caso de éxito
O atendimento da Sólides, maior plataforma de RH e DP do Brasil, precisava resolver dois problemas ao mesmo tempo: crescer em escala e não ficar mais caro na mesma proporção. E por atender um público que vai de candidatos a clientes de DP, RH e financeiro, em três canais e vários níveis, a escolha da solução não era óbvia: a empresa avaliou mais de 20 fornecedores antes de decidir por onde seguir. Este case mostra como, ao longo de quatro fases com a Cloud Humans, a Sólides passou a processar mais de 40 mil atendimentos por mês, resolver 76% das demandas sem intervenção humana e levar o CSAT da operação de maior volume de 78% para 91%, sem crescer o time na mesma proporção.
Métrica | Resultado |
Atendimentos processados por IA / mês | mais de 40 mil |
Demandas resolvidas pela IA / mês | 76% |
CSAT (operação de maior acionamento) | 78% → 91% |
ROI da operação com IA | acima de 4x |
Sobre a Sólides
A Sólides é uma plataforma de gestão de pessoas com inteligência comportamental, que cobre desde o recrutamento até a retenção. É o sistema de RH e DP líder no Brasil, com mais de 45 mil empresas clientes e mais de 27 milhões de vidas atendidas.
Nesse contexto, o suporte não é um custo de operação, é parte de como a empresa entrega valor. A estrutura de atendimento cobre mais de seis frentes de negócio, três canais (chat, ticket e WhatsApp) e níveis que vão do N0 ao N3. Quando a base cresce e o produto se expande, é essa estrutura que sente a pressão primeiro.
Quando escalar o atendimento cobrava um custo que crescia junto
A Sólides chegou num ponto em que a conta do atendimento não fechava mais no modelo antigo. A base crescia, o B2C ganhava peso, e cada novo degrau de volume pedia mais gente, o que empurrava o custo pra cima na mesma medida. Ao mesmo tempo, o suporte precisava ficar cada vez mais especializado.
Dor | O que estava em jogo |
Escala e eficiência operacional | O volume crescia mais rápido do que a capacidade de atender no mesmo custo. |
Custo de atendimento | Cada degrau de demanda puxava headcount, e o custo subia junto com o volume. |
B2C em crescimento | Um público maior e mais heterogêneo aumentava a pressão sobre os canais. |
Especialização do suporte | Escalar não podia significar atender pior; a operação precisava se especializar. |
Antes de escolher um caminho, a empresa ainda tinha um bloco de dúvidas que travava a decisão: desenvolver internamente ou buscar um fornecedor, por qual público começar, como escalar sem deixar o atendimento cair de qualidade, e qual parceiro fazia sentido pro momento da operação.
"A gente precisava escalar o atendimento sem que o custo subisse na mesma proporção, e sem que a qualidade caísse no caminho."
Vinicius Pacelli
Gerente de Suporte, Sólides
IA como resposta, e a escolha de um parceiro
Dessa avaliação saiu uma conclusão: não bastava uma ferramenta de IA. O que a operação precisava era de um parceiro capaz de evoluir no mesmo ritmo da maturidade da operação.
A escolha pela Cloud Humans se apoiou em pontos concretos:
IA generativa nativa, que evolui junto com a operação em vez de travar num fluxo fixo.
Integração com o Zendesk, pra que a passagem entre IA e atendimento humano fosse fluida.
Analytics e governança, com visibilidade sobre qualidade, retenção e onde dava pra melhorar.
Escalabilidade pra absorver crescimento sem custo proporcional.
Flexibilidade pra atender produtos e públicos diferentes.
Abertura pra construir em conjunto, testar e ajustar ao longo do caminho.
"A gente não procurava só uma ferramenta de IA, procurava um parceiro pra construir junto com a nossa operação."
