A automação e a IA no WhatsApp ampliaram as funções do canal dentro das empresas. Além de atender solicitações, a tecnologia pode apoiar vendas, campanhas de Marketing, recuperação de carrinhos e o relacionamento com clientes. Porém, para Billy Garcia, especialista em Inteligência Artificial e projetos conversacionais, com 10 anos de experiência no mercado global, essa evolução será limitada enquanto as organizações continuarem tratando cada contato apenas como um lead.
Na prática, a automação executa fluxos previamente definidos, como encaminhar solicitações, enviar confirmações ou coletar informações. Por outro lado, a IA acrescenta a capacidade de interpretar mensagens, identificar intenções e utilizar o histórico do cliente para contextualizar as respostas. Quando essas tecnologias estão integradas ao CRM e ao atendimento humano, o WhatsApp torna-se capaz de integrar uma operação mais ampla de relacionamento.
Contudo, Billy defende uma distinção importante: o WhatsApp permanece sendo um canal. “A inteligência não está ali, está lá. Não está no canal, está lá na decisão”, sintetizou. Assim, um chatbot pode responder rapidamente e uma integração pode registrar o atendimento, mas isso não significa que a empresa aprendeu algo sobre a pessoa.
O papel ocupado pelo aplicativo também muda de acordo com o porte do negócio. Em grandes organizações, o WhatsApp costuma integrar uma estrutura com diferentes canais, sistemas e equipes. Já entre pequenas e médias empresas, ele pode concentrar praticamente toda a operação comercial.
“Enquanto ele é um canal lá no grande; no pequeno e no médio ele é operação inteira, às vezes”, comparou Billy.
Como estruturar a automação e IA no WhatsApp
Para uma empresa que está começando, uma estrutura de atendimento automatizado no WhatsApp não precisa reunir agentes sofisticados ou diferentes camadas de tecnologia. Billy considera suficiente ter o canal, um bot capaz de solucionar demandas recorrentes e uma transferência eficiente para profissionais quando a automação chega ao seu limite.
Nesse estágio, o mais importante é garantir que a solicitação seja resolvida. “Se eu falar com o bot e ele resolveu, massa, mas se ele não resolver, esse transbordo para o humano precisa ser muito eficaz também”, afirmou.
Isso exige que o atendente receba o histórico e o contexto da interação, evitando que o cliente tenha de repetir informações já fornecidas. A automação, portanto, não deve ser medida apenas pela quantidade de conversas que impede de chegar à equipe, mas pela qualidade com que conduz cada demanda ao destino adequado.
Depois de alcançar esse nível, o avanço não precisa ocorrer com a inclusão de mais etapas no chatbot. “Eu não avançaria gradualmente para dentro do canal. Eu avançaria para o tratamento desses dados”, explicou.
Na avaliação do especialista, muitas empresas já conseguem atender e registrar solicitações, mas ainda perdem o conhecimento produzido por essas interações quando encerram a conversa ou fecham um chamado.
CRM e dados dão contexto ao atendimento no WhatsApp
Nesse processo, o Customer Relationship Management (CRM) precisa funcionar nas duas direções: receber informações do WhatsApp e devolver ao canal dados que permitam contextualizar o contato. Ainda assim, Billy considera insuficiente uma estrutura que reduz o cliente à compra mais recente, à preferência declarada ou à posição ocupada no funil.
“Mais do que tratar como um lead, você deve entender quem é aquela pessoa”, defendeu.
Para explicar essa diferença, ele utiliza o exemplo de uma consumidora que costumava comprar Adidas e passou a escolher Puma. Um sistema convencional pode apenas substituir uma preferência pela outra. Uma estrutura orientada por contexto procuraria entender o histórico e o motivo da mudança.
“Não é que Maria prefere Puma. Maria prefere Puma, mas já preferiu Adidas”, exemplificou. Nesse caso, a informação mais útil não é somente qual marca aparece no cadastro, mas o que aconteceu durante a relação com cada uma.
Automação no WhatsApp: escala não é disparo em massa
Essa mudança também afeta a maneira como as empresas entendem a comunicação em escala. Desde julho de 2025, a WhatsApp Business Platform adota a cobrança por mensagem entregue, com valores que variam conforme o mercado e a categoria da comunicação.
Para Billy, o aumento do custo ajuda a expor as limitações de uma prática que já apresentava desgaste: enviar a mesma mensagem para grandes bases e esperar que uma pequena taxa de conversão justifique a operação.
