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IA exige que times foquem mais em decisões complexas, diz CEO da Zendesk

Zendesk acelera estratégia de IA com sete aquisições nos últimos três anos, mirando US$ 2,1 bilhões de receita anual, dos quais US$ 450 milhões vêm de IA

Tom Eggemeier, CEO global da Zendesk, durante o Zendesk Relate 2026
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A Zendesk planeja acelerar a integração de inteligência artificial generativa em seus produtos. O CEO global da empresa, Tom Eggemeier, afirmou que a IA está no centro da estratégia e que sete aquisições estratégicas foram feitas nos últimos três anos para viabilizar uma plataforma de IA de agentes. A expectativa é encerrar o ano com receita recorrente de cerca de US$ 2,1 bilhões, dos quais US$ 450 milhões virão de novos produtos de IA.

Eggemeier assumiu a liderança mundial em novembro de 2022, um mês antes do lançamento público dos modelos de linguagem de grande escala pela OpenAI. A Zendesk investiu a partir de então em segurança, qualidade de agentes de IA e copilotos, redirecionando recursos de engenharia para essa frente. O objetivo é sustentar a evolução da interação entre marcas e clientes por meio de agentes autônomos.

Aquisições e estratégia de IA

A liderança destaca que as aquisições visam construir uma plataforma de IA agêntica robusta. O executivo reforça que o avanço exige equilíbrio entre velocidade e governança, citando casos de uso que exigem revisões humanas para evitar falhas técnicas. A meta é reduzir fricção sem prejudicar a qualidade das respostas.

Impacto na organização e no trabalho

Questionado sobre a psicologia do trabalho, Eggemeier cita a melhoria de produtividade por meio de ferramentas de IA como uma “descarga de dopamina” que acelera a resolução de problemas. O desafio alegado é o overload cognitivo e a necessidade de orientar equipes para manter o foco em decisões complexas.

Visão de futuro para consumo e marcas

A Zendesk projeta que consumidores, empresas e colaboradores terão agentes de IA autônomos operando de forma integrada. O CEO cita usos práticos, como gerenciamento de viagens com preferência e critérios individuais. Nesse cenário, empresas deverão adaptar a forma como a primeira camada de interação ocorre entre algoritmos e agentes.

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