Nova ferramenta permite programar campanhas, adicionar botões e acompanhar resultados sem contratar a API oficial. A Meta oferece 250 créditos mensais para testar os envios.

A Meta está divulgando no Brasil as listas de transmissão comerciais, recurso que permite enviar uma mesma mensagem a até 2 mil contatos por vez diretamente pelo aplicativo WhatsApp Business. A empresa pode escolher o público, programar o horário, incluir um botão de ação e acompanhar entregas, leituras e respostas. Não é preciso contratar a API oficial para usar a ferramenta.

Na comunicação enviada a empresas, a Meta informa que disponibiliza 250 créditos gratuitos por mês e permite comprar pacotes adicionais. O crédito corresponde ao envio para um destinatário, não à criação de uma campanha: uma transmissão entregue a 250 pessoas consome 250 créditos. As condições e a disponibilidade do recurso devem ser conferidas na conta antes do envio.

O que muda em relação às listas tradicionais?

A diferença mais relevante está no alcance. Nas listas de transmissão tradicionais, o destinatário precisa ter o número da empresa salvo em seus contatos para receber a mensagem. Nas transmissões comerciais, essa exigência deixa de existir. A mensagem continua chegando como conversa individual: os destinatários não são reunidos em um grupo.

O aplicativo também passa a oferecer recursos de campanha que não fazem parte da experiência básica das listas tradicionais. É possível selecionar públicos, agendar o disparo, adicionar botões para ações como comprar ou ligar e consultar métricas de interação. Segundo a Meta, as respostas chegam à conversa individual da empresa com cada cliente.

Não precisar ter o número salvo não significa poder enviar mensagens a qualquer pessoa. O comunicado da Meta apresenta a ferramenta para contatos que optaram por receber comunicações da empresa. Por isso, a seleção do público depende de uma base com permissão para receber essas mensagens e de um processo para respeitar pedidos de descadastramento.

Isso substitui a API oficial do WhatsApp?

Para uma operação simples de campanhas, pode dispensar a API. Para uma operação de CRM integrada, a comparação é diferente.

As transmissões comerciais foram desenhadas para criar e acompanhar envios dentro do aplicativo. Fazem sentido, por exemplo, para uma loja que quer anunciar uma nova coleção a clientes cadastrados, uma clínica que divulga horários disponíveis ou um negócio local que convida sua base para um evento.

A WhatsApp Business Platform, conhecida como API oficial, permite conectar o canal ao CRM e a outros sistemas, automatizar fluxos, usar dados de comportamento para acionar mensagens e distribuir atendimentos em uma operação maior. Ela atende necessidades como uma régua pós-compra disparada por um pedido, uma recuperação de carrinho ou o registro das interações no histórico do cliente. Na API, as regras e os preços das mensagens seguem a modalidade e a categoria de envio; os 250 créditos anunciados para as transmissões no app não devem ser confundidos com a precificação da API.

Na prática, a nova ferramenta ocupa um espaço entre a lista tradicional e uma operação conectada à API: dá mais alcance e controle a quem trabalha no WhatsApp Business, sem exigir a implementação de uma plataforma de mensagens. Seu limite aparece quando a empresa precisa transformar os envios em jornadas automáticas, integradas aos dados e aos processos do CRM.

O recurso está sujeito à elegibilidade da conta e à disponibilidade por país. Para verificar o acesso, a orientação da Meta é abrir Ferramentas no WhatsApp Business e procurar Transmissões comerciais.

Parceria permite criar campanhas, acompanhar contatos e negócios gerados e enviar eventos de conversão do CRM para a plataforma de anúncios da OpenAI. Seria um sonho?

A HubSpot anunciou em 16 de setembro de 2026 a primeira integração de um CRM com o ChatGPT Ads. Empresas com uma conta de anúncios elegível podem criar campanhas no HubSpot, definir orçamento e segmentação e acompanhar os resultados ao lado dos demais canais de mídia. A OpenAI confirmou a HubSpot como sua primeira parceira de CRM nessa iniciativa.

A novidade vai além de publicar anúncios em outra plataforma. Com o acompanhamento ativado, o HubSpot pode associar campanhas a contatos e negócios registrados no CRM. A empresa passa a observar o que aconteceu depois do clique, em vez de avaliar apenas impressões e tráfego. A documentação também prevê o uso do engajamento com anúncios em relatórios de atribuição e fluxos de trabalho.

