A IA vai substituir os operadores de call center? A Klarna disse que sua IA fazia o trabalho de 700 atendentes — e voltou atrás, recontratando gente.
Os operadores de call center continuam necessários: o recuo da própria Klarna, depois de anunciar publicamente que sua IA havia substituído 700 funcionários, é a evidência mais clara até agora de que a automação pura esbarrou em limites reais. Verificação de identidade e orientação básica podem ser automatizadas, mas ler a urgência pelo tom, reconstruir conversas confusas e acalmar emoções continua sendo firmemente humano.
Operadores de call center fazem muito mais do que responder perguntas por telefone. Dentro de um tempo limitado de chamada, precisam captar a emoção, a urgência e a situação de quem liga, oferecer a orientação e as confirmações certas e conduzir a pessoa ao próximo passo. Como trabalham com sinais que o texto não revela — tom de voz, pausas, indícios de pânico —, a função envolve muito julgamento específico do telefone.
O valor da função não está em ler um roteiro em voz alta, e sim em manter a firmeza quando a conversa sai do roteiro e organizar a informação necessária enquanto se acalma quem ligou. Mesmo com o avanço da IA de voz, chamadas com emoção forte ou explicações complicadas ainda tendem a permanecer com pessoas.
Calculado pelo ai-job-risk.net a partir de quatro conjuntos de dados públicos, numa escala de 0 a 100 relativa às 188 profissões que acompanhamos. Quanto mais alto, maior a parte das tarefas da profissão que a IA generativa consegue fazer ou para as quais já é usada. Não é a probabilidade de perder o emprego.
Análise de tarefas feita por pesquisadores (Eloundou et al.; OIT). Exibido como percentil entre todas as profissões que eles avaliam.
Uso observado do Microsoft Copilot e do Anthropic Claude nas tarefas desta profissão. Exibido como percentil entre todas as profissões que eles avaliam.
Substituição de trabalho por capital: a participação desta ocupação no emprego dos setores que a empregam deve diminuir, pois os avanços no processamento de fala e linguagem e na inteligência artificial (IA) permitem que computadores lidem com interações de atendimento ao cliente com maior frequência.
Capital/labor substitution - share decreases as advances in speech and language processing and in artificial intelligence (AI) allow computers to handle customer service interactions with greater frequency.
Números dos EUA para a ocupação do BLS "Customer service representatives". As projeções do BLS pressupõem que a tecnologia continue a se desenvolver no ritmo histórico; não são uma previsão do efeito da IA isoladamente.
Fontes
Índice de exposição calculado pelo ai-job-risk.net a partir dos conjuntos de dados abaixo (dados de 15 de outubro de 2026). Os números do mercado de trabalho dos EUA são do BLS, sem alterações.
Os editores dessas fontes não prepararam, revisaram nem endossaram este site. Citações completas, licenças e método
A IA não está substituindo integralmente os operadores de call center, e a evidência mais clara é o recuo público da própria Klarna. Em 2024, a Klarna anunciou que seu agente de IA fazia o trabalho de 700 funcionários de atendimento; em 2026 a empresa afirma que esse número cresceu para o equivalente a 853 atendentes em tempo integral e US$ 60 milhões economizados — mas, no intervalo, a Klarna voltou discretamente a contratar atendentes humanos por um modelo híbrido no estilo de trabalho sob demanda, depois de os clientes reclamarem que a IA dava respostas genéricas e patinava em perguntas cheias de nuance. Seu CEO hoje descreve o atendimento humano como algo que está virando uma experiência VIP, e não algo em vias de ser descontinuado.
A experiência da Klarna combina com os dados mais amplos de 2026. Uma pesquisa da Gartner de dezembro de 2025 apontou que apenas 1 em cada 5 líderes de atendimento havia de fato reduzido o quadro de operadores por causa da IA, ainda que a mesma Gartner projete que a IA conversacional reduzirá em US$ 80 bilhões os custos de mão de obra dos contact centers em 2026 — porque se espera que apenas cerca de 1 em cada 10 interações com operadores seja totalmente automatizada. A IA de voz vem ampliando de forma constante a verificação automática de identidade, a orientação de primeiro nível e as respostas a perguntas frequentes, então partes do trabalho de call center têm alta probabilidade de ficar ainda mais automatizadas.
Mas as interações por telefone envolvem com frequência um problema que quem liga não consegue expressar com clareza, ou uma urgência que só fica evidente pelo tom, pelo ritmo e pela hesitação. Em situações com raiva, confusão, pessoas idosas ou mal-entendidos mútuos — exatamente os casos de que os clientes da Klarna reclamaram —, ainda é preciso que uma pessoa reconstrua a conversa. Operadores de call center fazem mais do que atender o telefone. A função deles é organizar a situação por meio de uma comunicação apenas sonora, tranquilizar quem ligou e fazer o caso avançar.
