Antes mesmo da ascensão da IA Generativa, a experiência do cliente (CX) já era uma das fontes de vantagem competitiva entre as empresas. Com a chegada da IA Agêntica, o exercício de desenho de jornadas, que começa ao mapear os passos que um cliente percorre, do primeiro contato à fidelização, e otimizar cada etapa para reduzir atrito, o modelo se torna insuficiente. E pela simples razão que o cliente não vive mais dentro de uma jornada linear e previsível. Ele vive dentro de milhares de pequenas decisões tomadas em tempo real por ele, por agentes de IA que agem em seu nome, e por sistemas das próprias empresas que respondem a cada sinal de contexto.
As mesmas capacidades que antes distinguiam as empresas que lideravam o mercado tornam-se requisitos mínimos. No recente paper “Rewiring Customer Experience for the Agentic Era”, a McKinsey aponta que muitas organizações erram ao “empilhar” IA sobre jornadas já fragmentadas: otimizam etapas isoladas em vez de decisões, e deixam que as transições entre canais (handoffs) percam o contexto do cliente pelo caminho. A maioria dos programas de CX ainda trata a jornada como a unidade central de desenho, mas o cliente experimenta a empresa por meio de decisões – qual oferta aparece, qual política é aplicada, qual ajuda é acionada, quando um humano entra na conversa. Sem redesenhar os fluxos e os direitos de decisão que sustentam essas escolhas, a IA simplesmente escala o que já existe, inclusive a inconsistência.
O núcleo da tese da McKinsey é que a IA Agêntica introduz uma mudança fundamental na proposta das empresas: em vez de desenhar jornadas, as organizações precisam governar decisões em movimento como um sistema em tempo real. As jornadas são representações estáticas de como a empresa espera que o cliente se mova. As decisões em movimento são as escolhas ao vivo que determinam o que o cliente vive a cada instante, muitas vezes de forma diferente do que o previsto em qualquer mapa de jornada. As empresas podem implantar agentes orientados a objetivos, que interpretam continuamente o contexto, resolvem ambiguidades e decidem quando agir (e quando não agir) através de canais e sistemas diferentes. O julgamento humano não desaparece: ele se desloca para um nível anterior, definindo objetivos, parâmetros de segurança (guardrails) e pontos de escalonamento, enquanto os agentes cuidam da execução momento a momento, em escala. É uma mudança grande: sai a otimização estática, entra a orquestração dinâmica.
O BCG (Boston Consulting Group) chega a uma conclusão semelhante olhando para o comportamento do consumidor em “The New Rules of Customer Experience in the Age of Agents”. “Os consumidores pensam em momentos, não em canais”, cita o estudo. Esses momentos passam a ser guiados por agentes e IA, espalhados por espaços digitais e físicos ao mesmo tempo. A cena que abre o relatório do BCG ilustra isso muito bem: uma pessoa está dentro de uma loja física, segurando algumas roupas e pesquisando ideias de presente no TikTok, enquanto um agente de IA roda comparações de produto e preço em segundo plano. Um vendedor pergunta se pode ajudar. Essa sobreposição de camadas já é, segundo o BCG, a experiência de compra típica de 2026.
Os dois relatórios concordam em um ponto: mesmo que a empresa não controle mais integralmente a jornada, uma vez que parte dela passa por agentes de terceiros, redes sociais, modelos de linguagem e marketplaces, o consumidor continua avaliando a marca como se ela controlasse tudo. A reputação de uma marca, segundo o BCG, é hoje moldada pelo que um agente de IA diz sobre ela, pelo que um influenciador recomenda, pelo que a loja física entrega e pelo que acontece depois da compra. Todos esses momentos contam.
Os três horizontes da CX Agêntica
A McKinsey propõe uma progressão em três horizontes, definidos pelo alcance da coordenação e pela autoridade de decisão dada aos agentes de um único fluxo de trabalho até todo o ecossistema. Um “fluxo de trabalho” é um processo repetível que leva o usuário de uma necessidade inicial a um resultado concluído, como configurar uma conta ou resolver uma cobrança.
Horizonte 1 – Reengenharia de fluxos de trabalho
Os agentes de IA executam de forma autônoma um único fluxo bem definido, do início ao fim, dentro de parâmetros de segurança rígidos e regras de escalonamento. É onde já está a maioria das implantações agênticas de CX em produção hoje, porque o caso de valor é mais claro e o caminho até a escala é mais curto. Funciona melhor em momentos repetíveis e de alto volume (suporte, atendimento, apoio a vendas) e exige, desde o primeiro dia, desenho de processo limpo, dados estruturados, regras de negócio explícitas, caminhos de escalonamento e controles rígidos de humano no circuito.