O CRM também pode alimentar a otimização das campanhas

A integração permite configurar eventos de conversão a partir do envio de um formulário ou da mudança de estágio de um contato no CRM. Esses sinais podem ser enviados ao ChatGPT Ads para otimizar a veiculação ao longo do tempo. Segundo a documentação do HubSpot, a empresa deve selecionar os contatos que deram permissão para o compartilhamento e escolher quais dados serão usados na correspondência dos eventos.

Para quem trabalha com CRM, esse é o ponto central do anúncio: uma campanha pode ser analisada pelo avanço do relacionamento e pelas oportunidades registradas, não apenas pelo clique inicial. A possibilidade de medir esses resultados, porém, ainda não demonstra que a integração aumenta o retorno das campanhas; isso dependerá dos resultados observados por cada anunciante.

Os anúncios do ChatGPT já haviam sido lançados no Brasil em agosto de 2026, segundo a OpenAI. O país também consta na lista atual de acesso por autoatendimento à plataforma de anúncios. A integração com o HubSpot está em fase beta e exige uma conta do ChatGPT Ads, além das permissões necessárias nas duas plataformas.

A distinção entre publicidade e resposta orgânica continua relevante. A OpenAI afirma que os anúncios são identificados e exibidos separadamente das respostas do ChatGPT, sem permitir que anunciantes alterem o conteúdo dessas respostas. A parceria conecta a operação publicitária aos dados de CRM, o que não significa que a marca passou a ocupar espaço nas respostas orgânicas da ferramenta.

Novo modelo de raciocínio será integrado ao Agentforce e foi desenvolvido para executar tarefas complexas de vendas, atendimento e CRM com mais eficiência e controle sobre os dados.

A Salesforce ganhou as manchetes nos portais de tecnologia e marketing ao redor do mundo na semana passada, quando apresentou nesta semana o Koa, seu primeiro modelo de inteligência artificial voltado especificamente para raciocínio em CRM.

Desenvolvido em parceria com a Nvidia, o modelo foi construído a partir do Nemotron 3 Super e será incorporado ao Agentforce, plataforma da Salesforce para criação e execução de agentes de IA, mas o lançamento aponta para algo maior do que a chegada de mais um modelo de IA ao mercado.

Enquanto empresas como OpenAI, Anthropic e Google disputam a fronteira dos modelos generalistas, a Salesforce está seguindo outro caminho: especializar a inteligência artificial no trabalho que seus clientes realmente executam.

No caso do Koa, isso significa vendas, atendimento ao cliente e operações de CRM.

O que é o Salesforce Koa?

O Koa é um modelo de raciocínio criado para lidar com tarefas empresariais que envolvem múltiplas etapas.

Em vez de apenas responder perguntas, ele pode raciocinar sobre um processo, identificar quais informações precisa consultar, utilizar ferramentas disponíveis e avançar pelas diferentes etapas necessárias para executar uma tarefa.

A Salesforce cita exemplos como atualizar oportunidades comerciais, encaminhar casos de atendimento e programar follow-ups.

Até agora, quando um agente do Agentforce precisava executar tarefas mais complexas de raciocínio, a Salesforce recorria principalmente a modelos externos de empresas como Anthropic e OpenAI.

Com o Koa, a companhia passa a ter um modelo próprio para assumir parte desse trabalho.

A Salesforce não treinou o modelo do zero

Existe uma diferença importante aqui. O Koa não é um novo modelo fundacional criado integralmente pela Salesforce, sua base é o Nemotron 3 Super, modelo de pesos abertos da Nvidia.

Salesforce e Nvidia realizaram então um processo de pós-treinamento para especializar o modelo no universo de CRM.

Segundo as empresas, foi criado um conjunto de dados sintéticos inspirado em quase três décadas de conhecimento acumulado pela Salesforce em processos empresariais.

Os cenários simulam situações reais de trabalho: desde consumidores insatisfeitos entrando em contato com uma central de atendimento até profissionais de vendas tentando avançar uma negociação.

A Nvidia afirma que esse conjunto contempla cenários empresariais de mais de 14 setores, incluindo serviços financeiros, saúde, manufatura e turismo.

E os dados dos clientes?

