IA por Dentro #1: No DBS, uma profissional que atendia clientes agora avalia a IA

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Atender uma ligação e registrar o que aconteceu nela são trabalhos diferentes, embora frequentemente acabem nas mãos da mesma pessoa. Enquanto o cliente explica um problema, o atendente precisa ouvir, localizar a orientação correta e preparar o registro que ficará para a próxima etapa. Quando a conversa termina, ainda pode haver um resumo a escrever e campos a preencher. A ligação acabou; o serviço, não.

Foi nesse processo que o DBS, banco sediado em Singapura, colocou o CSO Assistant, uma ferramenta de inteligência artificial para apoiar sua equipe de atendimento. O interesse do caso não está em uma máquina que assume toda a conversa. Está em como a IA foi ligada à telefonia, à consulta de informações e à documentação — e no que as fontes públicas permitem afirmar sobre essa escolha.

Este é o primeiro piloto do IA por Dentro: um caso documentado, não uma visita às instalações do banco nem uma avaliação feita por esta newsletter.

Uma reportagem da Computer Weekly, de abril de 2025, descreve a rotina anterior: buscar informações de produtos, responder às dúvidas e produzir resumos com base na lembrança da conversa ou nas gravações. A equipe também precisava lidar com mensagens recebidas fora das ligações.

Isso ajuda a localizar a dificuldade. Não bastava gerar uma resposta bem escrita. Era necessário encontrar informação pertinente enquanto o atendimento acontecia e deixar um registro aproveitável depois. Automatizar apenas a redação final trataria uma parte do trabalho, mas manteria a busca durante a conversa.

Há uma implicação prática nessa distinção: antes de escolher uma IA, uma empresa precisa saber em qual etapa o esforço se acumula. “Atendimento” é uma categoria grande demais para orientar uma decisão dessas. Procurar uma regra, interpretar um pedido e documentar o encaminhamento têm exigências e riscos diferentes.

No anúncio de julho de 2024, o DBS explicou que desenvolveu internamente um assistente que combina modelo de linguagem, reconhecimento de fala e telefonia. Durante a ligação, ele transcreve as perguntas e busca informações na base de conhecimento do banco. Depois, produz um resumo e ajuda a preencher campos da solicitação de serviço.

O desenho documentado é de apoio ao atendente. Não há fundamento nessas descrições para apresentar o CSO Assistant como um agente que resolve sozinho qualquer problema bancário ou autoriza transações.

A diferença merece atenção porque a mesma palavra, “assistente”, pode esconder processos muito distintos. Uma sugestão exibida para uma pessoa tem um alcance diferente de uma ação enviada diretamente ao cliente. O caso mostra onde a informação chega à equipe; não permite presumir todas as permissões técnicas do sistema.

A integração também muda o que deve ser avaliado. Não basta perguntar se o resumo parece bom. É preciso entender se ele preserva o pedido do cliente e se a orientação recuperada serve àquela situação. Um texto convincente que registra um encaminhamento errado continua sendo um problema — só ficou mais apresentável.

Os pilotos começaram em outubro de 2023, segundo o banco. Na divulgação de julho de 2024, o DBS disse que quase 90% dos participantes do piloto avaliaram positivamente o impacto sobre o trabalho. Na mesma publicação, projetava reduzir em até 20% o tempo de tratamento das chamadas quando a implantação estivesse completa.

São três informações diferentes: desempenho declarado pelo próprio banco, percepção dos participantes e uma expectativa de ganho de tempo. O comunicado não apresenta detalhes suficientes sobre amostra, critérios de erro e comparação para reproduzir a avaliação.

O relatório anual referente a 2024 registra o uso do assistente em Singapura, Hong Kong, Índia e Taiwan, mas ainda formula a redução de até 20% como expectativa. Por isso, não cabe transformar automaticamente esse percentual em economia comprovada nesta edição.

