CI&T e AWS: Como a parceria transformou o atendimento com IA generativa na Alelo

Em parceria com a AWS, ajudamos a desenhar a forma como a Alelo passou a conversar com quem usa seus benefícios: um assistente de IA generativa que troca menus numéricos por linguagem natural, hoje em produção no Amazon Bedrock.

A Alelo, uma das maiores empresas de benefícios e pagamentos do Brasil, registrava 746 mil visitas mensais às páginas de FAQ, mas esse tráfego não se refletia em menos ligações para a central de atendimento.

Seis meses de histórico de atendimento, 2,3 milhões de contatos registrados entre maio e setembro de 2025, ajudam a explicar por quê. Cinco temas concentravam quase 30% de todas as ligações: informações sobre o app e o produto, rastreamento de cartão, cancelamento por perda, consulta de saldo e aviso de depósito de benefício. Nenhum deles precisava de uma pessoa do outro lado da linha. Todos já tinham resposta em algum lugar do FAQ, mas ninguém conseguia encontrá-la rápido o suficiente.

O chatbot anterior da Alelo funcionava por menus fixos e regras pré-programadas, sem entender a linguagem natural e sem manter contexto entre mensagens. Perguntas fora desses menus não tinham resposta, e o único caminho restante era ligar para a central.

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Repensar a pergunta antes de trocar a tecnologia

Nossa contribuição, dentro da parceria com a AWS, foi no desenho da experiência: como uma pessoa deveria poder pedir ajuda, e o que precisava acontecer por trás para que a resposta certa chegasse até ela.

Em vez de navegar por menus numéricos e escolher entre opções pré-definidas, o usuário passa a descrever o que precisa com as próprias palavras, como faria com alguém do suporte do outro lado da linha. O assistente usa primeiro processamento de linguagem natural (PLN) para entender a intenção por trás da pergunta. Em seguida, busca a resposta no conteúdo já existente do FAQ. Por fim, devolve uma resposta contextualizada para quem perguntou.

A pessoa para de tentar adivinhar em qual categoria de menu sua dúvida se encaixa, e passa simplesmente a perguntar, como perguntaria a um atendente. Esse foi o ponto de partida que definimos antes de qualquer decisão sobre modelo ou arquitetura: a forma como a pessoa pede ajuda precisa fazer sentido para ela, independentemente da tecnologia que vai processar essa pergunta por trás.

Os resultados em produção

A partir desse desenho, a AWS assumiu a implementação técnica e colocou o assistente em produção no Amazon Bedrock utlizando o modelo Anthropic Claude Haiku 4.5, em 14 de abril de 2026. No primeiro mês, segundo dados publicados pela AWS, o assistente atendeu em média 17.500 acessos por dia, com 74% de avaliações positivas dos usuários.

Os detalhes de arquitetura, modelo escolhido e cálculo de ROI estão no artigo técnico da AWS, linkado no fim deste texto.

A experiência antes da tecnologia

Essa experiência confirma um princípio específico: a tecnologia por trás de um assistente de IA generativa só entrega o que promete se a pergunta que ela responde já tiver sido bem desenhada antes dela existir. Trocar um menu por uma caixa de texto não é suficiente. É preciso repensar como a pessoa formula o que precisa, para que tudo o que vem depois tenha a pergunta certa para responder. Esse foi o ponto de desenho de experiência em que contribuímos nessa parceria.

Leia o artigo no blog da AWS Brasil →

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