Esse é um dos argumentos centrais do lançamento. Segundo Salesforce e Nvidia, nenhum dado real de clientes foi utilizado no treinamento do Koa.

Os dados usados no pós-treinamento foram sintéticos, criados para reproduzir padrões e situações existentes em ambientes corporativos.

Por utilizar um modelo de pesos abertos, a Salesforce também afirma que consegue executar o Koa dentro de sua própria infraestrutura e controlar diretamente pesos, dados e ambiente de execução.

Essa arquitetura interessa especialmente a empresas que precisam lidar com requisitos mais rígidos de governança, privacidade e segurança da informação.

Por que criar um modelo específico para CRM?

Porque o desafio começa a mudar, já que nos primeiros anos da IA generativa, boa parte da competição esteve concentrada em entender qual é o modelo mais inteligente, enquanto agora, no ambiente corporativo, entender qual é o modelo mais eficiente para executar determinada tarefa passa a ficar mais relevante.

Um modelo capaz de resolver problemas matemáticos extremamente sofisticados pode não ser necessariamente a opção mais econômica para classificar um caso de atendimento, atualizar uma oportunidade ou definir a próxima ação comercial.

É justamente aí que entra a estratégia da Salesforce, em vez de depender sempre de um grande modelo generalista, a empresa pode direcionar diferentes tarefas para diferentes modelos.

O próprio Agentforce já utiliza uma arquitetura que permite escolher qual modelo deve atender determinada solicitação.

Isso transforma a discussão sobre IA corporativa. O objetivo vai além de simplesmente utilizar “o melhor modelo disponível” e passa a ser utilizar o modelo adequado para cada tipo de trabalho também.

Menos tokens para fazer o mesmo trabalho

Outro elemento importante da estratégia é custo.

Segundo Salesforce e Nvidia, o Koa foi otimizado para realizar tarefas de CRM consumindo menos tokens do que modelos generalistas utilizados para executar o mesmo tipo de trabalho.

A Nvidia descreve a arquitetura do Nemotron como otimizada para inferência e raciocínio eficiente, justamente para reduzir o custo computacional associado à execução dessas tarefas.

Em operações com milhares ou milhões de interações de IA, essa diferença pode se tornar relevante.

Isso adiciona uma nova variável à economia dos agentes.

Salesforce afirma que Koa comete três vezes menos erros

A Salesforce também criou um benchmark próprio, chamado CRM Bench, para testar modelos em atividades relacionadas a CRM.

Entre as tarefas avaliadas estão atualização de oportunidades, encaminhamento de casos e programação de follow-ups.

Segundo resultados divulgados pela própria companhia, o Koa já iguala ou supera modelos líderes em determinadas tarefas de CRM e apresenta três vezes menos erros.

Como os testes foram desenvolvidos pela própria Salesforce, os números devem ser entendidos como resultados divulgados pela empresa, e não como uma avaliação independente.

Ainda assim, eles ajudam a explicar qual problema o Koa pretende resolver: não competir necessariamente pelo título de modelo mais inteligente do mundo, mas ser extremamente competente dentro de um conjunto específico de atividades empresariais.

Isso significa que Salesforce abandonará ChatGPT e Claude?

Não, na realidade, os movimentos recentes mostram justamente o contrário.

Poucas semanas antes de anunciar o Koa, Salesforce e Anthropic apresentaram o Claudeforce, parceria que conecta o Claude aos dados, regras de negócio, workflows e permissões existentes dentro da Salesforce.

A integração começa com o Salesforce in Claude, que possui 37 habilidades pré-configuradas para atividades comerciais, como análise de pipeline e atualização de oportunidades.

Portanto, a estratégia parece menos uma substituição dos grandes modelos e mais uma arquitetura multimodelo.

Dependendo da tarefa, um agente poderá recorrer ao Koa, Claude ou a outros modelos disponíveis dentro do ecossistema Salesforce.

Quando o Koa estará disponível?

O Koa já está sendo utilizado internamente pela Salesforce em um agente para funcionários dentro do Slack.

Os primeiros testes com clientes estão previstos para começar em outubro de 2026, incluindo empresas como Formula 1, UChicago Medicine, Baxter Credit Union, 1-800Accountant, Engine e Xero.