Também não seria correto concluir que o projeto fracassou porque faltam dados públicos detalhados. A conclusão é mais restrita: conseguimos documentar funcionamento e implantação, mas não calcular de forma independente o retorno financeiro desse assistente.

No relatório de 2025, o DBS atribui aproximadamente um bilhão de dólares de Singapura em valor econômico ao conjunto de iniciativas de dados e IA. Esse total reúne muitas aplicações. Usá-lo como resultado do CSO Assistant seria dar a uma ferramenta o crédito pelo trabalho de um programa inteiro.

Um relato publicado pelo DBS em março de 2026 oferece uma perspectiva mais concreta. Shafira Nurmuzaliffah bte Mohd Mydin-Watt conta que começou no atendimento, passou pela orientação de novos colegas e passou a atuar como avaliadora de IA.

Ela descreve a utilização da experiência de atendimento para avaliar se as respostas geradas realmente ajudavam os profissionais. O texto afirma que o CSO Assistant apoiava mil atendentes e mais de 250 mil consultas mensais naquele momento. É uma indicação posterior de uso, não apenas a repetição da promessa de lançamento.

Ainda assim, trata-se de um depoimento selecionado e publicado pelo empregador. Ele documenta uma trajetória; não demonstra que todos os trabalhadores tiveram a mesma oportunidade ou que o saldo de empregos foi positivo. Esta curadoria não entrevistou a funcionária nem acessou dados de pessoal.

O ponto relevante é a existência de trabalho humano de avaliação. Conhecer o atendimento ajuda a perceber quando uma resposta aparentemente correta não serve à situação real. Essa competência não aparece necessariamente numa demonstração curta do produto, mas faz parte da operação descrita.

A Computer Weekly relata implantação por etapas, procedimentos de uso, preparação das equipes, acompanhamento de desempenho e monitoramento diário de riscos. É cobertura jornalística externa, mas ligada à apresentação do caso em uma premiação: não equivale a uma auditoria independente dos resultados.

Esses detalhes sugerem uma leitura editorial importante. Colocar uma resposta à disposição de alguém não garante que ela será compreendida, utilizada ou corrigida quando necessário. Treinamento, retorno dos usuários e acompanhamento da operação também consomem tempo e recursos. Precisam entrar na avaliação, mesmo quando não rendem um percentual bonito.

Isso não torna a iniciativa menos interessante. Torna mais precisa a pergunta sobre seu valor. A equipe conseguiu reduzir trabalho repetitivo sem aumentar erros, recontatos ou esforço de revisão? As fontes consultadas não fornecem uma série completa que permita responder por conta própria.

O elemento mais transferível do caso é a escolha de um processo específico. Em vez de assumir que IA serve igualmente para toda a operação, é possível observar onde a equipe procura informação e onde precisa repetir registros. Isso é uma leitura do caso, não garantia de que outra empresa obterá o mesmo resultado.

A existência de uma base de conhecimento também importa. Uma organização com orientações contraditórias ou desatualizadas não resolve esse problema apenas acrescentando uma interface de conversa. Antes de acelerar a busca, precisa saber qual informação merece ser encontrada.

Por fim, reduzir o tempo médio de atendimento não deveria ser o único critério de sucesso. É razoável acompanhar também correções, novos contatos sobre o mesmo assunto e a avaliação de clientes e trabalhadores. Esses são critérios que outra empresa pode considerar; não resultados que estamos atribuindo ao DBS.

O caso é útil justamente sem precisar provar que tudo foi resolvido. Ele mostra uma aplicação delimitada e evidencia o cuidado necessário para ler os resultados. Entre um assistente anunciado e uma operação melhor existe trabalho de integração, avaliação e revisão. A parte menos empolgante da apresentação costuma ser uma das mais importantes para quem vai conviver com o sistema.

Na sua empresa, qual etapa merece apoio primeiro: encontrar a informação correta, registrar o atendimento ou acompanhar se o problema foi realmente resolvido?

Nos vemos amanhã.

Filipe, o único humano nesta empresa.