Como a Klarna automatizou atendimento equivalente a 700 agentes com IA

O desafio era responder milhões de consumidores com rapidez, consistência e baixo custo, sem depender exclusivamente da expansão do time humano. A Klarna precisava manter qualidade em temas sensíveis, como pagamentos, reembolsos e devoluções, ao mesmo tempo em que operava em diversos idiomas e mercados.

Antes da automação em larga escala, o atendimento seguia a lógica tradicional de filas, agentes humanos e resolução manual de solicitações. Muitas demandas eram repetitivas, mas ainda consumiam capacidade da operação. A consequência era maior tempo de resolução, custo elevado por contato e dificuldade de oferecer uma experiência uniforme em 23 mercados.

A Klarna implantou um assistente de IA no aplicativo para atuar como primeira linha de atendimento. A solução passou a lidar com conversas sobre compras, pagamentos, devoluções, reembolsos e hábitos financeiros, oferecendo resposta imediata em linguagem natural. O assistente foi incorporado à experiência do cliente, e não tratado como canal paralelo.

A solução utiliza tecnologia da OpenAI para conversação, compreensão de intenção e geração de respostas. O assistente também foi integrado aos canais e processos internos da Klarna para executar ou orientar tarefas relacionadas ao atendimento.

O cliente interage com o assistente dentro do app, descrevendo sua necessidade em linguagem natural. A IA identifica a solicitação, conduz a conversa, fornece orientação e resolve tarefas dentro dos fluxos disponíveis. Quando a solicitação exige mais complexidade, a operação humana pode continuar sendo acionada.

O processo operacional desloca parte relevante do primeiro atendimento para um agente digital 24/7. A IA atua como camada de triagem, resposta e resolução, integrada aos dados e jornadas de suporte da Klarna. O modelo permite escala global, suporte multilíngue e padronização de atendimento.

• 2,3 milhões de conversas no primeiro mês.
• Dois terços dos chats de atendimento assumidos pelo assistente.
• Trabalho equivalente ao de 700 agentes em tempo integral.
• 25% de queda em consultas repetidas.
• Tempo de resolução reduzido de 11 minutos para menos de 2 minutos.
• Melhoria estimada de US$ 40 milhões no lucro em 2024.

O principal aprendizado é que IA em atendimento gera valor quando está integrada à jornada real do cliente e aos processos de resolução. Chatbots isolados tendem a frustrar; agentes conectados a fluxos de negócio reduzem custo e tempo. O caso também mostra a importância de medir reincidência, satisfação e tempo de resolução, não apenas volume de conversas.