A disponibilidade geral está prevista para o inverno de 2026 nos Estados Unidos. Vamos ficar de olho!

Nova solução permite criar espaços de trabalho, tabelas, documentos, formulários e agentes de IA conectados aos dados de clientes da plataforma.

A HubSpot lançou o HubSpot Work, uma nova área de gestão de projetos e processos operacionais integrada ao seu CRM. A solução foi apresentada durante o Fall 2026 Spotlight e está disponível inicialmente em beta pública.

A proposta é permitir que diferentes equipes planejem, organizem e executem trabalhos dentro da própria plataforma, mantendo projetos, responsáveis, documentos, tarefas e automações conectados aos dados de contatos, empresas e negócios armazenados no CRM.

Com isso, processos como onboarding de clientes, implantação de serviços, lançamento de campanhas e operações internas podem ser gerenciados sem depender, necessariamente, de uma ferramenta externa de gestão de projetos.

Segundo a página oficial do HubSpot Work, a solução foi desenvolvida para executar processos como onboardings e lançamentos com acesso ao contexto completo dos clientes.

Como funciona o HubSpot Work

O HubSpot Work é organizado em espaços de trabalho. Cada espaço pode reunir diferentes projetos e os recursos necessários para executá-los.

Dentro de um projeto, os usuários podem criar:

• tabelas;
• documentos;
• formulários;
• visualizações em tabela, quadro ou calendário;
• agentes de inteligência artificial.

A criação pode começar do zero, a partir de um modelo ou por meio de uma instrução em linguagem natural.

O usuário pode, por exemplo, solicitar a criação de um projeto para acompanhar o onboarding de novos clientes. A inteligência artificial prepara um plano com as estruturas que pretende construir, apresenta esse plano para aprovação e, depois da confirmação, gera os recursos necessários.

De acordo com a documentação da HubSpot, o assistente pode criar tabelas com responsáveis, etapas, prazos, produtos contratados, pendências, riscos e outras informações relacionadas ao processo.

Essas tabelas também podem utilizar campos de consulta do CRM para vincular contatos, empresas e outros registros da plataforma ao trabalho em andamento.

Tabelas, documentos e formulários no mesmo projeto

As tabelas funcionam como uma das estruturas centrais do HubSpot Work. Elas podem ser utilizadas para organizar demandas, atribuir responsáveis, controlar status e acompanhar prazos.

Uma mesma tabela pode ter diferentes visualizações. Os usuários podem organizar as informações como lista, quadro ou calendário, dependendo da necessidade do projeto.

Os documentos podem ser utilizados para armazenar materiais que não se encaixam em uma tabela, como briefings, playbooks operacionais, atas de reunião e procedimentos internos.

Esses documentos permitem edição colaborativa, comentários com menções a outros usuários e consulta ao histórico de versões. Também é possível exportá-los em formato Markdown.

Já os formulários podem coletar informações e enviar as respostas diretamente para uma tabela do HubSpot Work. Uma empresa pode, por exemplo, criar um questionário de onboarding e transformar cada envio em um novo item dentro do projeto.

Agentes de IA podem acompanhar a execução

O HubSpot Work também permite criar agentes de inteligência artificial para automatizar ações relacionadas aos projetos.

Esses agentes podem ser configurados para acompanhar etapas, identificar atrasos, criar tarefas, atualizar status, notificar responsáveis e produzir resumos periódicos.

Em um processo de onboarding, por exemplo, um agente pode verificar diariamente os projetos em andamento, identificar clientes com prazos vencidos e sinalizar os casos que precisam de atenção.

A configuração também é feita por meio de instruções em linguagem natural. O usuário define o objetivo do agente, os eventos que devem acioná-lo, as informações que ele pode consultar e as ações que está autorizado a realizar.

Algumas ações de inteligência artificial dentro desses agentes exigem o uso de HubSpot Credits.

Quem pode acessar o HubSpot Work

A solução está disponível em beta pública para clientes dos planos Starter, Professional ou Enterprise do Marketing Hub, Sales Hub, Service Hub, Data Hub e Content Hub.

No Smart CRM e no Revenue Hub, o recurso aparece nos planos Professional e Enterprise.

Também é necessário ter um assento Core, Sales ou Service atribuído. A ativação da versão beta precisa ser feita por um superadministrador da conta, que também deve liberar o acesso às funcionalidades de inteligência artificial generativa.