Horizonte 2 – Orquestração de domínio
Os agentes podem tornar fluxos individuais mais eficientes sem melhorar automaticamente a experiência de ponta a ponta: um agente de voz (Voice AI) pode resolver um problema imediato, mas a ativação continua travada, ou sinais de risco de cancelamento passam despercebidos, porque as próximas decisões importantes estão em outro lugar. O Horizonte 2 coordena múltiplos fluxos dentro de um mesmo domínio, para que decisões fiquem alinhadas, transferências carreguem contexto, e a jornada pareça um fluxo contínuo. É aqui que o valor começa a se multiplicar: em vez de otimizar momentos isolados, os orquestradores de domínio alinham tempo, intervenções e prioridades ao longo do ciclo de vida. O comércio agêntico é um sinal precoce dessa mudança, ligando descoberta, compra e onboarding em um movimento coordenado, sem que nada se perca nas transições.
Horizonte 3 – Motor de experiência do ecossistema
Este é o estágio mais ambicioso e, segundo a McKinsey, ainda não plenamente alcançado por nenhuma organização. Nele, fluxos de trabalho deixam de operar como capacidades específicas de cada domínio e passam a compartilhar contexto, objetivos e memória, para que decisões sejam otimizadas ao longo de todo o ciclo de vida do cliente. Exige uma camada de decisão compartilhada com identidade persistente do cliente e contexto unificado, objetivos corporativos claros que equilibrem valor para o cliente, custo, risco e capacidade, e a capacidade de os agentes atuarem entre sistemas sob forte governança, padrões e auditabilidade.
As cinco regras para a era dos agentes
O estudo do BCG chega a um conjunto complementar de recomendações a partir do comportamento do consumidor, em um contexto de “influência 360 graus”, em que a marca não controla mais integralmente onde e como o cliente é influenciado.
Presença. Aparecer no início da jornada. No modelo antigo, as marcas competiam pela primeira posição numa página de busca. No novo modelo, as marcas precisam fazer parte da resposta de modelos de linguagem, redes sociais, vídeos de compra e marketplaces. Segundo a Adobe, o tráfego para sites de varejo dos EUA vindo de fontes de IA Generativa cresceu 4.700% na comparação anual em julho de 2025. Esse tráfego performa melhor: consumidores que iniciam a jornada por agentes de IA e chatbots passam 32% mais tempo no site, navegam 10% mais páginas e têm taxa de rejeição 27% menor. As empresas líderes vão dominar a “otimização para motores de resposta” (answer engine optimization), produzindo conteúdo que permita aos chatbots entender, confiar e recomendar seus produtos.
Orientação (Guidance). Melhorar a experiência de compra por meio de atendentes e agentes de marca. O comércio acontece em qualquer lugar, seja nas lojas, feeds de redes sociais, carro, conversas com modelos de linguagem etc, e o consumidor terá cada vez mais seus próprios agentes cuidando de descoberta, comparação, compra, cumprimento do pedido e pós-venda. As marcas precisam criar seus próprios agentes de compras, que restrinjam opções, expliquem trade-offs e ajudem a decidir: o consumidor pergunta “Encontre uma lava-louças silenciosa por menos de US$ 650, disponível amanhã”, e o agente resolve o resto com memória das preferências anteriores e capacidade de agir, como iniciar uma devolução ou recomprar um produto automaticamente.
A camada viva (the live layer). Transformar lojas físicas em experiências de alto contato e alto compartilhamento social. A loja deixa de ser só lugar de transação para virar lugar de experiência. Quando bem planejada, a loja gera seu próprio momentum: experiências ricas criam mais confiança e mais dados, que melhoram a experiência, gerando ainda mais confiança e dados.
Continuidade. Criar uma única conversa, ligando todos os pontos de contato. O cliente quer que a marca se lembre dele sem precisar se repetir, seja migrando de redes sociais para a loja, da loja para o app, ou da compra para uma devolução.
Confiança (trust). O ativo mais valioso de uma marca, ainda mais crítico conforme ela introduz agentes que recomendam e agem em seu nome. Os consumidores estão abertos à IA, mas temem o uso indevido de dados e resultados enviesados que os direcionem para o que é melhor para a marca, não para eles. A confiança se sustenta em cinco perguntas:
- Valor: o que recebo em troca dos meus dados?
- Controle: posso optar por não participar?
- Transparência: entendo como o sistema funciona?
- Integridade: a recomendação é enviesada?
- Responsabilização: a quem recorro se falhar?.
Esses princípios formam a base da força de uma marca na era agêntica.
