Se você tem acompanhado nossa série “Perspectiva Executiva”, já ouviu um pouco do nosso CEO, Mark Bishof, sobre onde estamos investindo e como essa inovação está se acelerando, bem como a visão que temos para o futuro da experiência baseada na autonomia, apresentada por Sid Banerjee, nosso diretor de estratégia. 

Agora, gostaria de compartilhar como essas ideias estão moldando a forma como estamos desenvolvendo a Medallia para o futuro, o que representa uma continuação deliberada do que construímos ao longo dos anos. 

Medallia sempre Medallia para quem quer que seja que utilize a inteligência de experiência em nome da empresa. Durante a maior parte de nossa história, esse usuário era um ser humano: um gerente analisando um relatório, um analista consultando um painel de controle, um funcionário da linha de frente agindo em resposta a um alerta. O que está mudando rapidamente é a forma como esses usuários humanos estão sendo acompanhados por uma explosão de agentes de IA. E, em um futuro não muito distante, ficará cada vez mais difícil distinguir se uma determinada ação no fluxo de trabalho da experiência empresarial está sendo realizada por uma pessoa ou por um agente agindo em seu nome. 

Projetar para essa realidade não é uma nova direção — é a evolução natural dos princípios de design que sempre defendemos. Mas isso muda alguns elementos importantes sobre a forma como construímos. 

O futuro próximo: onde humanos e agentes se unem

A premissa de que o software corporativo sempre foi projetado para que houvesse um ser humano do outro lado, em sua forma mais estrita, já não é mais válida e está se tornando cada vez menos válida a cada mês que passa. A forma mais precisa de enquadrar essa questão é a seguinte: estamos entrando em um futuro próximo em que, para uma parcela cada vez maior dos fluxos de trabalho corporativos, a pergunta “quem está realizando essa ação?” não terá uma resposta clara.  

Pense no que já está começando a acontecer — os agentes de IA estão:

• Monitorar fluxos de dados do CRM e atualizar os índices de saúde das contas em tempo real com base em sinais da experiência do cliente
• Encaminhamento e resolução de interações de serviço por meio de plataformas de automação de fluxo de trabalho, sem intervenção humana
• Ajustar as decisões de personalização nas plataformas de marketing com base em sinais comportamentais
• E, cada vez mais, a execução de tarefas complexas de orquestração por meio dos serviços do Model Context Protocol (MCP) — um padrão que permite que os agentes identifiquem ferramentas disponíveis, acessem fontes de dados regulamentadas e acionem ações em todo o ambiente de sistemas de uma empresa, tudo isso dentro de um único ciclo de raciocínio

A principal diferença em relação às gerações anteriores de automação é a autonomia: esses sistemas não se limitam a executar uma regra predefinida. Eles raciocinam, planejam e agem. E fazem isso de forma contínua, a uma velocidade e em uma escala que nenhum processo humano seria capaz de igualar. 

A questão já não é “os agentes fazem parte da nossa plataforma?”. É: “nossa plataforma foi projetada para os agentes que já estão chegando?”.

Na Medallia, nossa resposta não pode ser outra senão sim — e isso começa por definirmos com clareza o que realmente é necessário, em termos de infraestrutura, para projetar uma solução voltada para os agentes. E isso muda praticamente tudo na forma como projetamos a plataforma.

O que realmente significa “infraestrutura pronta para agentes”

Gostaria de ser mais específico sobre o que realmente significa projetar para um futuro baseado em agentes, pois não se trata simplesmente de expor um endpoint REST ou adicionar uma camada de webhooks a uma plataforma já existente. Isso exige a adoção de protocolos padronizados e sensíveis ao contexto, que permitam que os agentes descubram dinamicamente o seu sistema e interajam com ele de forma segura.

Atualmente, Medallia usuários em empresas que administram alguns dos programas de experiência mais exigentes do mundo: 

• 60.000 colegas de equipe da linha de frente em um dos maiores bancos do mundo
• 70.000 farmacêuticos em uma empresa multinacional do setor de saúde
• Empresas globais do setor de hospitalidade que administram centenas de propriedades com milhares de funcionários da linha de atendimento 

O que torna essa escala possível não é a interface. É a infraestrutura subjacente a ela: uma vasta experiência em lidar com as hierarquias organizacionais mais complexas e em constante mudança do mundo, com controles precisos de acesso baseados em funções que sabem exatamente qual pessoa, em uma organização com 100 mil funcionários, deve ver qual sinal — sem exigir configuração manual em todos os níveis. Uma arquitetura de governança de dados que atende simultaneamente aos padrões de conformidade de instituições financeiras globais, sistemas de saúde e órgãos governamentais.

Ampliar essa infraestrutura para atender a agentes de IA significa resolver um conjunto de problemas que, do ponto de vista arquitetônico, são distintos daqueles que resolvemos para usuários humanos. 