A HubSpot informa ainda que os projetos criados dentro do HubSpot Work são diferentes do objeto de projetos já existente na plataforma e dos projetos do Breeze Assistant.

HubSpot entra no mercado de gestão de trabalho

Com o lançamento, a HubSpot amplia sua atuação para uma categoria já ocupada por plataformas como Asana, ClickUp, Trello, Monday.com e Notion.

A principal diferença apresentada pela empresa está na conexão nativa entre a gestão do trabalho e os dados do CRM. Em vez de manter informações comerciais em uma plataforma e a execução dos projetos em outra, o HubSpot Work procura reunir essas duas camadas no mesmo ambiente.

O recurso ainda está em beta pública, portanto suas funcionalidades e condições de acesso podem sofrer alterações antes do lançamento definitivo.

Novo WhatsApp Business Tools MCP conecta agentes como ChatGPT, Claude, Codex e Cursor diretamente à plataforma empresarial do WhatsApp para configurar contas, números, templates e integrações.

Configurar uma operação no WhatsApp Business Platform sempre envolveu uma sequência relativamente técnica: acessar diferentes ambientes da Meta, consultar documentação, configurar APIs, cadastrar números, criar templates e testar webhooks.

Agora, parte desse trabalho poderá ser feita por meio de uma conversa com um agente de inteligência artificial.

A Meta anunciou em 15 de setembro de 2026 o WhatsApp Business Tools MCP, uma nova infraestrutura que permite conectar agentes de IA diretamente à WhatsApp Business Platform. Entre os exemplos citados estão ChatGPT, Claude, Codex e Cursor.

Em vez de executar cada configuração manualmente, um desenvolvedor poderá descrever em linguagem natural o que precisa ser feito e permitir que o agente realize diferentes etapas da operação.

É importante, porém, entender exatamente o que mudou, a novidade não significa que a Meta lançou um agente para conversar automaticamente com os clientes pelo WhatsApp.

Neste caso, a IA atua principalmente nos bastidores da infraestrutura do canal, ajudando empresas e desenvolvedores a configurar e administrar tecnicamente sua operação.

O que é o WhatsApp Business Tools MCP?

MCP é a sigla para Model Context Protocol, um padrão que permite que agentes de inteligência artificial se conectem a sistemas externos e utilizem ferramentas disponibilizadas por esses sistemas.

Na prática, funciona como uma ponte, em vez de um agente apenas explicar ao desenvolvedor como determinada configuração deve ser feita, o MCP permite que ele tenha acesso autorizado às ferramentas necessárias para executar determinadas ações.

É essa lógica que a Meta está levando agora para o WhatsApp Business Platform.

A própria página de desenvolvedores da empresa resume a proposta: conectar um agente de programação à plataforma para permitir operações como criação de contas, adição de números, construção de templates e envio de mensagens de teste.

O que um agente de IA poderá fazer no WhatsApp Business?

O novo servidor MCP cobre diferentes etapas da configuração da operação.

Entre elas estão:

• criar uma conta do WhatsApp Business;
• adicionar um número de telefone;
• conduzir o processo de verificação desse número;
• registrar o número para utilização da Cloud API;
• consultar configurações relacionadas aos Termos de Serviço;
• criar, consultar, editar ou excluir templates de mensagens;
• enviar mensagens de teste;
• configurar e testar webhooks;
• verificar pendências relacionadas a pagamentos e à verificação da empresa.

O agente também poderá inspecionar a configuração existente e identificar problemas que poderiam passar despercebidos durante uma implementação.

Um exemplo ajuda a entender a mudança. Imagine um e-commerce que deseja utilizar o WhatsApp para enviar atualizações de pedidos.

Antes, o desenvolvedor poderia precisar navegar entre diferentes ambientes da Meta, cadastrar o número, configurar a API, criar o template da mensagem e definir o webhook responsável por enviar as respostas dos clientes para o CRM ou para outra plataforma.

Com o novo MCP, parte dessas ações pode ser solicitada ao agente dentro de uma mesma interface conversacional.

Os templates também entram nessa automação

Uma das aplicações mais interessantes para operações de CRM está no gerenciamento dos templates de WhatsApp.

Uma empresa poderá descrever o tipo de comunicação que deseja criar e solicitar que o agente configure o modelo correspondente.

