Ryan Peterson, Chief Product Officer na Concentrix – Série de Entrevistas

Ryan Peterson atua como Vice-Presidente Executivo e Diretor de Produto da Concentrix, impulsionando a estratégia global de produto e tecnologia. Um líder transformador com profunda especialização em desenvolvimento de produtos, dados e IA, Ryan impulsiona a inovação e o crescimento. Anteriormente, ele ocupou cargos executivos na Amazon (AMZN ) Web Services (AWS), liderando o Amazon Connect (CXE) e o AWS Storage, onde expandiu ambos os negócios e adquiriu especialização em estratégias de go-to-market, vendas e arquitetura de soluções. Com mais de duas décadas em gerenciamento de dados, Ryan traz uma perspectiva aguçada sobre a implantação de IA. Ele detém oito patentes em armazenamento e segurança de dados.

Concentrix é um provedor global de soluções de experiência do cliente e tecnologia, oferecendo serviços em design, construção e fases de execução para ajudar as organizações a modernizar as operações e melhorar o desempenho. Ele opera em mais de 70 países e seis continentes, e desde a sua separação em 2020, expandiu-se por meio de aquisições importantes, como Convergys, Webhelp e BlinkCX, fortalecendo sua escala e capacidades.

Vamos começar de forma pessoal — sua jornada abrange startups, Amazon e agora Concentrix. Qual é uma lição sobre experiência do cliente ou desenvolvimento de produtos que permaneceu com você em todos esses papéis?

É simples: Comece com o cliente primeiro e trabalhe de trás para frente a partir daí. Isso é válido tanto para uma startup de três pessoas quanto para a escala de sistemas globais para uma empresa do Fortune 500. É fácil para as equipes se perderem em construir o que elas acham excitante e interessante, mas se não estiver resolvendo um problema real para pessoas reais, é uma perda de tempo. As soluções mais impactantes que eu vi sempre vêm de entender primeiro o que o cliente está tentando realizar e, em seguida, construir em direção a isso.

Uma pesquisa recente da Concentrix Consumer Survey mostra que apenas 31% dos consumidores nos EUA estão familiarizados com o conceito de IA Agente. Por que você acha que a conscientização ainda é tão baixa, apesar do burburinho da indústria?

Porque tornamos isso mais complicado do que precisa ser. Pergunte a cinco pessoas o que “IA Agente” significa, e você provavelmente obterá cinco respostas diferentes. O termo não se estabeleceu em uma definição compartilhada porque a indústria não fez um bom trabalho em explicá-lo em termos do dia a dia. Essa é a questão central. Quando descrevo como IA agindo em nome de outra entidade sem exigir um prompt, as pessoas geralmente entendem. Até que isso se torne a explicação padrão, a maioria dos consumidores permanecerá confusa, e continuará a ser mais um buzzword do que uma ideia mainstream.

Uma das estatísticas mais impressionantes é que 76% das pessoas ainda consideram as marcas mais confiáveis quando um ser humano, e não a IA, as ajuda. Como você interpreta isso no contexto de construir experiências de cliente nativas em IA?

Essa estatística não é anti-IA, é pró-confiança. Vamos encarar, as pessoas geralmente não confiam na IA e certamente não a querem quando precisam de ajuda. Só pense na última vez que você ligou para uma linha de suporte ao cliente e foi conectado primeiro a um bot de IA. A maioria das pessoas aperta zero ou tenta contorná-lo para chegar a um agente humano. A IA, em seu estado atual, nem sempre resolve o problema; muitas vezes cria fricção. Se a IA adiciona fricção à jornada do cliente, não está aprimorando a experiência; está atrapalhando. O que os clientes realmente querem é uma experiência suave que os ajude a resolver seu problema. Quando a IA trabalha em harmonia com o julgamento humano, é quando a confiança é conquistada. O futuro não é sobre IA apenas, é sobre IA que é respaldada por inteligência humana real, tornando a experiência sem falhas e eficaz.

Houve alguma descoberta surpreendente ou contraintuitiva nos dados que o fez repensar como a IA Agente deve ser implantada — seja em termos de design, mensagens ou casos de uso?

