Reggie Scales, Presidente e Chefe da Unidade de Negócios de Aplicações da Vonage – Série de Entrevistas

Reggie Scales, Presidente e Chefe da Unidade de Negócios de Aplicações da Vonage, é um executivo experiente em tecnologia e comunicações com mais de duas décadas de experiência liderando vendas, operações, estratégia de go‑to‑market e crescimento de negócios. Desde que ingressou na Vonage em 2018, ocupa cargos de liderança sênior dentro da área de aplicações da empresa. Anteriormente, Scales atuou como Vice‑Presidente Sênior para o oeste dos EUA na Masergy, Vice‑Presidente e Gerente Geral da Região Central na Comcast Business, e Vice‑Presidente Sênior de Vendas e Marketing na Wilcon. No início da carreira, passou mais de 12 anos na PAETEC, ocupando várias posições executivas, incluindo Presidente de Vendas e Serviços, onde dirigiu vendas e operações de negócios para uma região de US$ 1 bilhão com aproximadamente 500 funcionários. Sua carreira tem se concentrado em escalar negócios de comunicações, construir equipes de alto desempenho e desenvolver estratégias de vendas corporativas e engajamento de clientes.

Vonage é uma empresa global de tecnologia empresarial e parte da Ericsson, que fornece APIs de comunicação, comunicações unificadas e soluções de contact center para mais de 100.000 empresas em todo o mundo. Sua plataforma permite que organizações incorporem voz, vídeo, mensagens, autenticação e outras capacidades de comunicação diretamente em aplicativos e experiências de cliente, enquanto seus produtos de comunicações empresariais e contact center suportam a colaboração entre funcionários e o engajamento do cliente. A Vonage está incorporando cada vez mais inteligência artificial e inteligência de rede móvel em sua plataforma, oferecendo às empresas e desenvolvedores ferramentas para criar experiências de comunicação mais personalizadas, seguras e automatizadas em canais digitais

Sua carreira abrange vendas, serviços, operações regionais, infraestrutura de comunicações e agora a liderança do negócio de aplicações da Vonage. Como essa experiência operacional moldou sua abordagem à adoção de IA, particularmente a necessidade de equilibrar inovação com resultados mensuráveis para clientes e negócios?

Tenho mais de 25 anos de experiência em comunicações, e cada fase da minha carreira reforçou a importância de conectar investimentos em tecnologia a uma necessidade de negócio clara. Comecei vendendo serviços de longa distância, depois passei por comunicações locais, redes de dados, computação em nuvem e, agora, IA. Tive a oportunidade de observar várias mudanças significativas em nosso setor, e uma lição permaneceu constante: nova tecnologia gera valor duradouro quando resolve um problema real para clientes e para o negócio.

Aplico esse mesmo raciocínio à IA. Em um contact center, o ponto de partida deve ser o resultado que se deseja melhorar. Isso pode ser ajudar os clientes a resolver perguntas rotineiras mais rapidamente, fornecer aos funcionários informações melhores durante uma conversa, reduzir etapas desnecessárias ou facilitar a transição entre canais sem perder o contexto.

Meu cargo atual abrange produto, engenharia, vendas, parcerias e suporte ao cliente, o que também influencia como penso a adoção. Uma capacidade pode ser tecnicamente impressionante, mas as empresas ainda precisam considerar como ela se encaixa nas operações existentes, quão fácil é para funcionários e clientes usá‑la e como medir se está funcionando. Essa conexão entre tecnologia, execução e resultados é especialmente importante com IA, porque o ritmo de mudança é muito rápido.

Muitas empresas estão ansiosas para introduzir IA generativa e agente nos seus contact centers. Que trabalho fundamental elas precisam concluir em dados, design de fluxo de trabalho, integração de sistemas e governança antes de tentar escalar além de um piloto inicial?

As empresas precisam de uma base sólida antes de expandir a IA por todo o contact center. Um piloto pode funcionar em um ambiente controlado com um conjunto restrito de dados e um fluxo de trabalho limitado. Escalar significa conectar a IA a mais sistemas, mais informações do cliente e mais partes do negócio, o que traz complexidade adicional.