As partes mais vulneráveis à automação de voz são as chamadas resolvíveis com perguntas fixas e ramificações simples — os cerca de 60% a 70% das chamadas recebidas que já seguem um padrão estruturado, segundo estimativas de mercado de 2026, e onde o mercado de IA para call center, hoje estimado em cerca de US$ 4,89 bilhões, concentra seu investimento.
Tarefas rotineiras de abertura, como conferir um número de contrato ou informar o horário de funcionamento, são fáceis para a IA de voz, e essa é justamente a camada que a maioria dos contact centers assistidos por IA automatiza primeiro. Funções que dependem apenas dessa parte da interação tendem a encolher.
Perguntas com padrão de resposta fixo, como datas de pagamento, mudança de endereço ou procedimentos básicos, são fáceis de automatizar e compõem a maior parte dos cerca de 10% das interações que a Gartner espera ver totalmente conduzidas por IA em 2026. Isso funciona bem para reduzir o tempo de espera, mas um pequeno desvio na pergunta pode aumentar rapidamente a frustração de quem liga — exatamente o modo de falha relatado pelos clientes da Klarna.
A IA já transcreve e resume conversas rapidamente, reduzindo bastante o peso do registro. Ainda assim, a intensidade emocional e as nuances que a próxima pessoa precisa conhecer costumam exigir complemento humano.
O direcionamento de primeiro nível à mesa especializada correta, com base no assunto de quem liga, é relativamente fácil de padronizar. As ramificações simples ganham muito com a automação, mas chamadas em que o problema muda no meio do caminho ou permanece vago se perdem com facilidade, a menos que uma pessoa as capture.
O que permanece com os operadores de call center é ler ao mesmo tempo a situação e a emoção pela voz e reconstruir a conversa — exatamente a lacuna que apareceu quando a abordagem só com IA da Klarna esbarrou em chamadas complicadas e carregadas de emoção, levando a empresa a trazer humanos de volta.
Mesmo com o mesmo assunto, a prioridade muda conforme o pânico, a hesitação ou a duração de um silêncio. Continua havendo trabalho em ajustar a resposta a partir de pistas exclusivamente sonoras e, como a emoção se transmite com mais força na fala do que no texto, a forma como ela é recebida afeta diretamente a qualidade do atendimento.
Quando a pessoa está confusa e o assunto pula de um lado para o outro, alguém ainda precisa decidir o que confirmar primeiro, como acalmá-la e de onde retomar a explicação. Isso não se reduz a ler um roteiro: a capacidade de restaurar a conversa e fazê-la avançar continua humana.
Quando os ânimos estão exaltados, decidir o que reconhecer e como, antes de partir para a apuração dos fatos, é decisivo. Se a ordem da explicação ou da resposta estiver errada, a situação piora rápido — é o tipo de chamada que os respondentes da pesquisa da Gartner dizem que a IA ainda conduz mal. Quem consegue construir em pouco tempo a base para recuperar a confiança é difícil de substituir.
Quando cobrança, contratos, interrupções de serviço e entregas se sobrepõem, alguém ainda precisa julgar como e para onde repassar o caso. A função é tanto transferir a chamada quanto organizá-la para que a pessoa não precise repetir tudo de novo, e esse nível de cuidado tem grande impacto na satisfação.
Os operadores de call center do futuro vão precisar de capacidade de escutar sem perder detalhes, estruturar o que ouvem e criar tranquilidade apenas pela voz. Como a Forrester prevê que cerca de 30% das empresas terão funções paralelas de atendimento com IA até o fim de 2026, os operadores trabalham cada vez mais ao lado desses sistemas, e não substituídos por eles.
É preciso deixar a pessoa falar sem interrompê-la e, ao mesmo tempo, ir organizando mentalmente o que precisa ser confirmado. Como a chamada corre em tempo real, a rapidez em estruturar o problema pesa ainda mais do que no atendimento escrito, e bons ouvintes têm mais chance de manter valor mesmo com a IA cuidando do terço rotineiro das interações.
Velocidade da fala, pausas, sinais de escuta e escolha de palavras mudam o quanto a pessoa se sente amparada. Quem consegue reduzir mal-entendidos apenas pela voz é forte: é uma habilidade deliberada, diferente da comunicação escrita, e é exatamente o que os clientes disseram faltar ao chatbot da Klarna.
É preciso avaliar até onde dá para resolver sozinho e em que ponto envolver um supervisor ou outra área. Segurar um caso tempo demais prejudica a qualidade, mas repassá-lo cedo demais faz o mesmo; quem sabe a hora certa de trocar conquista confiança na operação.