• Os usuários humanos toleram a latência. Os agentes, não — eles operam com dados em tempo real ou, caso contrário, funcionam incorretamente 
• Os usuários humanos utilizam o bom senso para lidar com informações ambíguas. Os agentes propagam a ambiguidade para as ações subsequentes na velocidade de uma máquina
• Os usuários humanos são naturalmente limitados pelas interfaces que lhes são apresentadas. Os agentes precisam que as restrições sejam impostas na camada de dados e permissões, pois eles não leem as mensagens de aviso 

E há um problema mais sutil que é fácil subestimar: os agentes são tão confiáveis quanto os dados que utilizam no momento da consulta. Ao contrário de um analista humano, que leva em conta o contexto institucional em cada decisão, o raciocínio de um agente está limitado ao que está em sua janela de contexto no momento da ação. Se esse contexto estiver incompleto, desatualizado ou ambíguo, o agente agirá com base nele com confiança — e em grande escala. Isso torna a qualidade, a integridade e a disponibilidade em tempo real dos dados um recurso de segurança indispensável em uma plataforma preparada para agentes. 

Essa é uma das razões pelas quais desenvolvemos o Insights Assistant tendo a rastreabilidade como um requisito fundamental desde o início: cada resposta é respaldada por dados reais, com links diretos para o material de origem que a gerou. Essa decisão de design foi tomada pensando nos usuários humanos, que precisam confiar nas respostas e verificá-las. Mas ela será igualmente essencial para os agentes, pois uma cadeia de respostas rastreável e auditável é o que permite que os sistemas posteriores atuem com base nas informações Medalliacom confiança, em vez de suposições. 

É também por isso que nossos investimentos em infraestrutura nos últimos 18 meses têm sido tão fundamentais: capacidade de processamento 10 vezes mais rápida, 4,1 bilhões de sinais de feedback processados com um aumento de 30% em relação ao ano anterior e sinais que agora podem ser vinculados a 5 vezes mais entidades em toda a organização. Esses são os pré-requisitos arquitetônicos para uma inteligência contextual em tempo real e sempre ativa, na qual os agentes possam realmente confiar. 

Um agente de IA não precisa de um painel de controle bonito. Ele precisa de inteligência controlada, em tempo real e contextualmente completa, com base na qual possa agir. Esses são problemas de design diferentes.

A importância das barreiras de proteção: o poder requer limites

Há um aspecto da IA agentiva que não recebe atenção suficiente nas discussões sobre produtos: os agentes podem agir de forma descontrolada. Não no sentido da ficção científica — mas sim no sentido empresarial, muito cotidiano e com consequências graves. Um agente com acesso a ferramentas de interação com o cliente e sem proteções suficientes pode enviar a mensagem errada para a pessoa errada no momento errado. Um agente com acesso a sistemas operacionais e limites mal definidos pode desencadear uma cascata de ações que, individualmente, são justificáveis, mas que, coletivamente, são desastrosas. 

As barreiras de proteção não são uma restrição ao que os agentes podem fazer. Elas são a condição que torna seguro, em primeiro lugar, conceder aos agentes capacidades significativas. 

Essa é uma área em que a arquitetura corporativa existente Medalliaé realmente difícil de replicar. A modelagem da hierarquia organizacional, os controles de acesso baseados em funções e as estruturas de governança de dados que construímos ao longo dos anos para atender usuários humanos se traduzem diretamente na camada de restrições de que os agentes necessitam.  O objetivo é que, quando um agente consultar a inteligência Medalliapor meio de um serviço MCP, ele herde as mesmas permissões, as mesmas regras de residência de dados e os mesmos limites organizacionais que se aplicam ao usuário humano em nome do qual está agindo. Essas restrições não podem ser acrescentadas posteriormente. Elas devem ser estruturais. 

Na prática, isso significa que, à medida que expomos a inteligência Medalliaa ecossistemas de agentes — sejam eles sistemas de CRM existentes, automação de fluxos de trabalho ou a própria infraestrutura de agentes do cliente —, o modelo de governança acompanha os dados. O agente pode fazer o que o usuário autorizado pode fazer, e nada mais — por definição. 

DaIA pronta para a linha de frente™ à infraestrutura pronta para os agentes

O trabalho na plataforma que estamos realizando neste momento está ocorrendo em dois períodos simultâneos.

No curto prazo, a IA “Frontline-Ready” é a nossa visão atual de uma IA que atua no nível humano.  

• Resumos inteligentes que condensam horas de análise em segundos 
• O Root Cause Assist, que identifica problemas sistêmicos antes que eles se agravem 
• O Smart Response permite que as equipes de atendimento direto respondam aos comentários dos clientes em uma escala que nenhum processo manual seria capaz de igualar
• O Smart Topic Builder, que substitui dias de configuração manual de análise de texto por minutos de configuração com tecnologia de IA

Esses recursos já estão em operação, estão em produção e já estão mudando a forma como as organizações mais complexas do mundo operam.

Mais de 650 das principais marcas do mundo já estão utilizando os recursos de IA “Frontline-Ready” — passando da fase inicial até a implantação em toda a empresa em menos de um ano, com alguns resultados promissores já observados. As solicitações de processamento de IA na Medallia triplicaram nesse mesmo período. A curva de adoção é acentuada e está se acelerando.

