Por André Fossa, cofundador e CEO da Cogni2.
O Brasil chegou, em julho de 2026, ao maior número de consumidores inadimplentes já registrado. São 75,08 milhões de pessoas negativadas, equivalentes a 44,75% da população adulta, enquanto o número de dívidas em atraso cresceu 14,18% em relação ao mesmo período do ano anterior, segundo dados da CNDL e do SPC Brasil. Em um mercado desse tamanho, discutir cobrança apenas como uma operação financeira é insuficiente. Recuperar valores importa, mas a maneira como uma empresa conduz essa conversa também pode determinar se o cliente vai negociar, desaparecer ou até romper definitivamente a relação.
Um estudo realizado com 3.514 consumidores de 11 países europeus traz um resultado que merece atenção. Na pesquisa AI in Debt Collection: Estimating the Psychological Impact on Consumers, os participantes foram expostos a conversas telefônicas simuladas de cobrança conduzidas por uma pessoa ou por um agente de inteligência artificial. As condições da negociação eram equivalentes, mas a interação com a IA apresentou uma redução de 36% na sensação de julgamento. Para André Fossa, CEO e cofundador da Cogni2, especialista em tecnologia, atendimento ao cliente e transformação digital, esse resultado ajuda a colocar a automação sob uma perspectiva menos óbvia. “Durante muito tempo, avaliamos a tecnologia na cobrança pela capacidade de aumentar contato, reduzir custo e acelerar acordos. O que esse estudo sugere é que existe outra variável relevante. Em determinadas situações, retirar o julgamento percebido da primeira conversa pode fazer o cliente se sentir mais confortável para reconhecer o problema e discutir uma solução”, afirma.
É importante não transformar esse resultado em uma conclusão definitiva sobre o comportamento de quem está endividado. O estudo avaliou uma situação simulada, foi encomendado por uma empresa do setor e não mediu pagamentos efetivamente realizados depois das interações. Ainda assim, o resultado ganha relevância quando observado ao lado de evidências independentes sobre o estigma associado à dívida. Uma pesquisa publicada no Journal of Marketing Research, baseada em seis estudos, identificou que a expectativa de ser estigmatizado pode levar consumidores endividados a esconder o problema, evitar ajuda e adotar comportamentos que dificultam a redução da dívida. A questão, portanto, não é simplesmente descobrir se uma máquina consegue cobrar melhor do que uma pessoa, mas entender se determinadas formas de automação conseguem criar uma condição mais favorável para que o cliente enfrente o problema.
Essa diferença muda a maneira como devemos olhar para a cobrança. Uma pessoa pode oferecer mais empatia durante uma conversa e, ao mesmo tempo, ser percebida pelo consumidor como alguém capaz de formar uma opinião sobre suas escolhas e sua situação financeira. Um sistema automatizado pode não oferecer empatia no sentido humano, mas pode ser percebido como menos ameaçador justamente por não carregar esse julgamento social. Para alguém que já sente vergonha ou ansiedade diante de uma dívida, a possibilidade de negociar sem precisar expor sua situação diretamente a outra pessoa pode reduzir uma barreira que normalmente não aparece nos indicadores tradicionais das operações.
Isso não significa que a solução seja substituir equipes humanas por agentes de IA. A própria pesquisa mostra que os participantes perceberam os humanos como mais empáticos e justos, enquanto a confiança nas informações permaneceu praticamente semelhante entre as duas experiências. O aprendizado está justamente na combinação dessas características. A IA pode conduzir situações mais previsíveis, apresentar informações, organizar alternativas e permitir que o cliente tome decisões com autonomia. Quando houver contestação, vulnerabilidade, fraude, negociação complexa ou qualquer situação que exija julgamento e sensibilidade, a transferência para um especialista humano precisa ser simples e preservar todo o contexto da conversa.
Existe ainda um problema estrutural que precisa ser enfrentado. Nem todo atraso é consequência de uma dificuldade financeira do consumidor. Uma cobrança pode estar relacionada a uma transação contestada, um estorno que não foi realizado, uma falha de serviço ou um problema de atendimento que permanece sem solução. Quando a área de cobrança enxerga apenas um título vencido, a empresa corre o risco de pressionar alguém a resolver financeiramente uma situação que começou dentro da própria organização. Nesse sentido, inteligência não significa apenas automatizar o contato, mas conectar cobrança, atendimento e histórico do cliente para compreender por que aquela dívida existe.
Essa integração também altera os indicadores pelos quais uma operação deveria ser avaliada. Taxa de contato, quantidade de promessas e volume recuperado continuam sendo métricas importantes, mas não contam toda a história. Uma cobrança que recupera determinado valor e, ao mesmo tempo, faz o consumidor abandonar a empresa pode parecer eficiente em um relatório financeiro e representar uma perda relevante para o negócio. É preciso acompanhar acordos cumpridos, reincidência da inadimplência, permanência do cliente e reclamações geradas durante a jornada. O objetivo deixa de ser simplesmente recuperar uma dívida e passa a ser construir uma negociação sustentável.
A inteligência artificial pode contribuir para isso justamente quando deixa de ser tratada como uma ferramenta para pressionar mais pessoas em menos tempo. Seu maior potencial está em criar novas possibilidades de jornada. Um cliente pode receber uma abordagem objetiva, consultar sua situação, entender as alternativas disponíveis e negociar sem precisar enfrentar uma conversa que considere constrangedora. Se o caso exigir uma pessoa, a transferência pode acontecer sem que ele precise repetir informações ou explicar novamente o que aconteceu. A tecnologia, nesse modelo, não cria distância entre empresa e consumidor. Ela remove algumas das barreiras que impedem a conversa de acontecer.
O recorde de inadimplência no Brasil torna essa discussão ainda mais urgente. Com dezenas de milhões de consumidores enfrentando algum tipo de atraso, a cobrança precisa ser pensada como parte da relação entre empresas e clientes, e não como uma etapa isolada do financeiro. Os estudos disponíveis ainda não permitem afirmar que a IA, por si só, aumenta a recuperação de dívidas. Eles permitem, porém, levantar uma hipótese importante para as empresas testarem. Se parte dos consumidores evita a cobrança porque teme ser julgada, uma tecnologia capaz de oferecer objetividade e privacidade pode ajudar a abrir espaço para uma negociação mais honesta. Talvez a cobrança mais humana não seja aquela em que a máquina tenta imitar uma pessoa, mas aquela em que a tecnologia sabe quando não julgar e quando devolver a conversa para uma pessoa.