Os dados são uma das primeiras áreas a serem tratadas. As organizações precisam entender onde as informações dos clientes estão armazenadas, se são precisas e atuais, e quem tem permissão para usá‑las. O design do fluxo de trabalho tem a mesma importância. As empresas devem compreender o processo em que a IA será inserida, quais decisões ela pode tomar e onde uma pessoa precisa intervir.

A integração é outro elemento crucial. Os clientes se comunicam por voz, mensagens, vídeo e outros canais, enquanto os funcionários podem depender de vários sistemas nos bastidores. Se esses ambientes permanecerem desconectados, a adição de IA pode criar outra camada de fragmentação.

A governança deve ser estabelecida desde o início também. As empresas precisam de regras claras para privacidade, segurança, acesso e supervisão humana. Também devem definir como avaliarão a IA ao longo do tempo. Passar de um piloto requer confiança de que a tecnologia pode operar de forma consistente à medida que o número de interações e a variedade de situações aumentam.

Informações do cliente costumam estar fragmentadas entre sistemas de gerenciamento de relacionamento, transcrições de chamadas, históricos de mensagens e outras plataformas corporativas. O que realmente exige uma camada de contexto do cliente verdadeiramente unificada, e como as organizações podem impedir que sistemas de IA atuem com informações incompletas ou desatualizadas?

Uma camada de contexto útil começa conectando as informações que explicam quem é o cliente, o que já aconteceu em sua jornada e o que ele está tentando alcançar agora. Isso pode incluir dados de CRM, transcrições de chamadas, históricos de mensagens, detalhes de conta, interações de serviço anteriores e outros registros relevantes.

Muitas empresas ainda gerenciam esses elementos em sistemas separados, o que gera problemas, com ou sem IA. Um cliente pode iniciar uma conversa em um canal, mudar para outro e então ter que repetir informações porque o segundo sistema não possui o histórico da primeira interação. A IA torna a solução desse problema ainda mais importante, pois um agente só pode fazer uma recomendação útil ou tomar a ação adequada quando dispõe de contexto confiável.

As organizações precisam saber quais sistemas são autoritativos para cada tipo de informação e ter processos para mantê‑las atualizadas. Também precisam de salvaguardas para situações em que a IA não tenha contexto suficiente para prosseguir com confiança.

Se informações estiverem ausentes, conflitantes ou desatualizadas, a IA deve reconhecer essa limitação e solicitar esclarecimento ou envolver um humano. Isso é particularmente importante à medida que a IA evolui de responder perguntas para executar ações em nome dos clientes.

Como deve ser uma transferência eficaz de um agente virtual para um consultor humano? Quais informações sobre a intenção do cliente, conversa anterior, ações concluídas e problema não resolvido devem ser repassadas para que o cliente não precise recomeçar?

O cliente deve vivenciar uma transferência fluida como continuação da mesma conversa. Quando o consultor humano entra na interação, ele deve entender por que o cliente entrou em contato, o que já foi discutido, o que o agente virtual completou e o que ainda precisa de atenção.

No mínimo, a transferência deve incluir a intenção do cliente, o histórico de conversa relevante, informações de conta necessárias para a interação, quaisquer etapas ou verificações já concluídas e o motivo da escalonamento pelo agente virtual. Se o cliente já explicou o problema ou respondeu a uma pergunta, o consultor deve ter essas informações prontamente disponíveis.

Essa continuidade é importante porque uma das maiores fontes de frustração no atendimento ao cliente é ter que recomeçar. A IA deve ajudar a reduzir esse atrito, não acrescentar mais etapas.

À medida que os agentes virtuais passam a lidar com uma parcela maior de interações rotineiras, a qualidade da transição para uma pessoa se torna ainda mais crítica. Continuarão existindo situações que exigem empatia, julgamento, criatividade ou solução de problemas mais sofisticada. As empresas precisam projetar isso desde o início e fornecer aos funcionários contexto suficiente para assumir a conversa de forma eficaz quando essas situações surgirem.

