Tem uma pergunta que quase ninguém faz quando a empresa decide colocar um agente de IA para atender no telefone: quem vai gerenciar esse agente? A vaga não existe no organograma, o cargo não tem nome consolidado e o perfil não é o do supervisor que a operação já tem. É exatamente esse vazio que começou a ganhar contorno nas últimas semanas.
Em entrevista publicada pelo CRM Buyer em 15 de setembro, Alex Levin, CEO e cofundador da Regal, empresa de IA de voz para grandes operações, deu nome ao papel: CX engineer. A descrição é direta. Não é atendente de linha de frente, não é líder de nível 1. É a pessoa que orquestra os agentes de voz e os sistemas que sustentam a jornada.
A tentação é tratar isso como jargão de fornecedor vendendo a própria solução, e uma dose de ceticismo é saudável. Só que o problema que o cargo tenta resolver aparece em toda operação que automatizou atendimento nos últimos dois anos, e os dados de mercado apontam na mesma direção.
O que muda quando o agente de IA atende
A gestão tradicional de atendimento foi construída para supervisionar pessoas em escala. O gerente revisa roteiros de chamada, faz controle de qualidade em amostras de gravações e ajusta o time conforme o volume. Nada disso funciona quando o agente é um sistema.
As empresas precisam de alguém no centro dessa transformação, capaz de orquestrar e conduzir toda a experiência do cliente movida por IA.
Alex Levin, CEO da Regal, em entrevista ao CRM Buyer (tradução)
Levin faz uma comparação útil: gerenciar agentes de IA se parece com gerenciar funcionários. Você define expectativa, mede desempenho e ajusta quando algo não vai bem. A diferença é que o ajuste não é uma conversa de feedback, é uma mudança de fluxo, de permissão de acesso ou de contexto disponível para o modelo.
Segundo Levin, o CX engineer precisa entender os objetivos e os sistemas da empresa para desenhar fluxos que usem todos eles: CRM, meios de pagamento, histórico de conversas e regras de compliance. E a tarefa não termina quando a ligação cai. A frase dele é curta: é preciso dar conta da tarefa completa, inclusive depois da chamada.
O mercado de trabalho já está se movendo
A parte que não vem de fornecedor é a que sustenta o argumento. Em análise publicada pela Forrester, as analistas Kate Leggett e Michael O’Grady cruzaram dados do O*NET, do Bureau of Labor Statistics e do Indeed Hiring Lab para medir o efeito da IA sobre o emprego em atendimento nos Estados Unidos. Dois achados chamam atenção.
O primeiro: as vagas de atendimento ao cliente estão cerca de 10% abaixo dos níveis pré-pandemia, enquanto o total de vagas na economia americana segue acima desse patamar. Ou seja, atendimento está contratando menos que o resto do mercado. O segundo: os salários da área estagnaram desde maio de 2025, com crescimento de um dígito baixo, à medida que a automação reduz a pressão por aumento de quadro. Os números estão na análise da Forrester sobre o mercado de trabalho em atendimento.
Cruzando as duas leituras, o quadro fica claro. Não é que o atendimento vá desaparecer. É que o volume de posições de linha de frente para de crescer enquanto surge uma demanda nova, menor em número e maior em exigência técnica, para quem supervisiona a máquina. A Forrester chegou a conclusão parecida em relatório sobre a reconfiguração dos cargos de atendimento.
| Responsabilidade | Gestão tradicional | CX engineer |
|---|---|---|
| Objeto da gestão | Pessoas em escala | Agentes de IA, sistemas e pessoas |
| Controle de qualidade | Amostra de gravações | Monitoramento contínuo e correção de fluxo |
| Escopo do trabalho | A chamada | A tarefa completa, inclusive o pós-chamada |
| Conhecimento exigido | Produto e roteiro | CRM, pagamentos, histórico e compliance |
| Critério de sucesso | Tempo médio de atendimento | Resolução efetiva e continuidade da jornada |
Por que a voz voltou ao centro
Há um argumento de negócio por trás da tese, e ele é de custo. Levin afirma que reduzir o custo de uma chamada de cerca de dez dólares para cerca de um dólar muda a economia da operação inteira: o que antes só se justificava para resolver problema passa a se justificar para prevenir problema. Ele cita acompanhamento de potenciais clientes, recuperação de pagamentos que falharam e agendamento de retorno.
É uma inversão em relação ao chatbot de texto. O chatbot nasceu para desviar o cliente da chamada cara. A IA de voz, no raciocínio de Levin, faz o contrário: torna a chamada barata o suficiente para que a empresa ligue mais. A Regal informa que sua plataforma atende mais de 200 empresas, entre elas Google, Toyota Auto Insurance e AAA, e que ultrapassou a marca de 500 milhões de chamadas.
