Hapvida reduz venda de plano de saúde de dias para minutos com agente de IA

A Hapvida, uma das maiores operadoras de saúde do país, colocou um agente de inteligência artificial para executar sozinho boa parte da venda de planos, do primeiro contato até a contratação. A reportagem da Consumidor Moderno, publicada em 28 de setembro de 2026, traz os números do projeto direto de quem o conduziu: Bernardo Marotta, vice-presidente de Marketing da Hapvida, e Antonio Gouveia, CEO da KHAL, a empresa que construiu a solução.

O nome do agente é EugenIA. Para quem decide onde entra IA numa operação grande, o case interessa menos pelo resultado de marketing e mais pelas três perguntas que ele obriga a responder: vale apostar num fornecedor recém-nascido para um processo crítico de receita, que base legal sustenta usar dado de família e de saúde para vender mais rápido, e o que continua sendo obrigação legal mesmo quando quem atende é uma máquina.

O ciclo de venda que caiu de dias para minutos

Antes da automação, a mediana para fechar uma venda digital de plano de saúde na Hapvida ficava entre três e quatro dias. O motivo era estrutural: a equipe precisava consultar e preencher informações em sistemas diferentes, muitos deles construídos há décadas e sem API, para então formalizar a contratação com dados de família, plano escolhido e preço.

A EugenIA foi desenhada para rodar essa sequência inteira sozinha. Ela está conectada a 16 sistemas da Hapvida e orquestra as informações dispersas entre eles para fechar a venda sem depender de um humano em cada etapa. O tempo de execução caiu para minutos na maior parte dos casos; o que não muda é o tempo de decisão do próprio cliente, que ainda compara planos antes de assinar.

A velocidade de implementação também chama atenção para quem avalia prazo de projeto de IA corporativa:

Colocamos a primeira versão da EugenIA no ar em 13 dias, desde o dia que escreveu o projeto até o dia que ela já foi para a primeira versão. Ela implementa a venda dentro do nosso sistema relativo ao plano de saúde para a família que está contratando.

Bernardo Marotta, vice-presidente de Marketing da Hapvida

Conversão dobrou sem cortar vagas na operação

O indicador que mais importa para quem olha orçamento é a conversão, não só a velocidade. Segundo Marotta, os atendimentos que chegam ao time humano depois de passar pela EugenIA convertem o dobro das vendas que chegam direto ao operador, porque o agente já qualifica o lead antes de encaminhar.

Outro número muda a distribuição do trabalho: cerca de 80% de tudo que chega à operação é resolvido diretamente pela EugenIA, que funciona 24 horas por dia, sete dias por semana, dentro de uma estrutura com mais de 100 mil atendimentos mensais. Quando o agente não consegue concluir a venda, o atendimento é transferido para um profissional.

A Hapvida não usou o ganho de capacidade para reduzir equipe. O time humano passou a atender só quem já chegou qualificado, o que Marotta associa também a um efeito sobre clima: o operador deixa de gastar energia em contato que não era de venda.

Apostar numa fornecedora de sete meses: o risco que todo C-level deveria discutir

O detalhe que a reportagem registra e que merece mais atenção de quem decide é a idade da KHAL. A empresa tinha sete meses de existência quando passou a trabalhar com a Hapvida nesse projeto, que envolvia unificar canais e conectar sistemas dispersos numa única fonte de dados.

Somos uma empresa muito nova, temos sete meses de vida e temos o orgulho e o privilégio de o Bernardo e todo mundo da Hapvida terem confiado em nós para resolver um problema, que era um problema de como eu unifico canais de um lado, como eu me conecto em vários sistemas que estão dispersos do outro.

Antonio Gouveia, CEO da KHAL

Para uma operadora do porte da Hapvida, colocar o fluxo de aquisição de receita nas mãos de uma startup com meses de vida é uma decisão de risco, não só de tecnologia.

Antes de replicar esse modelo, quem está no conselho ou na diretoria de operação deveria exigir de qualquer fornecedor nessas condições: cláusula de continuidade do serviço em caso de encerramento ou aquisição da startup, propriedade dos dados e dos modelos treinados sobre a operação do cliente, plano de saída documentado (como trazer a execução para dentro de casa ou trocar de fornecedor sem reconstruir tudo do zero) e SLA de disponibilidade compatível com um canal que já responde por parte relevante da receita.

Nada disso aparece na reportagem como parte do contrato, o que não significa que não exista, mas é o ponto cego que o case deixa em aberto para quem for avaliar um fornecedor parecido.

Dados em tempo real alimentam marketing, mas pedem base legal de LGPD

A EugenIA não serve só para vender. Por ser orientada a eventos, ela alimenta painéis em tempo real com o comportamento de cada conversa: onde o atendimento é interrompido e por que uma venda não avança. Esses dados retroalimentam campanha, criativo e segmentação de mídia.

Quando colocamos um produto agêntico no ar, ele nasce 100% event-driven, trazendo todos os eventos do que está acontecendo em tempo real. Isso alimenta todo o funil e não só traz insights para o nosso time, mas devolve informações que eu posso melhorar a minha campanha na mídia, meu criativo e minha segmentação.

Bernardo Marotta, vice-presidente de Marketing da Hapvida

O ponto que a reportagem não detalha, e que qualquer time jurídico vai cobrar antes de escalar algo assim, é a base legal da LGPD para esse uso. Dado de composição familiar e, num plano de saúde, eventualmente dado de condição de saúde, está entre as categorias mais sensíveis da lei. Usar esse histórico para ajustar segmentação de mídia exige deixar claro se a base é execução de contrato (a venda em si) ou consentimento específico para fins de marketing, porque as duas coisas não são a mesma autorização. Sem essa separação documentada, o ganho de inteligência de funil vira passivo de compliance.

A regra do consumidor que a automação não apaga

O desenho da EugenIA já incorpora um ponto que o Código de Defesa do Consumidor cobra: quando o agente não fecha a venda, o atendimento passa para um humano, em vez de deixar o cliente preso num fluxo automatizado sem saída. Isso é a base mínima de qualquer atendimento com IA que lida com contratação de serviço.

O que a reportagem não informa, e que uma operadora de saúde regulada pela ANS precisa ter documentado para qualquer auditoria, é o prazo máximo de resposta do agente e a forma como a conversa fica registrada para o cliente poder contestar uma informação errada sobre cobertura ou preço depois. O painel em tempo real da EugenIA sugere que esse registro existe internamente; a pergunta que fica é se o cliente tem acesso fácil a ele quando precisa reclamar.

O que testar antes de levar esse case para sua operação

Em resumo: o ganho real do case não é a IA conversando, é a eliminação de etapas manuais entre sistemas que não conversam entre si. Antes de comprar um agente parecido, vale simular o ciclo atual de venda com o mesmo rigor que a Hapvida aplicou: medir a mediana de tempo real, não a média, e mapear quantos sistemas sem API estão no meio do caminho.

Se a empresa decidir pilotar algo assim, os números a acompanhar no primeiro trimestre são três: a taxa de conversão do lead que passa pelo agente antes de chegar ao humano (o benchmark da Hapvida é o dobro), o percentual de atendimentos resolvidos sem intervenção humana e o tempo médio entre identificar uma hipótese de ajuste de funil e colocá-la no ar, que segundo Marotta caiu de semanas para minutos dentro da operação. Sem medir os três ao mesmo tempo, fica difícil saber se o ganho veio da IA ou só da reorganização do processo que a implantação forçou.

Fonte: Consumidor Moderno — Inteligência Artificial