Para operacionalizar essas regras, o BCG propõe a “camada de CX Agêntica”, uma camada de interações que atravessa canais para atender o cliente onde ele estiver: lojas físicas e digitais, conversas com agentes de IA, redes sociais, web. Ela tem quatro subcamadas: descoberta (dentro de ambientes de IA e redes sociais), conversão (on-line e em lojas físicas, com orientação e apoio à decisão de IA), fidelização (recompensas personalizadas, reposições no momento certo) e habilitação (dados prontos para agentes, orquestração, ferramentas para funcionários, governança). O alerta do BCG: se agentes de terceiros virarem a janela padrão para compras, as marcas vão perder o relacionamento com seus clientes. Construir essa camada própria é a forma de preservar e fortalecer essa conexão, em vez de ficar refém de intermediários sem os mesmos interesses comerciais.
Como os dois frameworks se encaixam
Embora usem vocabulários diferentes, o modelo de três horizontes da McKinsey e as cinco regras do BCG descrevem, na prática, a mesma progressão vista de ângulos distintos. O Horizonte 1 da McKinsey (reengenharia de um único fluxo de trabalho, como suporte ou configuração de conta) corresponde, do lado do consumidor, ao que o BCG chama de “orientação”: o momento em que um agente de uma determinada marca (ou um agente pessoal do cliente) resolve uma tarefa pontual e bem definida, como encontrar o produto certo ou resolver uma dúvida técnica. O Horizonte 2 da McKinsey (orquestração de múltiplos fluxos dentro de um mesmo domínio, como o exemplo da operadora europeia de telecomunicações que conecta sinais de diferentes canais) é, em essência, o que o BCG descreve como “continuidade”: a exigência de que a conversa com o cliente não se quebre ao migrar de um canal para outro. E o Horizonte 3 da McKinsey (o “motor de experiência do ecossistema”, em que decisões são otimizadas ao longo de todo o ciclo de vida do cliente, através de funções, canais e parceiros) é funcionalmente equivalente ao que o BCG chama de “camada de CX agêntica” plenamente realizada, com suas quatro subcamadas de descoberta, conversão, fidelização e habilitação operando de forma integrada.
Essa correspondência não é coincidência: os dois relatórios descrevem a mesma limitação das empresas atuais, que é a fragmentação entre departamentos, sistemas e canais que nunca foram desenhados para compartilhar contexto em tempo real. E os dois estudos descrevem a mesma consequência dessa fragmentação quando ignorada: agentes de IA que, em vez de corrigir o problema, apenas o executam mais rápido. Estamos falando de decisões inconsistentes tomadas em milissegundos, em vez de em minutos. A diferença entre os dois relatórios está principalmente no ponto de partida da análise: a McKinsey enxerga o problema de dentro para fora, a partir da arquitetura de decisão e do modelo operacional da empresa, enquanto o BCG enxerga de fora para dentro, a partir do comportamento observado do consumidor em suas compras do dia a dia. Juntas, as duas perspectivas oferecem um mapa razoavelmente completo tanto do “como fazer” quanto do “por que fazer”.
O que muda para o cliente, na prática
O cliente passa a interagir com agentes autônomos que tomam decisões e ganha (ou deveria ganhar) continuidade real entre canais: não recontar o problema a cada mudança de canal, com o histórico carregado de um ponto de contato a outro, hoje ainda mais promessa do que realidade plena na maioria das empresas.
Um ponto mais delicado: o cliente cede parte do controle sobre sua própria jornada. Se um agente de terceiros (embutido numa rede social ou assistente pessoal genérico) vira o intermediário padrão entre cliente e marca, é esse agente quem decidirá o que mostrar e recomendar. Por isso, o BCG insiste que as marcas precisam construir sua própria camada de CX Agêntica, sob pena de perder o relacionamento direto com o cliente para intermediários sem os mesmos interesses comerciais.
Por fim, o cliente passa a fazer, mesmo implicitamente, as cinco perguntas de confiança listadas pelo BCG a cada marca com a qual interage e que antes ficavam em segundo plano. O CX Agêntico faz com que as questões sobre valor, controle, transparência, integridade e responsabilização se tornem centrais na relação entre cliente e marca, conforme mais decisões são tomadas por sistemas automatizados agindo em nome de ambos os lados.
Vale notar ainda um ponto que atravessa os exemplos citados pelos dois relatórios: os ganhos de eficiência para a empresa e os ganhos de experiência para o cliente nem sempre andam de mãos dadas. No caso de uma montadora, por exemplo, o ganho de 30% de produtividade dos atendentes humanos é claramente um benefício de custo para a empresa. O benefício para o cliente vem de outro número, o aumento de 24% na resolução no primeiro contato, que reduz o retrabalho e a espera. Os relatórios sugerem que, quando o redesenho é bem-feito, as duas curvas sobem juntas, mas não há garantia de que isso aconteça automaticamente. E é justamente por isso que McKinsey e BCG insistem tanto em medir explicitamente o impacto sobre o cliente (CSAT, resolução no primeiro contato, tempo até o valor), e não apenas o ganho interno de produtividade.