Vale o contrapeso: esses números vêm da própria empresa e não foram auditados de forma independente. O que é possível verificar é a direção do mercado, e ela é consistente com o que outros fornecedores estão construindo. Plataformas como Decagon e Sierra também desenvolvem ferramentas para adaptar fluxos a agentes de IA.
Onde o humano continua indispensável
Esta é a parte que mais interessa a quem cuida de retenção. Levin diz que o atrito não vem do cliente rejeitar a IA, e sim das limitações da IA em situações urgentes, complexas ou emocionalmente carregadas. É uma observação honesta vinda de quem vende IA de voz, e coincide com o que a base de dados de CX vem mostrando.
Já registramos aqui que, depois de uma falha no atendimento automatizado, apenas 27% dos clientes tentam de novo. A conta é cruel: o agente de IA resolve barato milhares de casos simples e destrói a relação em alguns casos difíceis mal conduzidos. Sem alguém desenhando o momento exato de passar para o humano, a economia de custo vira custo de churn.
Também ajuda lembrar por que tanta iniciativa de IA no comercial trava: mostramos que só 13% das empresas tiram valor real da IA comercial. A causa raramente é o modelo. É a falta de alguém responsável por ligar o modelo aos sistemas, aos dados e às regras do negócio. Que é, exatamente, a descrição do cargo.
Como montar esse papel na sua operação
1. Comece pela jornada, não pela ferramenta
O ponto de partida é a jornada ideal do cliente, e o caminho é de trás para frente: o que precisa acontecer, e como a tecnologia sustenta isso. Operação que começa pela ferramenta acaba automatizando o processo errado com muita eficiência.
2. Defina permissões antes de definir metas
Quais sistemas o agente pode acessar, que contexto ele recebe para personalizar, quais ações ele está autorizado a executar e por quais indicadores ele será avaliado. Sem essas quatro respostas escritas, não existe gestão, existe torcida. Isso conversa diretamente com a discussão sobre dados primários no centro do CRM.
3. Trate o agente como um funcionário que precisa de acompanhamento
A Salesforce foi por esse caminho ao dar nome e cargo aos agentes de IA do Agentforce. Pode soar cosmético, mas resolve um problema real de gestão: sem identidade, ninguém sabe qual agente errou, em qual fluxo e com qual cliente.
4. Vigie o excesso, não só a falha
Automação barata tenta a operação a falar mais com o cliente do que o cliente gostaria. Já mostramos que 43% das pessoas deixam de comprar de marcas com personalização repetitiva. Se ligar passa a custar um dólar, alguém precisa ter autoridade para dizer que não é para ligar.
Um cargo novo ou um nome novo para uma lacuna antiga
É cedo para afirmar que CX engineer vai virar título de carteira assinada. O termo veio de um fornecedor, e o mercado de trabalho ainda não consolidou nomenclatura. Mas a lacuna que ele descreve é verificável: as empresas estão colocando agentes de IA para atender sem definir quem responde pelo desempenho desses agentes. Enquanto isso não for resolvido, o ganho de eficiência vai continuar convivendo com perda silenciosa de cliente.
Perguntas frequentes
O que é um CX engineer?
É o profissional responsável por orquestrar agentes de IA no atendimento, conectando-os ao CRM, a sistemas de pagamento, ao histórico do cliente e às regras de compliance. O termo foi proposto por Alex Levin, CEO da Regal, em entrevista ao CRM Buyer.
Esse papel substitui o supervisor de atendimento?
Não exatamente. Ele resolve um problema que o supervisor tradicional não foi preparado para resolver: acompanhar o desempenho de sistemas automatizados e desenhar os fluxos que decidem quando a interação vai para um humano.
A IA está eliminando vagas de atendimento?
Os dados da Forrester mostram que as vagas de atendimento nos Estados Unidos estão cerca de 10% abaixo dos níveis pré-pandemia, enquanto o total de vagas da economia segue acima. Os salários da área também estagnaram desde maio de 2025.
Quando o agente de IA deve passar a chamada para uma pessoa?
Em situações urgentes, complexas ou com carga emocional alta, segundo a própria avaliação de quem desenvolve IA de voz. O desenho desse momento de transição é uma das principais responsabilidades do novo papel.
Por onde começar se a minha operação é pequena?
Pela jornada, não pela ferramenta. Escreva quais sistemas o agente pode acessar, que contexto ele recebe, quais ações pode executar e como será avaliado. Essas quatro definições valem mais do que a escolha da plataforma.