Por exemplo: “Crie um template de utilidade para informar ao cliente que o pedido foi enviado, incluindo um botão para acompanhar a entrega.”

O agente poderá utilizar as ferramentas disponibilizadas pela Meta para estruturar esse template e trabalhar sobre configurações existentes.

Além da criação, também será possível consultar, alterar ou excluir templates utilizando o agente. Isso não elimina, naturalmente, as políticas da plataforma nem as regras que determinam quando determinados tipos de mensagens podem ser utilizados.

O que muda é a interface utilizada para executar parte dessas tarefas.

Webhooks também podem ser configurados pela IA

Outro ponto relevante está nas integrações.

Webhooks são responsáveis por avisar outros sistemas quando alguma coisa acontece dentro do WhatsApp, como o recebimento de uma mensagem, por exemplo.

É por meio deles que uma conversa pode chegar ao CRM, ao sistema de atendimento, ao chatbot ou a outras aplicações utilizadas pela empresa.

Com o novo MCP, o desenvolvedor poderá solicitar ao agente que configure ou teste esses webhooks, reduzindo parte do trabalho manual associado à integração. Boa, né?

O agente não recebe acesso irrestrito à conta da empresa

A possibilidade de permitir que uma IA altere configurações de uma operação de WhatsApp levanta uma questão inevitável: quem controla o que o agente pode fazer?

Segundo informações divulgadas pela Meta, as ações continuam vinculadas às permissões do usuário autenticado.

O desenvolvedor escolhe quais empresas administradas por sua conta poderão ser acessadas pelo agente, e as operações realizadas por meio do MCP são registradas. Alterações que modificam efetivamente configurações dependem de uma pessoa autenticada, e não apenas de uma credencial genérica de aplicação.

Ou seja: conectar um agente não significa entregar automaticamente acesso a todos os ativos associados àquela conta.

Meta já está criando uma infraestrutura para agentes

O WhatsApp Business Tools MCP não aparece isoladamente. A Meta já possui outros servidores MCP voltados ao seu ecossistema de desenvolvimento.

Um deles é o Meta Social Technologies MCP, que pode ajudar agentes a localizar endpoints da Graph API, pesquisar documentação, examinar configurações e investigar erros.

Segundo a empresa, os dois podem ser utilizados em conjunto: enquanto o WhatsApp Business Tools MCP é voltado à operação específica do WhatsApp Business, o Social Technologies MCP possui uma atuação mais ampla sobre as tecnologias da Meta.

Outras grandes plataformas também vêm adotando a mesma arquitetura, criando servidores MCP para permitir que agentes interajam diretamente com seus serviços.

A tendência aponta para uma mudança maior: softwares estão deixando de ser operados exclusivamente por pessoas navegando por interfaces gráficas e começam a ser operados também por agentes que recebem objetivos em linguagem natural.

O que muda para quem trabalha com CRM?

No curto prazo, o impacto será muito maior para desenvolvedores, times de tecnologia, integradores e empresas que trabalham diretamente com a WhatsApp Business Platform.

Mas existe uma consequência relevante para CRM, já que boa parte do esforço operacional necessário para transformar uma estratégia de comunicação em algo executável ainda acontece entre plataformas, documentações, APIs e configurações técnicas.

Se agentes conseguirem assumir progressivamente essa camada operacional, a distância entre uma decisão de CRM e sua implementação tende a diminuir.

Criar um template, testar uma mensagem, revisar uma integração ou identificar uma configuração incorreta deixa de exigir necessariamente que alguém saiba exatamente onde clicar ou qual endpoint consultar.

O conhecimento técnico continua importante, mas o valor começa a migrar de saber executar cada etapa manualmente para saber determinar o que deve ser configurado, quais regras precisam ser respeitadas e qual experiência de relacionamento a empresa quer construir.

Perceba que a IA não está apenas entrando nas mensagens que chegam ao consumidor, está começando a entrar também na infraestrutura que torna essas mensagens possíveis.

A Meta apresentou o Muse, seu novo agente pessoal de inteligência artificial. Diferentemente de um chatbot tradicional, criado principalmente para responder perguntas e gerar conteúdo, a proposta do Muse é executar tarefas em nome do usuário.

