Qualificação é uma aplicação interessante de IA porque costuma envolver leitura repetitiva de registros. O risco aparece quando um rótulo automático passa a ser tratado como verdade sem revisão.
Defina o trabalho da IA
No exemplo, a IA resumiria o histórico do contato, identificaria sinais de intenção e sugeriria uma prioridade. Ela não decidiria sozinha quem recebe atenção comercial.
O fluxo precisa registrar por que um contato foi sinalizado. Sem explicação, a equipe não consegue corrigir erros nem melhorar o critério.
Crie uma medida antes do piloto
A comparação deve incluir tempo de triagem, taxa de concordância com a revisão humana e efeito sobre as etapas seguintes do funil. Ganhar velocidade e piorar a qualidade não é um avanço.
Eu começaria com uma amostra limitada e casos que a equipe consiga revisar. O piloto serviria para encontrar exceções antes de escalar.
Mostre o limite do sistema
Um projeto publicado deveria explicar quais dados são usados, o que permanece sob responsabilidade humana e quais tipos de erro apareceram. Isso é mais útil do que dizer apenas que a operação “usa IA”.
A automação tem valor quando o critério é claro, a revisão é possível e o efeito no funil é medido.