Por que o robô da Riachuelo passou de 30% para 84% de resolução: o que o lojista precisa conectar antes de colocar IA no WhatsApp

Em 30 de setembro de 2026, a Genesys, empresa americana de software de atendimento, anunciou um resultado da Riachuelo: no WhatsApp da varejista, 84% dos clientes que usam o autoatendimento resolvem o que precisam sem falar com um funcionário. Com os robôs de respostas prontas que a empresa usava antes, eram 30%. A notícia ganhou eco na imprensa brasileira nos dias seguintes.

O número chama atenção, e é fácil sair dele com a conclusão errada: "preciso de uma IA mais inteligente no meu WhatsApp". Minha leitura é outra. O que explica o salto não é a IA conversar melhor. É ela ter de onde tirar a resposta. E isso vale para qualquer loja, de qualquer tamanho.

O que foi anunciado, e por quem

Segundo o comunicado oficial da Genesys e a reportagem da E-Commerce Brasil:

• A Riachuelo usa o agente virtual de IA da Genesys no seu canal de WhatsApp Business.
• O cliente resolve sozinho situações como atraso na entrega e consegue chegar a um atendente humano quando precisa.
• O agente é ligado aos sistemas internos da varejista. Quando o caso exige mais atenção, ele abre um chamado automaticamente e passa a conversa adiante sem perder o histórico.
• A empresa informa aumento de 60% na satisfação dos clientes.
• Antes de colocar a IA para falar com o cliente, a Riachuelo já usava IA para ajudar os próprios atendentes.
• A página de caso da Genesys fala em cerca de 1 milhão de atendimentos por mês e mais de 400 lojas.

Um cuidado importante: todos esses números foram divulgados pela empresa que vende a ferramenta, em material de divulgação. Não há auditoria independente. Volto a isso mais adiante.

Robô de respostas prontas e agente de IA: onde está a diferença de verdade

O robô antigo, de menu e roteiro, funciona como uma árvore: "digite 1 para pedidos, 2 para trocas". Ele resolve bem perguntas cuja resposta é sempre a mesma, como horário de funcionamento ou política de troca. Quando o cliente pergunta "cadê o meu pedido?", ele normalmente só consegue dizer "aguarde um atendente".

O agente descrito no caso faz outra coisa: consulta o pedido daquele cliente, vê o status da entrega e age. Se está atrasado, explica. Se precisa de providência, abre o chamado.

Por isso digo que os 30% e os 84% medem, antes de tudo, o quanto o atendimento está conectado ao resto da empresa. Uma IA muito boa, sem acesso ao sistema de pedidos, volta aos 30%. Ela só vai conversar de forma mais simpática enquanto manda o cliente esperar.

O que a notícia não explica

O caso não mostra quanto trabalho de integração foi necessário, quanto custou, quanto tempo levou nem quais tipos de pedido o agente ainda não resolve. Para uma empresa do porte da Riachuelo, ligar o atendimento ao sistema de pedidos e de entregas é um projeto de tecnologia. Para o lojista menor, esse é justamente o ponto que define se a IA vai funcionar.

Os 5 assuntos que mais lotam o WhatsApp da loja, e o dado que cada um exige

Antes de pensar em ferramenta, vale olhar o que o cliente pergunta. Na maioria das lojas, poucas perguntas respondem pela maior parte das mensagens.

Assunto do cliente	Dado que a IA precisa acessar	Sem esse acesso, a IA...
Onde está meu pedido?	Status do pedido e código de rastreio	Só pede para aguardar
Meu pedido atrasou	Prazo prometido e situação na transportadora	Não sabe se atrasou de fato
Quero trocar ou devolver	Data da compra, regra de troca, item comprado	Repete a política, sem abrir a troca
Segunda via de boleto ou nota	Sistema financeiro ou emissor de nota	Encaminha para uma pessoa
Tem esse produto? Em qual tamanho?	Estoque atualizado por loja ou por canal	Pode prometer o que não existe

O exercício é simples: pegue as conversas do último mês e conte quantas caem em cada linha. Isso diz onde a automação daria retorno e qual ligação precisa ser feita primeiro.

Checklist: o que precisa estar pronto antes de contratar um robô com IA

• Pedidos num sistema só. Se as vendas estão espalhadas entre planilha, caderno e marketplace, a IA não tem onde consultar.
• Rastreio acessível. A plataforma de loja ou a transportadora oferece o status do pedido para outro sistema ler?
• Regras escritas. Política de troca, prazos e exceções claras em texto. A IA aplica o que está escrito; o que está "na cabeça do dono" ela não sabe.
• Estoque confiável. Estoque errado vira promessa errada, agora dita com segurança.
• Caminho para uma pessoa. Quem assume quando a IA não resolve, em quanto tempo, e com acesso ao que já foi conversado.
• Pergunta ao fornecedor: "com quais sistemas que eu já uso vocês se conectam, e o que o robô consegue fazer, não só responder?"

A passagem para um humano é parte do projeto

Um detalhe do caso merece destaque: o agente abre o chamado e entrega a conversa com o histórico. Para o cliente, poucas coisas irritam mais do que ficar preso num robô ou precisar repetir tudo para o atendente. Um atendimento automatizado sem saída fácil para uma pessoa pode piorar a experiência, mesmo que os números de "resolução" pareçam bons.

A ordem que a Riachuelo seguiu

Primeiro a IA ajudou a equipe; só depois passou a falar com o cliente. Para o lojista, esse caminho tem lógica: usar IA para sugerir respostas, resumir conversas ou consultar a política de troca enquanto um funcionário atende. O risco é menor, porque uma pessoa confere antes de enviar, e a loja aprende onde a IA erra.

O que esses números não provam

• Quem divulgou. Os resultados vêm do fornecedor, em material de divulgação, sem verificação externa.
• Divergência nos custos. A reportagem associa a redução de 26% nos custos de tecnologia à mudança no atendimento. A página de caso da Genesys atribui esses 26% à migração do sistema para a nuvem, que é outra coisa.
• "Resolução" ou "retenção". O comunicado fala que 84% resolvem sem ajuda; a página de caso usa a expressão "84% de retenção de clientes". Não fica claro como a métrica é calculada.
• O que é "resolver". Um cliente que desiste da conversa pode ser contado como "resolvido" em alguns sistemas. A forma de medir importa.
• Escala. O caso é de uma grande varejista, com equipe de tecnologia própria. O resultado não se transfere automaticamente para uma loja pequena.

Como medir antes e depois na sua loja

Antes de mudar qualquer coisa, anote por um mês:

1. Quantas conversas chegam por semana.
2. Quantas são de cada um dos 5 assuntos da tabela.
3. Quanto tempo leva a primeira resposta.
4. Quantas terminaram sem o cliente precisar voltar a perguntar.

Depois de automatizar, compare os mesmos números e leia uma amostra de conversas encerradas pelo robô. É ali que se descobre se ele resolveu ou se o cliente desistiu.

O que o empresário deve fazer agora

Não comece pela IA. Comece pela pergunta: "se um robô recebesse esta mensagem, ele teria de onde tirar a resposta?" Onde a resposta for "sim", automatizar faz sentido. Onde for "não", o trabalho é organizar pedidos, estoque e regras. Isso melhora o atendimento mesmo antes de qualquer robô entrar em cena.

Este texto é uma análise baseada em fontes públicas e observação de mercado.