A maior surpresa não estava nos números, mas no que eles expuseram. Muitas empresas estão se apressando para lançar IA e pulam o trabalho necessário para preparar completamente suas bases de conhecimento. É como tentar construir um carro autônomo sem um mapa para guiá-lo. Você não pode esperar que uma IA forneça respostas confiáveis se o conteúdo subjacente estiver desatualizado ou incompleto. Mas além disso, vimos que otimizar a IA puramente para eficiência — como automação total ou contenção — pode dar errado. Remover os seres humanos completamente pode levar a sinais perdidos, maior rotatividade ou oportunidades de receita perdidas que só surgem em conversas reais. O desafio real não é apenas fazer a IA funcionar, é projetar sistemas onde os seres humanos e a IA possam trabalhar em conjunto para impulsionar os resultados certos.

Obter a fundação certa para a implantação não é sempre glamoroso. É como um agente humano que precisa treinar antes de atender chamadas. Pode não ser a parte mais emocionante, mas é um passo crítico para o agente fazer seu trabalho bem. O mesmo se aplica à IA. Mesmo a melhor estratégia de IA Agente não funcionará se os dados e a preparação por trás dela não forem sólidos.

Confiança claramente não é um tamanho único. Com os consumidores muito mais céticos em relação à IA em finanças e saúde do que em tecnologia ou viagens, como as empresas nos setores de alto risco devem abordar a integração da IA?

Nos setores de alto risco, como finanças e saúde, a confiança não é opcional, é fundamental. Embora os consumidores possam acolher a IA para coisas como acelerar o processamento de documentos ou otimizar fluxos de trabalho internos, eles são muito mais céticos quando isso toca algo pessoal, clínico ou de alto impacto. Isso significa que as empresas precisam ser extremamente intencionais sobre quais casos de uso elas automatizam e como. A IA pode absolutamente impulsionar valor nesses setores — em finanças, detecção de fraude rápida, avaliação de risco de crédito, cobrança automatizada e insights personalizados para gestão de patrimônio — mas apenas quando governada rigidamente, com limites claros e supervisão humana. O momento em que a IA começa a tomar decisões que afetam diretamente o dinheiro, a saúde ou a segurança das pessoas, a barreira para a confiança aumenta dramaticamente. Nesses casos, os clientes dizem que a IA apoiará, não substituirá, o julgamento humano.

A pesquisa mostra que as pessoas querem transparência, opções de anulação e fortes garantias de privacidade. Como você está incorporando esses âncoras de confiança na plataforma de experiência inteligente da Concentrix?

Temos 40+ anos de experiência apoiando as melhores marcas do mundo, e ao longo desse tempo aprendemos a entender o que os clientes querem e esperam. Estamos ajudando nossos clientes a superar essa falta de confiança com os consumidores, fornecendo-lhes as ferramentas para controlar exatamente como seus agentes de IA se comportam — desde LLMs adversárias que agem como cães de guarda, chamando a atenção para qualquer coisa suspeita antes que atinja o cliente, até motores de política incorporados que permitem que as equipes de segurança definam o que é permitido ou bloqueado. No entanto, gerenciar a confiança do consumidor não para com o lançamento da IA. As necessidades comerciais estão sempre evoluindo, e as respostas mudam, então introduzimos a Engenharia Agente como uma forma intencional de projetar, implantar e gerenciar continuamente a IA. Isso inclui trazer os seres humanos de volta ao loop para garantir que a IA esteja alinhada, auditável e sempre fundamentada em bom julgamento. Também lançamos nossa nova Oferta de Prontidão Agente. Isso ajuda as empresas a entender onde elas têm oportunidades para implantar IA Agente de forma responsável. Nós as guiaremos por meio de considerações-chave, como o que evitar nas implantações de IA e como escalar com segurança. O objetivo é trazer o maior benefício para os clientes e para seus negócios. A IA precisa de estrutura para ser confiável, e fizemos disso parte do DNA, o que, por sua vez, ajuda a entregar o tipo de experiências positivas que impulsionam a lealdade da marca.