Vinicius Pacelli
Gerente de Suporte, Sólides
Como a nova operação ganhou forma na prática
A Sólides não virou a chave de uma vez. A operação foi construída em quatro fases, ao longo de mais de três anos, e cada uma resolveu um limite da anterior.
Fase | Momento | O que aconteceu |
01 | 2023–2024 | Primeiro contato com IA generativa (GPT) no atendimento a candidatos, ainda sem integração com o Zendesk e sem analytics mais fino. Serviu pra entender, na prática, como IA generativa se comporta num atendimento real. |
02 | 2024–2025 | IA combinada com fluxos configuráveis e integração com o Zendesk. O público se ampliou de candidatos para clientes de DP, e a operação passou a ter analytics completo pra enxergar o que estava funcionando. |
03 | 2025–2026 | IA avançada apoiada em dados, atuando em várias frentes ao mesmo tempo: DP, RH, financeiro e benefícios. Foi aqui que o CSAT da operação de maior volume saiu de 78% para 91% e a IA passou a rodar em escala. |
04 | 2025–2026 | Início da virada de conversacional para agêntico, com agente autônomo e arquitetura de multiagentes, pra IA deixar de só responder e passar a executar. |
Um ponto atravessa as quatro fases: a evolução veio de usar casos reais de atendimento pra retroalimentar a IA, com acompanhamento próximo e ajuste constante. Cada fase preparou o terreno da seguinte.
"IA no atendimento não é um projeto com data pra acabar, é um processo. E o time precisa estar comprado pra funcionar."
Vinicius Pacelli
Gerente de Suporte, Sólides
O que mudou com a IA em operação
Com a operação madura, o ganho apareceu tanto no indicador quanto na estrutura de custo.
Métrica | Resultado | Impacto |
Atendimentos por IA / mês | mais de 40 mil | Volume absorvido sem crescer o time na mesma proporção. |
Demandas resolvidas pela IA | 76% | A maior parte do atendimento se resolve sem passar pelo humano. |
CSAT (operação de maior acionamento) | 78% → 91% | A qualidade percebida subiu enquanto o volume crescia. |
ROI | acima de 4x | O retorno veio da eficiência, não do corte. |
Além do volume de atendimento, a IA passou a dar conta de jornadas inteiras, como a do Eddie: identificação do cliente, emissão de boleto e emissão de nota fiscal, sem depender de uma pessoa em cada etapa. O efeito no negócio foi menos dependência de crescimento de headcount, mais previsibilidade na operação e melhora na margem bruta.
A direção pra frente já está desenhada: sair do atendimento que responde para o que executa. A Fase 4 caminha pra multiagentes que emitem boletos e notas sem intervenção, consultam dados de produto e cliente em tempo real e resolvem tarefas financeiras simples de forma autônoma e segura.
"O retorno não veio de cortar gente, veio de liberar o time pro que realmente exige uma pessoa."
Vinicius Pacelli
Gerente de Suporte, Sólides
O que a Sólides aprendeu ao colocar IA na operação
O que a Sólides tira dessa jornada começa pelo dado: IA no atendimento é tão boa quanto a base que ela consome, e entra lixo, sai lixo. Cuidar do dataset e alimentar a IA com casos reais de atendimento não é um detalhe técnico, foi justamente o que fez a resposta evoluir de fase em fase e seguir alinhada ao que o cliente pergunta de verdade.
Do lado do time, o ganho não veio de demitir assim que a IA entrou, mas sim de tirar as pessoas do repetitivo pra atuar onde elas geram mais valor. Eles consideram que tratar IA como atalho pra corte de headcount costuma custar caro depois. Como a operação atende públicos bem diferentes, do candidato ao cliente de financeiro, personalizar por persona também fez diferença, já que o que resolve pra um nem sempre resolve pro outro.
Por fim, o aprendizado que sustenta todos os outros: IA no atendimento não é um projeto com data pra acabar, é um processo que se ajusta o tempo todo, e só anda com o time comprado na mudança.