A próxima fase da IA na experiência do cliente deve focar menos em ferramentas autônomas e mais em inteligência incorporada diretamente aos fluxos de trabalho existentes. Como isso altera o papel da IA nos contact centers, e como as empresas devem decidir quais tarefas automatizar totalmente e quais devem permanecer sob condução humana?

Incorporar IA aos fluxos de trabalho existentes é altamente eficaz porque funcionários e clientes não precisam mudar para uma experiência separada para aproveitar seus benefícios. A IA pode apoiar o que já acontece no contact center ajudando um funcionário a encontrar informações durante uma conversa, resumindo uma interação, sugerindo o próximo passo ou concluindo um processo rotineiro para o cliente.

Ao decidir o que automatizar, as empresas devem analisar cuidadosamente a natureza e as consequências da tarefa. Interações repetitivas com regras claras e resultados previsíveis são fortes candidatas à automação avançada. Uma consulta simples de conta, por exemplo, difere bastante de uma conversa que envolve uma reclamação sensível, uma circunstância incomum ou uma decisão que pode impactar significativamente o cliente.

Os funcionários continuarão desempenhando um papel importante onde empatia, julgamento e solução criativa de problemas são necessários. A IA também pode apoiar esses funcionários ao invés de simplesmente assumir a interação.

Eu avaliaria a automação com base na experiência que ela produz. Se um processo se torna mais rápido, mas gera mais contatos repetidos, mais escalonamentos ou maior frustração do cliente, a empresa precisa rever como esse fluxo foi projetado.

A Vonage lançou recentemente agentes de IA específicos para setores como saúde, serviços financeiros e varejo. Por que a especialização vertical está se tornando importante, e como uma empresa deve determinar se um agente de IA realmente compreende os fluxos, a terminologia e as exigências regulatórias do seu setor?

A forma como um cliente interage com um provedor de saúde pode ser muito diferente da forma como alguém se relaciona com uma instituição financeira ou um varejista. A tecnologia subjacente do contact center pode ter semelhanças, mas a linguagem, os fluxos, as expectativas dos clientes e os requisitos que cercam essas interações podem variar significativamente.

Isso torna o contexto setorial cada vez mais importante à medida que os agentes de IA passam a fazer mais do que responder perguntas básicas. Um agente precisa entender os tipos de solicitações que os clientes costumam fazer, a terminologia usada por funcionários e clientes, os sistemas envolvidos na conclusão dessas solicitações e os limites do que ele pode fazer.

As empresas devem avaliar a IA setorial usando cenários extraídos de suas operações reais. Isso significa testar solicitações comuns, bem como exceções e situações mais complexas. Elas devem observar se o agente segue o fluxo esperado, compreende a linguagem dos clientes e sabe quando envolver uma pessoa.

As organizações também precisam avaliar como requisitos de privacidade, segurança e regulamentação são tratados. Essas considerações devem fazer parte do processo de design e avaliação, e não ser algo abordado apenas depois que o agente já está interagindo com clientes.

Em última análise, o conhecimento setorial se torna valioso quando se traduz em interações com o cliente mais precisas, adequadas e úteis.

À medida que os agentes de IA evoluem de responder perguntas para concluir transações e executar ações em nome dos clientes, quais salvaguardas são necessárias em relação a permissões, privacidade, alucinações, auditabilidade e supervisão humana?

O nível de supervisão deve aumentar à medida que os agentes de IA recebem mais responsabilidade. Há uma diferença significativa entre um agente que fornece informações gerais e um agente que altera uma conta, conclui uma transação ou executa outra ação que impacta diretamente o cliente.

Permissões são parte fundamental disso. Um agente de IA deve ter acesso apenas às informações e sistemas necessários para a tarefa que lhe foi autorizada. Verificação de identidade, controles de acesso e regras claras sobre como os dados do cliente são usados também são importantes. Os clientes devem ter transparência sobre como suas informações são tratadas.