Na prática, uma pessoa pode informar um objetivo, como reservar uma viagem, organizar compromissos, encontrar um produto, negociar uma conta ou realizar uma compra, e deixar que o agente avance pelas diferentes etapas necessárias para concluí-lo.

O lançamento aconteceu em 8 de setembro de 2026 e, neste primeiro momento, o Muse está sendo disponibilizado nos Estados Unidos para iOS, Android e web. A Meta também prevê levar o agente aos seus óculos com IA.

Mas há um detalhe particularmente relevante para a estratégia de distribuição da companhia: o Muse também pode ser acessado diretamente pelo WhatsApp.

O que o Meta Muse consegue fazer?

A principal mudança está no verbo.

Em vez de apenas explicar como fazer alguma coisa, o Muse foi projetado para fazer.

Depois que o usuário informa um objetivo, o agente pode elaborar um plano, coordenar etapas e utilizar um navegador próprio para avançar pela tarefa. Segundo a Meta, ele consegue abrir sites, preencher formulários, enviar e-mails, fazer reservas e até negociar em nome da pessoa.

Tarefas mais longas também não precisam terminar junto com a conversa.

O Muse pode continuar trabalhando mesmo depois que o aplicativo é fechado e procurar novamente o usuário quando precisar de uma decisão ou autorização.

É justamente aí que começa a aparecer uma diferença importante entre a geração anterior de assistentes de IA e a nova corrida por agentes autônomos.

Um chatbot pode pesquisar opções de hotéis, enquanto um agente pode pesquisar, comparar, selecionar e avançar pelo processo de reserva.

Um chatbot pode sugerir argumentos para negociar uma conta, mas um agente pode realizar a negociação.

Um chatbot pode recomendar produtos, já o agente pode chegar até o checkout.

O Muse também pode comprar em nome do usuário

Compras estão entre os casos de uso apresentados pela Meta. Pois é.

Quando uma transação precisa ser realizada, o Muse pode utilizar o Link, da Stripe, para concluir o pagamento. Nesse processo, é criado um número de cartão de uso único, mantendo os dados reais do cartão fora da visualização do agente e do comerciante.

A Meta afirma que o Shop Pay também será incorporado futuramente, assim como suporte ao 1Password, permitindo que o Muse utilize credenciais armazenadas pelo usuário sem precisar conhecer diretamente suas senhas.

É uma infraestrutura importante porque, quanto mais uma IA deixa de recomendar e começa a executar, maior se torna o nível de acesso necessário às contas e aos dados pessoais do usuário.

O agente pode lembrar preferências e agir de forma proativa

Outro ponto importante do Muse está na memória.

Segundo a Meta, o agente consegue aprender informações consideradas relevantes ao longo das conversas e utilizar esse contexto posteriormente.

Um exemplo apresentado pela própria empresa mostra o Muse transformando um Reel de receita salvo no Instagram em uma lista de compras. O sistema também pode considerar informações anteriores, como restrições alimentares de convidados, para sugerir o menu de um jantar.

Isso aproxima o agente de uma lógica bastante conhecida por quem trabalha com CRM: quanto mais contexto acumulado sobre uma pessoa, mais personalizada pode se tornar a próxima interação.

Só que há uma diferença importante, aqui, essa camada de dados não está sendo utilizada por uma marca para personalizar a jornada do cliente, mas sim por um agente do próprio consumidor para tomar decisões em nome dele.

Como a Meta pretende proteger senhas, pagamentos e dados pessoais

Para viabilizar esse nível de autonomia, a Meta criou uma infraestrutura específica chamada Muse Secure VM.

Cada Muse funciona em uma máquina virtual dedicada na nuvem. É nesse ambiente isolado que ficam o agente e os dados associados aos serviços conectados pelo usuário.

Existe ainda um segundo agente, chamado Sentinel, separado do Muse no nível do sistema. Segundo a empresa, nenhuma ação do Muse chega à internet sem passar por essa camada de controle.

O Muse também não recebe diretamente as senhas ou os dados de pagamento do usuário. As credenciais ficam armazenadas em um ambiente protegido e podem ser utilizadas pelo sistema sem que o agente tenha acesso ao conteúdo original.

Para determinadas ações consideradas sensíveis, como enviar um e-mail ou realizar uma compra, o sistema solicita autorização.