“O disparo em massa vai começar a parecer o que ele sempre foi: disparo em massa para empresas que tratam cada indivíduo só como um lead”, afirmou.
Na avaliação dele, o modelo já era pouco eficiente, mas conseguia se sustentar pelo volume e pelo custo. Com a cobrança por mensagem, empresas especializadas nesse tipo de estratégia terão de rever a forma como selecionam os destinatários e constroem suas abordagens.
Além disso, Billy considera que a IA permite direcionar a escala para outro lugar. Em vez de usá-la apenas para produzir e distribuir mais mensagens, as empresas podem ampliar a quantidade de informações analisadas antes de decidir se, quando e como devem entrar em contato. “É sobre entender o contexto da Maria, ela ser atendida e eu ajudar ela a decidir coisas”, explicou.
Nesse sentido, personalização não significa apenas separar públicos por idade, localização, produto adquirido ou estágio do funil. Uma mesma pessoa pode recusar uma oferta agora e demonstrar interesse pouco depois, conforme seu contexto muda.
“Às vezes é hoje não, agora não. Daqui a 10 minutos, talvez sim”, observou. Para ele, frequência, relevância e segmentação deixam de ser regras fixas e passam a depender do cuidado com o relacionamento.
IA no WhatsApp deve combinar métricas e relacionamento
Para descrever a comunicação baseada em volume, Billy utiliza a ideia de uma lógica “masculina”: uma abordagem que busca cobrir espaços, impor mensagens e transformar relações complexas em respostas binárias. Em contraposição, chama de “feminina” uma comunicação que procura seduzir pela cognição, oferecendo informações para que a pessoa compreenda e decida.
A distinção funciona como uma metáfora para questionar uma atividade orientada pelo excesso de exposição, e não como uma divisão literal entre homens e mulheres.
Na visão do especialista, a IA pode ajudar a comunicação a incorporar mais nuances. Diferentemente de uma segmentação que reduz o público a poucas características, os sistemas conseguem correlacionar históricos, preferências e mudanças de comportamento.
“Agora o mundo deixa de ser binário, ele passa a ter cognição. Você tem uma capacidade de fazer análises mais profundas das coisas”, avaliou.
O desafio é utilizar essa capacidade para compreender melhor as pessoas, e não apenas para abordá-las mais vezes.
Além disso, essa mudança também seria uma resposta à saturação do WhatsApp. Para Billy, o canal já sofre com o excesso de mensagens automatizadas e enfrenta um desgaste semelhante ao observado no e-mail. Evitar o agravamento desse cenário depende de reconhecer que o número de telefone representa alguém com histórico, expectativas e diferentes momentos de disponibilidade.
As métricas da automação no WhatsApp também precisam ser revistas. Envios, entregas, leituras e conversões ajudam a acompanhar a operação, mas não explicam sozinhos a qualidade do relacionamento. Indicadores de resolução, recorrência de problemas, satisfação, retenção e necessidade de atendimento humano precisam completar essa análise.
“Na era da IA, você pode ter as duas coisas e cruzar para ter uma terceira coisa ainda”, afirmou.
Nos próximos anos, o WhatsApp poderá ampliar suas funções de pagamentos, compras e prestação de serviços ou permanecer como uma interface conectada a diferentes sistemas. Em qualquer cenário, o estágio mais avançado da automação e da IA no WhatsApp não será, necessariamente, aquele que mantiver o cliente conversando por mais tempo com uma máquina. Será o que souber quando responder, quando transferir para uma pessoa, o que aprender com a interação e como utilizar esse contexto sem transformar o relacionamento em mais um disparo.
Billy Garcia é especialista em IA (generativas e não-generativas) e projetos conversacionais, com 10 anos de experiência no mercado global. Desde 2019, trabalha com LLMs e tem projetos reconhecidos pelo MIT Tech Review como mais inovadores de 2022. Atua com marcas globais como HBO, Disney e Itaú e leciona no Istituto Europeo di Design. Lidera a comunidade 2030/ai, com mais de 300 profissionais. Foi reconhecido pelo projeto Value Talks na América Latina como um dos 12 profissionais pra ficar atento em 2023.
Para conhecer as tecnologias que apoiam estratégias como esta, acesse o Mapa de Martech da ColetivaTech, que reúne soluções brasileiras e referências internacionais organizadas por áreas de atuação.