As organizações também precisam de um registro do que ocorreu durante uma interação. À medida que os agentes começam a executar ações, as empresas devem ser capazes de entender quais informações foram usadas, que ação foi concluída e onde ocorreu um problema, caso algo dê errado. Isso se torna particularmente importante em ambientes sensíveis ou regulados.

A supervisão humana deve refletir o risco da tarefa. Algumas ações rotineiras podem ser adequadas para que um agente de IA as execute de forma independente. Situações mais críticas podem exigir revisão ou aprovação.

A IA também precisa reconhecer incerteza. Quando as informações são incompletas, conflitantes ou estão fora dos limites definidos, a atitude mais segura é pausar, solicitar informações adicionais ou envolver uma pessoa, em vez de prosseguir com base em uma suposição não suportada.

Projetos de IA em contact centers costumam ser avaliados por economia de custos, desvio de chamadas ou redução do tempo médio de atendimento. Quais métricas adicionais os líderes devem usar para determinar se a IA está melhorando a resolução no primeiro contato, a satisfação do cliente, a experiência do funcionário, a receita e a confiança a longo prazo?

Métricas de eficiência são importantes, mas os líderes devem olhar além da rapidez ou do baixo custo de uma interação. Uma interação curta não tem muito valor se o cliente precisar entrar em contato novamente porque o problema não foi totalmente resolvido.

A resolução no primeiro contato é uma medida importante por esse motivo. Taxas de contato repetido e de escalonamento também podem indicar se a IA está realmente ajudando os clientes ou apenas deslocando o problema. A satisfação do cliente deve permanecer central, pois a experiência determina se as pessoas continuam confiando e escolhendo fazer negócios com a empresa.

Esse ponto é ainda mais relevante considerando o que vimos em nossa pesquisa de engajamento do cliente. Os clientes têm tolerância limitada a experiências ruins, portanto as empresas devem ter cuidado ao otimizar uma métrica de eficiência em detrimento do relacionamento geral.

A experiência do funcionário também merece atenção. Se a IA fornece informações melhores, lida com tarefas repetitivas e ajuda os funcionários a resolver questões mais complexas, os líderes devem perceber isso no feedback e no desempenho dos colaboradores.

Eu também observaria resultados de negócios mais amplos, como retenção de clientes, crescimento de contas e receita gerada ou protegida por meio de interações de serviço. Juntos, esses indicadores dão aos líderes uma visão muito mais clara de se a IA está criando valor para clientes, funcionários e o negócio ao longo do tempo.

A Vonage opera em contact centers, comunicações unificadas, APIs de programação de comunicações e recursos impulsionados por rede por meio da Ericsson. Como essas camadas podem trabalhar juntas para que agentes de IA se comuniquem e ajam em múltiplos canais sem criar outra pilha tecnológica fragmentada?

Os clientes não pensam se uma interação está ocorrendo em uma plataforma de contact center, ou impulsionada por uma API de comunicação ou pela rede móvel. Eles esperam poder se comunicar pelo canal que lhes for mais conveniente e continuar a interação sem atritos desnecessários. A tecnologia por trás dessa experiência precisa suportar essa continuidade.

A Vonage opera em APIs de Rede, CPaaS, CCaaS e UCaaS, o que nos permite enxergar essas capacidades como partes conectadas da experiência do cliente. À medida que os agentes de IA se tornam mais capazes, essa conexão se torna ainda mais importante, pois um agente pode precisar se comunicar por um canal, acessar contexto de outro sistema e executar uma ação em outro lugar.

Uma abordagem mais integrada também pode ajudar a manter o contexto à medida que os clientes migram entre voz, mensagens e outros canais. O mesmo princípio se aplica quando uma interação de IA passa para um funcionário gerenciar.

Nosso relacionamento com a Ericsson também cria a oportunidade de aproximar aplicações de comunicação e recursos de rede. O objetivo é garantir que essas capacidades sejam úteis dentro da jornada do cliente sem forçar as empresas a gerenciar outro conjunto de ferramentas desconectadas.