Apenas 8% dos consumidores estão confortáveis com suporte de IA totalmente autônomo, no entanto, a indústria está avançando com a automação. Como você concilia essa lacuna entre o que é possível e o que é aceitável?

O problema é que muito da IA está sendo implantada em lugares onde os clientes notam mais, e não de uma forma boa. As empresas esquecem que as pessoas odeiam se sentir enganadas. Nós todos apreciamos a IA quando ela silenciosamente torna as coisas mais fáceis, como recomendações inteligentes do Netflix ou do YouTube porque elas funcionam e se sentem invisíveis. Mas quando você está trancado fora do seu Airbnb (ABNB ) sob a chuva, essa não é uma hora para IA — é uma hora para um ser humano que possa resolver o problema rapidamente e com empatia. A confiança não é perdida porque a IA existe, é perdida quando a IA cria fricção, frustração e aparece nos lugares errados, criando uma experiência de marca negativa e, em última análise, afastando os clientes.

Há um apelo crescente por regulamentação, mas muitas empresas não querem esperar. Qual papel os líderes empresariais devem desempenhar ao estabelecer seus próprios padrões éticos enquanto os quadros regulamentares estão se aproximando?

Se você está implantando IA e não criou guardrails, já está atrasado — isso é negligência, não inovação. Imagine um cenário em que uma companhia aérea lança um assistente de chat de IA para ajudar com reservas e alterações, mas quando os clientes começam a perguntar sobre compensação por voos atrasados, o sistema fornece as informações de reembolso erradas. Não porque a IA estava quebrada, mas porque ninguém estabeleceu limites de política claros, regras de escalonamento e não se deu ao trabalho de preparar sua base de conhecimento agente da maneira certa. Esse tipo de erro cria confusão com os clientes, danifica a confiança da marca e pode abrir a porta para exposição legal. As empresas que liderarão nesse espaço são aquelas que tratam ética e governança como requisitos de lançamento, não como pós-pensamentos.

Olhando para o futuro, como você vê a IA Agente transformando as operações empresariais internamente — além dos casos de uso apenas voltados para o cliente?

O lado interno é onde estamos vendo o retorno sobre o investimento mais rápido. A IA já está ajudando os funcionários com todo tipo de tarefas diárias, desde escrever e-mails até resumir reuniões e extrair insights de sistemas barulhentos, o que os libera para se concentrar em trabalhos de maior impacto — e ninguém está reagindo porque isso realmente ajuda. Em nossa própria aplicação interna de IA, o iX Hello, vimos uma redução de até 80% no tempo para concluir o trabalho, com até 20% mais produção em funções de negócios. Esse espaço de baixo risco é onde as empresas devem experimentar primeiro. Se você não consegue fazer a IA funcionar bem para suas próprias equipes, você não tem negócios colocando-a diante dos clientes. Use-a internamente primeiro, então escale com confiança. No longo prazo, isso ajudará a garantir a eficiência e a produtividade dos funcionários da empresa, mantendo a consistência em sua marca.

Se voltássemos em 12 meses, como seria o sucesso das iniciativas de IA da Concentrix — não apenas em adoção, mas em conquistar e manter a confiança do consumidor?

Para nós, o sucesso é sobre ajudar nossos clientes a transformar suas operações, desde o lançamento de bots até a execução da IA como uma parte integral e de primeira classe de seus negócios. Mas não é apenas sobre melhorar suas operações, é sobre tornar a vida dos consumidores mais fácil. A medida real de sucesso será ver uma melhoria marcante na satisfação do consumidor. Quando a IA é usada da maneira certa, deve aprimorar a experiência para os consumidores, tornando suas interações mais suaves e eficientes. Já investimos pesadamente na construção de tecnologia de IA que cria melhores experiências ao longo da jornada do cliente, e implantamos mais de 7.000 bots na Concentrix. Agora, estamos escalando o modelo operacional, não apenas a tecnologia. Quando a IA está totalmente integrada, responsável e gerenciada dentro dos negócios, leva a melhores resultados para os consumidores, o que, por sua vez, constrói confiança duradoura.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Concentrix ou podem acessar a Pesquisa de Consumidor da Concentrix referenciada aqui.