras pessoas podem ver o que você fez, usar, adaptar. Estamos tentando criar um efeito viral com isso. Tínhamos 500 vagas para esse treinamento. A empresa tem cerca de 5.600 pessoas. Ficamos sobrecarregados com inscrições. Tivemos que cortar em 700. E agora vamos abrir de novo. Para mim, isso é evidência de que criamos algo que as pessoas estão achando valioso.
Como foi a transformação interna na maneira de pensar e trabalhar para chegar a isso?
Passou muito pela ideia e distinção entre pensar a IA de forma linear e não linear. Pensar de forma linear é pegar algo que você faz hoje e automatizar, fazer a mesma coisa mais rápido. Isso já tem muito valor. Mas o que pedimos às pessoas é que pensem de forma não linear: como eu reimagino o que faço? Um exemplo: nossos times de Customer Success costumavam levar meio dia para preparar uma apresentação para um cliente. Automatizamos isso com IA e passou a levar uma hora. Isso é linear. Mas o não linear é: e se eu criar uma aplicação que, com base nos dados do cliente, sugere o que ele deveria fazer a seguir, mostra o impacto de adicionar uma funcionalidade, permite que ele interaja com os cenários em tempo real? De repente você foi de uma entrega estática para algo muito mais rico e interativo. A chave é que cada pessoa conhece muito mais sobre o que faz do que eu jamais poderia saber. Meu papel é dar a elas as ferramentas para serem criativas com esse conhecimento.
Muitas empresas de pequeno e médio porte estão gastando dinheiro com IA sem nem saber direito como vai funcionar no seu negócio. Para PMEs que estão tentando entrar nessa jornada de IA, por onde você recomenda que elas deveriam começar?
A fundação é tudo. E ficou mais importante do que nunca porque a IA depende muito de quão boa é essa base. Para atendimento, especificamente: você quer uma boa base de conhecimento. IA é “garbage in, garbage out”. Se a sua base de dados de respostas for ruim, o resultado será ruim. Essa base pode ser construída com conteúdo de produto, políticas, e também com o histórico das suas próprias interações de atendimento. Depois disso, eu recomendo usar algo como o nosso produto Copilot, que é uma IA para o agente humano. Começou com coisas simples – melhorar o tom, sugerir respostas –, mas agora temos uma função chamada Auto Assist, que é o equivalente de ter uma IA respondendo para o seu agente antes de você colocar isso na frente do cliente. Se você tem uma boa base de conhecimento e usa o Copilot, você já tem os blocos de construção para começar a evoluir para experiências com agentes de IA de forma mais autônoma. E o que estamos construindo é justamente isso: a possibilidade de reutilizar os mesmos componentes em diferentes fases da jornada.
A Zendesk está investindo pesado em IA de Voz. Por que agora?
Porque a voz nunca desapareceu, ela continuou relevante para muita gente, de diferentes formas. Nos últimos 30 anos, havia uma crença de que, à medida que novos canais digitais surgissem, o volume de uso de voz diminuiria. E o que aconteceu é que o volume geral de interações cresceu, mas a voz ficou relativamente estável, outros canais cresceram em cima. Compramos a Local Measure no ano passado justamente porque reconhecemos que a voz é um canal importante e precisa ser parte integrada da plataforma. Mas o que realmente nos motivou foi a IA de Voz. Não queríamos comprar uma empresa de voz tradicional. Queríamos a IA de Voz. E então adquirimos também a Forethought, que já tem um produto de voz no mercado. As abordagens técnicas são um pouco diferentes, e vamos manter as duas por um tempo e aprender uma com a outra.
E como você vê a IA evoluindo e as mudanças que vai trazer nos próximos dois anos?
Minhas previsões podem parecer modestas em seis meses, dado o ritmo das coisas. Mas o que eu realmente vejo é IA, mais dados, mais workflows sendo aplicados em tudo. E dois movimentos grandes: primeiro, o conjunto de casos de uso de atendimento é praticamente infinito. Se você tiver uma plataforma poderosa, com todos os canais integrados e a camada de workflows bem construída, você consegue atender qualquer tipo de negócio. Segundo, vamos passar do reativo para o proativo. Já estamos vendo fragmentos disso. Costurando contexto, histórico e dados, você começa a agir antes que as pessoas percebam que precisam de ação. Quanto aos humanos: eles vão continuar no centro disso. Os agentes de IA vão cuidar de muita coisa, mas os humanos vão trabalhar ao lado deles monitorando, supervisionando, fazendo análises mais profundas. Não é um ou outro. São agentes e humanos combinados.
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