Paralelamente, estamos desenvolvendo o que a próxima geração da plataforma exige: uma arquitetura de processamento de sinais em tempo real, sempre ativa, que nunca para. Um modelo de dados projetado para o uso por agentes, não apenas para a navegação humana — um modelo que revela todo o contexto de um relacionamento com o cliente em uma única consulta controlada, de modo que o agente tenha o que precisa para raciocinar corretamente, sem a necessidade de múltiplas idas e vindas ou enriquecimento adicional. Uma arquitetura de integração que expõe a inteligência Medalliaaos fluxos de trabalho de CRM, aos processos do sistema de fluxo de trabalho, aos mecanismos da plataforma de marketing e aos sistemas personalizados para agentes que milhares de nossos clientes estão desenvolvendo todos os dias. 

O Insights Assistant, nosso primeiro agente de IA conversacional, situa-se deliberadamente na interseção desses dois horizontes temporais. Ele foi projetado para funcionar como uma interface de linguagem natural para usuários humanos — permitindo que qualquer pessoa, desde um executivo até um gerente de linha de frente, faça perguntas e obtenha respostas baseadas em dados reais com total rastreabilidade. Mas ele também foi projetado para ser acionado programaticamente por agentes. Essa arquitetura de dupla finalidade é proposital. Ela é a ponte entre a camada de inteligência voltada para humanos que construímos e a infraestrutura voltada para máquinas que estamos construindo. Cada decisão de design que tomamos para o Insights Assistant precisa atender a ambos os tipos de usuários simultaneamente. 

A IA pronta para a linha de frente é o que criamos para o presente. A infraestrutura pronta para agentes é o que estamos construindo para o futuro. Dar suporte a ambas simultaneamente não é tarefa fácil — e é muito mais difícil do que parece em uma apresentação de slides.

A direção estratégica com a qual estamos comprometidos

Estou muito animado com o que esse compromisso arquitetônico significa e com o quanto acredito que ele será revolucionário para o setor. E quero deixar claro por que estamos assumindo esse compromisso agora.

A abordagem convencional no setor de software empresarial consiste em desenvolver produtos para os usuários atuais e expandi-los a partir daí. Otimizar o painel de controle. Melhorar as análises. Adicionar mais recursos à interface que as pessoas já utilizam. Essa é uma estratégia razoável para uma categoria estável. Mas essa categoria não é estável. 

Em um prazo relativamente curto, esperamos que a maior parte do valor gerado por uma plataforma de experiência empresarial seja consumida não por um ser humano diante de uma tela, mas por agentes de IA operando continuamente, na velocidade das máquinas, em todos os sistemas que envolvem o relacionamento com o cliente. A plataforma projetada hoje para essa realidade terá uma vantagem estrutural que se acumulará ao longo dos anos.

O investimento por trás do próximo capítulo Medallia— apoiado pela Blackstone, KKR e Apollo, com US$ 150 milhões em capital novo e um compromisso de US$ 500 milhões com a inovação em IA — é o que financia essa abordagem de inovação na escala necessária. Não porque o capital crie a arquitetura. Mas porque a arquitetura exige investimento sustentável, um compromisso de longo prazo para construir um futuro que ainda não é totalmente visível e o tipo de confiança empresarial que só surge após anos de entrega com o mais alto padrão.

Já conquistamos a confiança. Agora, temos o investimento. A plataforma que estamos construindo é o resultado de ambos.

O que isso significa neste momento

Se você é Medallia da Medallia , eis o que isso significa na prática.

Os recursos de IA que você está utilizando hoje — Root Cause Assist, Smart Response, Intelligent Summaries, Smart Topic Builder e Insights Assistant — foram projetados para agregar valor às suas equipes humanas neste momento, ao mesmo tempo em que estabelecem a base de infraestrutura da qual seus agentes de IA dependerão no futuro. Você está desenvolvendo ambos simultaneamente.

A inteligência organizacional que Medallia à sua implantação — as hierarquias de funções, a governança de dados, a lógica de roteamento de sinais, a arquitetura de permissões — é a mesma infraestrutura que seus sistemas autônomos herdarão por meio dos serviços do MCP e da nossa camada de integração.

O trabalho que vocês já realizaram para integrar Medallia sua estrutura operacional é a base do seu futuro centrado no agente. E se vocês ainda não estiverem onde gostariam de estar em qualquer uma dessas dimensões, agora é a hora de desenvolvê-las — e nossa equipe pode ajudar. No meu próximo post, compartilharei mais sobre a importância de contar com o contexto de toda a organização para aproveitar ao máximo o futuro centrado no agente. 

A questão não é se sua organização acabará operando com agentes de IA que utilizam e agem com base na inteligência de experiência. Isso certamente acontecerá. A questão é se a infraestrutura de plataforma que você está desenvolvendo hoje foi projetada para esse cenário. A nossa foi, e essa é uma vantagem que Medallia desfrutarão de forma exclusiva nos próximos anos.