Mesmo com resumos em tempo real e sugestões de resposta, o operador humano ainda precisa manter o controle da conversa. Não basta ler a redação proposta: é preciso adaptá-la ao tom da ligação. Com o surgimento de novos papéis, como especialista em operações de IA e designer de conversas, ao lado do trabalho de linha de frente, os operadores que usam bem essas ferramentas mantendo o comando da interação ficam mais fortes.
A experiência como operador de call center constrói força em avaliar a situação pela voz, lidar com emoção e fazer bons repasses — forças que se transferem bem à medida que empresas como a Klarna comprovam modelos híbridos de atendimento entre humanos e IA, em vez de modelos totalmente automatizados.
A experiência de estruturar situações e lidar com emoção ao telefone pode ser aplicada a funções de suporte mais amplas, em texto e em múltiplos canais, ampliando do atendimento por voz para um trabalho maior de resolução de problemas.
Índice de exposição 99/100 · Empregos nos EUA 2025–35 -5,3%
A vivência de conduzir a conversa na linha de frente e julgar prioridades se traduz bem em melhorar a qualidade da resposta em todos os canais de entrada, saindo de um trabalho centrado no telefone para um atendimento de linha de frente mais abrangente.
Índice de exposição 99/100 · Empregos nos EUA 2025–35 -5,3%
A capacidade de levantar condições por telefone enquanto reduz a ansiedade também se aplica à consultoria de viagens e à gestão de alterações, transformando boa comunicação telefônica em orientação mais consultiva.
Índice de exposição 89/100 · Empregos nos EUA 2025–35 +0,2%
A experiência de ler a temperatura emocional e fazer a conversa avançar também se traduz em vendas consultivas, saindo de receber chamadas para conduzir conversas comerciais ativas.
A capacidade de estruturar conversas sem danificar a confiança também é valiosa no acompanhamento pós-venda, saindo do atendimento reativo para a construção de relações de longo prazo.
Índice de exposição 83/100 · Empregos nos EUA 2025–35 +3,9%
A capacidade de entender rapidamente a situação de alguém e escolher a explicação certa em seguida também se aplica ao trato com candidatos, usando a força da comunicação por voz na avaliação e na coordenação de processos seletivos.
Índice de exposição 85/100 · Empregos nos EUA 2025–35 +6,4%
Os operadores de call center continuam necessários: o recuo da própria Klarna, depois de anunciar publicamente que sua IA havia substituído 700 funcionários, é a evidência mais clara até agora de que a automação pura esbarrou em limites reais. Verificação de identidade e orientação básica podem ser automatizadas, mas ler a urgência pelo tom, reconstruir conversas confusas e acalmar emoções continua sendo firmemente humano. As perspectivas de longo prazo vão depender menos da aderência ao roteiro e mais de conseguir preservar a qualidade nas chamadas difíceis que a IA ainda não conduz bem.
Estas profissões pertencem ao mesmo setor que Agente de call center. Não são trabalhos idênticos, mas ajudam a comparar a exposição à IA e a proximidade de carreira.
Agente de call center tem 99 de 100 no nosso índice de exposição à IA generativa (posição 1 de 188). Isso mede o quanto do trabalho a IA consegue fazer ou já é usada para fazer, e não se o emprego vai desaparecer. O BLS projeta que o emprego de Agente de call center nos EUA mude -5,3% entre 2025 e 2035.
As partes mais vulneráveis à automação de voz são as chamadas resolvíveis com perguntas fixas e ramificações simples — os cerca de 60% a 70% das chamadas recebidas que já seguem um padrão estruturado, segundo estimativas de mercado de 2026, e onde o mercado de IA para call center, hoje estimado em cerca de US$ 4,89 bilhões, concentra seu investimento. Por exemplo: Verificação de identidade e orientação básica; Respostas por voz a dúvidas simples e estruturadas; Resumir o conteúdo das chamadas e criar registros; Automatizar o encaminhamento inicial.
O que permanece com os operadores de call center é ler ao mesmo tempo a situação e a emoção pela voz e reconstruir a conversa — exatamente a lacuna que apareceu quando a abordagem só com IA da Klarna esbarrou em chamadas complicadas e carregadas de emoção, levando a empresa a trazer humanos de volta. Por exemplo: Ler a urgência pelo tom de voz; Reconstruir o fio da conversa; Primeiro desarme de reclamações; Costurar casos entre vários departamentos.
Os operadores de call center do futuro vão precisar de capacidade de escutar sem perder detalhes, estruturar o que ouvem e criar tranquilidade apenas pela voz. Como a Forrester prevê que cerca de 30% das empresas terão funções paralelas de atendimento com IA até o fim de 2026, os operadores trabalham cada vez mais ao lado desses sistemas, e não substituídos por eles. Por exemplo: Escuta ativa e estruturação do problema; Domínio da comunicação pela voz; Julgamento sobre quando escalar; Trabalhar ao lado da IA de voz, e não apenas usá-la.