Você poderia compartilhar um exemplo de como o contact center da Vonage, as comunicações unificadas, as APIs e os recursos de rede da Ericsson podem trabalhar juntos em uma interação com o cliente hoje?

Um bom exemplo é o que acontece quando um cliente liga para o contact center de serviços financeiros para relatar uma transação suspeita ou solicitar uma alteração de conta.

Antes mesmo de o agente atender, as APIs de Rede da Vonage – alimentadas pela infraestrutura da Ericsson – já estão em ação. No momento em que a chamada chega, nossa capacidade Identity Insights verifica o número de telefone do chamador contra dados de rede móvel em tempo real, incluindo se o SIM associado ao número foi recentemente trocado. Esse é um forte indicativo de possível fraude, e ocorre de forma invisível, sem atrito para o cliente.

Essa inteligência de rede flui diretamente para o contact center por meio das APIs de Comunicação da Vonage, aparecendo como um sinal de confiança em tempo real na área de trabalho do agente. Se o agente estiver usando o Salesforce, esse insight aparece automaticamente no Agentforce, permitindo que o agente veja se a identidade do chamador foi verificada ou se há motivo para aplicar uma verificação adicional – tudo antes do início da conversa.

Ao mesmo tempo, o Vonage Contact Center (VCC) integra‑se perfeitamente à solução de comunicações unificadas, Vonage Business Communications (VBC), para conectar‑se à organização mais ampla. Se o agente precisar chamar um especialista em fraude ou um colega de back‑office, ele pode ver quem está disponível em tempo real e transferir a chamada com todo o contexto preservado. O cliente não precisa repetir informações, e o especialista entra na conversa já sabendo o que aconteceu.

O que torna esse exemplo significativo é que nenhuma dessas camadas opera isoladamente. A rede informa o contact center. As APIs conectam a inteligência ao fluxo de trabalho. A camada de comunicações unificadas mantém as pessoas certas no loop. O cliente percebe tudo como uma única interação contínua — exatamente como deveria ser.

Esse é o tipo de integração que estamos buscando em todas as nossas capacidades, e já está disponível para os clientes hoje.

À medida que a IA assume mais interações rotineiras de clientes, como você espera que as responsabilidades dos profissionais humanos de contact center mudem nos próximos três a cinco anos, e o que as empresas devem começar a fazer agora para preparar suas pessoas, processos e liderança?

Conforme a IA lida com uma parcela maior de interações rotineiras, espero que os profissionais de contact center dediquem mais tempo às situações em que as habilidades humanas são essenciais. Isso inclui problemas complexos, circunstâncias incomuns e conversas que exigem empatia, julgamento ou criatividade.

Os papéis dos profissionais de contact center também se tornarão mais interligados à IA. Os funcionários podem usar a IA para encontrar informações, entender o histórico de uma interação, resumir conversas ou identificar próximos passos possíveis. Isso significa que as pessoas precisam saber como trabalhar com esses sistemas, quando confiar neles e quando desafiar ou anular uma recomendação.

O importante é que as empresas comecem a preparar suas equipes agora, e a liderança tem um papel crítico a desempenhar. Os funcionários precisam de clareza sobre por que a IA está sendo introduzida e como seus cargos deverão evoluir. O treinamento deve ajudar os colaboradores a entender como a IA se encaixa em suas responsabilidades diárias e o que continua sendo sua responsabilidade quando a IA está envolvida.

As empresas também devem envolver os profissionais de contact center na implementação, pois eles veem as dúvidas dos clientes, lacunas de processo e casos incomuns todos os dias. Sua experiência pode ajudar a identificar onde a automação será útil e antecipar onde ela pode gerar problemas.

Nos próximos três a cinco anos, espero que os contact centers mais fortes sejam aqueles que usam IA para tornar suas equipes mais eficazes, preservando um caminho claro para o suporte humano quando os clientes precisarem.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam saber mais devem visitar Vonage.