NiCE se reposiciona como plataforma global de IA em CX

Inteligência Artificial

NiCE amplia atuação ao integrar Cognigy e oferecer soluções avançadas em IA conversacional para o mercado global.

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A NiCE Ltd. oficializou nesta semana, em seu encontro anual com analistas, uma guinada de estratégia: deixa de se definir como um fornecedor tradicional de contact center para se posicionar como uma plataforma de inteligência artificial, usando a recém-adquirida Cognigy como base de toda a sua IA conversacional e de agentes.

Segundo a direção da empresa, a mudança altera o centro de gravidade do negócio, que passa a girar em torno de dados multimodais de interação com clientes — voz, textos, análises e até gravações de tela — para treinar agentes de IA capazes de reproduzir processos humanos complexos, com trilhos automáticos de segurança. Ao mesmo tempo, a Cognigy segue sendo vendida de forma independente para plataformas concorrentes, numa aposta em ecossistema aberto.

IA vira núcleo do negócio da NiCE

No palco, o presidente-executivo da NiCE, Scott Russell, descreveu a aquisição da Cognigy como um ponto de inflexão. “Most acquisitions that companies make expand the portfolio and the capability. This one changed where we build from. It changed the nature of who we are as a company”, disse.

Jeff Comstock, presidente de produto e tecnologia de experiência do cliente (CX), resumiu o novo desenho tecnológico: “Cognigy is now the underlying substrate for all of our conversational and agentic AI across the entire platform.”

A NiCE continua oferecendo seu stack de contact center como serviço (CCaaS) e engajamento de força de trabalho, mas agora como parte de uma arquitetura mais ampla de IA. O roteamento de chamadas e a multicanalidade deixam de ser o diferencial e passam a ser “básico da categoria”; o ativo central, reforçou a empresa, são décadas de dados de interação sistematizados.

Como funcionam os novos agentes de IA

Na demonstração feita a analistas, Comstock mostrou um sistema que observou um agente humano processar um reembolso, combinando voz, tela e telemetria. A partir dessa única jornada, a plataforma gerou automaticamente um agente de IA capaz de repetir o processo e ainda inferiu, sozinha, uma regra de aprovação: valores acima de US$ 250 exigiam aval de um supervisor.

Esse tipo de modelo multimodal, que aprende ao “assistir” o trabalho real, é a aposta da NiCE para acelerar a automação sem depender de projetos longos de mapeamento de processos. A empresa afirma que, quando prospects recebem leituras automatizadas baseadas em seus próprios dados, reservam nove vezes mais projetos de IA do que aqueles que não passam por essa etapa.

Outro indicador apresentado foi o crescimento do uso via API: o volume de chamadas à plataforma aumentou 7,5 vezes em dois anos, sinal de que os clientes estão incorporando a IA em fluxos de negócio e sistemas próprios.

Ecossistema aberto e venda para rivais

Apesar de usar a Cognigy como base interna, a NiCE decidiu mantê-la como produto independente, integrado a plataformas concorrentes de contact center. “The standalone motion of selling Cognigy on top of Genesys, Five9 or Amazon Connect is equally important to us as the integrated motion”, afirmou Philipp Heltewig, cofundador da Cognigy e hoje chief AI officer da NiCE.

A estratégia mira dois objetivos: preservar clientes já instalados em outras plataformas e ampliar a presença da tecnologia de IA conversacional no mercado como um todo, mesmo quando a infraestrutura não é da NiCE. Russell reconheceu que ainda não viu IA de rivais rodando sobre a sua plataforma, enquanto a Cognigy já opera em ambientes concorrentes.

Para o CEO, o que torna a NiCE atraente para startups e parceiros de IA é justamente o volume e a qualidade dos dados de interação disponíveis. “They need NiCE data. They need our workloads. They need our interactions. They need our intents”, afirmou.

Entenda o contexto

A NiCE construiu seu nome como fornecedora de tecnologia para centrais de atendimento, ajudando empresas a gerenciar jornadas de clientes em canais de voz, chat, e-mail e redes sociais. Com a popularização de agentes de IA para consumidores, porém, a lógica dessa jornada mudou.

Russell foi direto ao abordar o tema: “Companies can no longer own the customer journey.” Na visão dele, agentes pessoais de IA, que nunca “dormem” nem desistem diante de menus telefônicos complexos, tendem a multiplicar a demanda sobre os contact centers — e isso exige outra escala de automação.

Bots falando com bots e o desafio dos setores críticos

Essa nova realidade já é sentida em setores como hotelaria. Dave Meyer, executivo da Hyatt, relatou que, em algumas regiões, sobretudo na Ásia, as centrais já lidam com conversas entre sistemas automatizados de ambos os lados. “You have bots talking to bots. We don’t have any historical baselines”, disse, lembrando que ainda não há parâmetros históricos para medir esse tipo de tráfego. O conselho dele aos parceiros é não demonizar a automação: há sempre um cliente — humano — por trás de cada agente digital.

No setor financeiro, a adoção é mais cautelosa. Mia Carrera, head de customer excellence do Citi, reforçou que a tolerância a falhas segue baixa: “When you’re dealing with your money, there’s no tolerance for error.” A avaliação dela, porém, é que as atitudes começam a mudar à medida que as ferramentas de IA amadurecem e passam a operar sob regras mais rígidas de segurança e auditoria.

Corrida por accountability, não pelo “agente mais esperto”

Para Russell, a próxima fase da IA em atendimento não será decidida pelo modelo “mais inteligente”, mas pela capacidade de entregar responsabilidade em tempo real. “The race we are in is not about the smartest agent”, afirmou, criticando anúncios de novos produtos de IA que, segundo ele, ignoram a necessidade de rastreabilidade e controle de ações tomadas por agentes automatizados.

A ideia é que humanos e sistemas sejam medidos com o mesmo rigor: cada ação precisa ser registrada, auditável e limitada por permissões claras. Nesse ponto, Heltewig recorreu a uma metáfora doméstica para criticar práticas comuns de segurança baseadas apenas em instruções nos prompts dos modelos. “Prompt-based guardrails are like telling kids not to touch the cookie jar. What you got to do is you got to put a padlock on a cookie jar”, disse. Em outras palavras, não basta dizer ao modelo que não pode conceder descontos ou reembolsos acima de certo valor; é preciso que a própria plataforma impeça tecnicamente que isso aconteça.

Para a NiCE, esse tipo de “cadeado” inclui limites de valor, permissões detalhadas, rate limits e botões de desligar rápido para agentes problemáticos, além de logs obrigatórios de cada chamada de ferramenta dentro de um fluxo automatizado.

Dados como trunfo e transição do legado

A companhia insiste que sua vantagem competitiva está na combinação entre base instalada e dados acumulados em setores regulados — de bancos a serviços públicos — com padrões rigorosos de compliance. As interações gravadas, antes tratadas como obrigação legal, passam a ser a matéria-prima para construir, testar e ajustar agentes de IA.

Ao mesmo tempo, a NiCE não abandona o negócio legado de gestão de força de trabalho, analytics e soluções de segurança. Russell indicou que essa base dá fôlego à transição, enquanto receitas de IA crescem mais rápido, mas ainda em compasso diferente do resto do portfólio.

Do lado dos clientes, o movimento abre caminho para automatizar tarefas repetitivas em escala, sem perder trilhas de auditoria exigidas por reguladores — especialmente em setores com “baixa tolerância a erros”, como definiu Mia Carrera. Para concorrentes, o recado é que capacidades tradicionais de contact center deixaram de ser suficientes: o jogo passa a ser ditado por quem melhor explora os dados e entrega automação com accountability embutida.

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