Klarna: a cronologia que o mercado leu errado

Em maio de 2025, o presidente da Klarna disse publicamente que a empresa tinha ido longe demais na substituição de atendentes humanos, que havia focado demais em custo e que a qualidade tinha caído. A companhia reabriu contratação para atendimento. Seis meses depois, na teleconferência de resultados do terceiro trimestre, anunciou que o assistente de inteligência artificial fazia o trabalho equivalente ao de 853 atendentes em tempo integral, acima dos 700 de antes. A máquina cresceu depois do pedido de desculpas.

Por que isso importa: o caso Klarna virou, no Brasil, a prova favorita de que inteligência artificial em atendimento fracassou. A cronologia completa mostra outra coisa, e ela é mais útil para quem está decidindo onde a automação entra na própria operação.

A cronologia

• Janeiro e fevereiro de 2024: o assistente entra em operação. No primeiro mês, 2,3 milhões de conversas, cerca de dois terços de todo o atendimento. A empresa informa que o volume equivale ao trabalho de aproximadamente 700 atendentes em tempo integral, com tempo médio de resolução caindo de 11 minutos para menos de 2, queda de 25% nas reclamações repetidas e operação em 23 mercados e mais de 35 idiomas. Economia anualizada projetada: US$ 40 milhões
• Maio de 2024: no resultado do primeiro trimestre, a companhia reporta 90% dos funcionários usando IA no trabalho diário e queda de 11% nas despesas operacionais
• Ao longo de 2024: o quadro cai de cerca de 5 mil para perto de 3,5 mil pessoas, majoritariamente por saídas naturais sob congelamento de contratações
• Maio de 2025: o presidente admite ter cortado fundo demais e a empresa reabre vagas de atendimento, num modelo de força de trabalho remota
• Novembro de 2025: no terceiro trimestre, o assistente passa a equivaler a 853 atendentes e a economia informada sobe para US$ 60 milhões. A receita cresce 108% no ano com despesa operacional estável
• Fevereiro de 2026: o presidente afirma pretender reduzir o quadro de 3 mil para 2 mil pessoas até 2030

O que o mercado leu errado

O deslize de leitura foi tratar maio de 2025 como reversão. O que houve foi uma correção de escopo.

A empresa não retirou a automação da camada de alto volume, onde ela funciona. Reintroduziu pessoas na camada complexa e no atendimento premium, depois de descobrir que perguntas fora do padrão exigiam alguém com conhecimento acumulado do negócio. A analista Kate Leggett, da Forrester, resumiu o erro original como excesso de foco em contenção de custo sem considerar o efeito de longo prazo sobre a experiência do cliente, e apontou que a empresa havia demitido atendentes que carregavam conhecimento institucional.

O ponto que desfaz a leitura de recuo é o que veio depois. A recontratação não interrompeu a redução do quadro. Segundo os números da própria empresa, o total caiu de 5.527 para 2.907 pessoas desde 2022, e a meta declarada em 2026 é chegar a 2 mil até 2030. O que mudou foi onde o humano entra, não a direção do movimento.

Em 19 de setembro, a StartSe abordou mais deste assunto no artigo "Receita por funcionário: a escada que falta antes de usar o número".

O número que os céticos vão procurar

Vale registrar o dado que qualquer leitor atento vai buscar, porque omiti-lo tornaria esta reportagem seletiva.

No primeiro trimestre de 2025, o custo de atendimento e operações da Klarna caiu de US$ 57 milhões para US$ 51 milhões na comparação anual. No mesmo trimestre, o prejuízo líquido subiu de US$ 47 milhões para US$ 99 milhões, com alta em processamento, tecnologia, vendas e marketing.

A economia com atendimento foi real e foi consumida em outras linhas. Isso não invalida o ganho de eficiência, e mostra a diferença entre reduzir custo numa função e melhorar o resultado da empresa. São decisões separadas, e a segunda depende do que se faz com o dinheiro liberado.

A parte que quase ninguém copiou

E aqui está o trecho do caso que a cobertura brasileira não tocou.

Com o congelamento de contratações, a Klarna deixou de repor vagas abertas por saídas. O dinheiro poderia ter ido inteiro para a margem. Segundo o presidente da companhia, parte dele foi para a remuneração média dos que ficaram. A formulação dele é direta: os funcionários sabem que estão gerando eficiência e participam do benefício dela, de modo que não é apenas mais trabalho, é também mais remuneração.

O resultado aparece na métrica que a empresa mais destaca. A receita por funcionário saiu de cerca de US$ 300 mil em 2022 para aproximadamente US$ 1,3 milhão em 2026.

Há uma segunda observação do mesmo executivo que interessa a qualquer gestor. Ao descrever quais funções ficaram mais seguras, ele aponta as equipes que trabalham com parceiros comerciais, ou seja, o trabalho de relacionamento. E acrescenta que falar com uma pessoa continua sendo um serviço que o cliente valoriza e pelo qual está disposto a pagar mais.

Automação virou o padrão. Atendimento humano virou produto premium.

Sinais e impactos

Para CEOs e conselhos. A decisão que definiu o caso não foi implantar o assistente. Foi o que a empresa fez com o dinheiro liberado. Margem, remuneração e reinvestimento são caminhos diferentes, e o terceiro é o único que aparece na receita do ano seguinte.

Para C-levels e diretores. A camada de alto volume e a camada complexa exigem desenhos diferentes. Tratar as duas com a mesma solução foi exatamente o erro que a empresa levou dezoito meses para corrigir em público.

Para donos de pequenas e médias. O atendimento humano como diferencial premium é uma posição defensável e barata para quem tem base menor. Vale decidir isso de propósito, antes que o mercado decida por padrão.

O ponto

A Klarna não voltou atrás. Corrigiu onde a máquina entra, expandiu o alcance dela em seguida e segue reduzindo o quadro com meta declarada até 2030. Quem cita o caso como fracasso está citando seis meses de uma história de três anos. E a parte mais transferível dela não tem nada a ver com tecnologia: é a decisão sobre para onde vai o dinheiro que a eficiência liberou.

Decidir em qual camada a automação entra, e o que fazer com o que ela libera, é a diferença entre um corte de custo e um ganho que aparece na receita. A Masterclass de IA da StartSe trata das duas decisões, processo por processo.

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