Além disso, o usuário pode definir quais serviços serão conectados e qual será o nível de permissão concedido a cada um deles. No caso do e-mail, por exemplo, é possível permitir apenas leitura ou também autorizar o envio de mensagens.

A Meta afirma ainda que:

• as conversas com o Muse e os dados armazenados na VM não são compartilhados com seus sistemas de anúncios;
• o usuário pode optar por não permitir que suas interações sejam utilizadas para treinamento dos modelos;
• serviços conectados podem ser desconectados a qualquer momento;
• informações armazenadas na memória do agente podem ser apagadas pelo próprio usuário.

A empresa também anunciou para ainda este ano o Muse Confidential VM, uma versão em que toda a máquina virtual será criptografada com uma chave controlada pelo usuário. Segundo a Meta, nesse modelo nem a própria companhia conseguirá acessar os dados e as conversas armazenadas no ambiente.

Muse Spark 1.3 é o modelo por trás do agente

O Muse utiliza a família Muse Spark, desenvolvida pelo Meta Superintelligence Labs.

Poucos dias antes de apresentar o agente, a Meta lançou o Muse Spark 1.3, versão desenvolvida especificamente para tarefas mais longas e fluxos de trabalho que exigem o uso de diferentes ferramentas.

Segundo a empresa, o modelo consegue trabalhar com objetivos abertos, buscar contexto em fontes diferentes, identificar lacunas no próprio plano e acompanhar múltiplos fluxos dentro de uma mesma conversa.

É uma mudança importante no tipo de problema que os modelos de IA estão tentando resolver, veja que a unidade de trabalho deixa de ser apenas o prompt e começa a ser o objetivo.

Quanto custa o Meta Muse?

O Muse possui uma versão gratuita e dois planos pagos.

Segundo informações divulgadas pela Meta ao Axios, as assinaturas custam US$ 20 e US$ 100 por mês, oferecendo maior capacidade de utilização do agente.

Alexandr Wang, Chief AI Officer da Meta, afirmou ao veículo que a expectativa da companhia é que a maioria das pessoas consiga realizar suas tarefas dentro do plano gratuito.

Por enquanto, entretanto, o Muse está disponível somente nos Estados Unidos. A Meta ainda não informou quando o produto chegará ao Brasil.

O que o Muse pode mudar na relação entre marcas e consumidores?

Talvez essa seja a parte mais relevante do lançamento para quem trabalha com CRM, e-commerce e experiência do cliente.

Durante anos, empresas otimizaram jornadas digitais partindo de uma premissa relativamente simples: é uma pessoa quem navega pelo site, compara produtos, lê argumentos, avalia ofertas e chega até o checkout.

Agentes como o Muse começam a desafiar essa premissa. Imagine um consumidor dizendo:

“Encontre um tênis de corrida para mim, até determinado preço, que entregue antes de sexta-feira e tenha a melhor política de troca.”

A decisão pode envolver dezenas de páginas, preços, avaliações, regras de frete e condições comerciais, sem que o consumidor visite pessoalmente cada uma delas.

Ou:

“Veja se consigo um plano mais barato com minha operadora. Se não conseguir, procure uma alternativa equivalente.”

Nesse cenário, a empresa não está mais negociando somente com o cliente.

Está negociando também com uma camada de inteligência artificial que representa os interesses daquele cliente.

É o começo de uma mudança que pode afetar desde SEO, e-commerce e experiência digital até precificação, atendimento e CRM.

Quando o cliente passa a ter seu próprio agente

Até agora, boa parte da discussão sobre inteligência artificial no relacionamento com clientes esteve concentrada no lado das empresas, na mesa do CRM (sim, fizemos este trocadilho):

Agentes de atendimento, de vendas, de CRM, como copilotos para equipes de marketing.

O Muse coloca a tecnologia no outro lado da mesa, o consumidor também começa a ganhar um agente.

E isso cria uma nova dinâmica, na qual de um lado, empresas utilizando IA para encontrar, personalizar e converter clientes. Do outro, consumidores utilizando IA para pesquisar, filtrar, comparar e negociar com empresas.

Nesse ambiente, talvez não seja suficiente ter a campanha mais chamativa ou simplesmente ocupar mais espaços de mídia.

Informações claras, condições comerciais facilmente interpretáveis, estoque atualizado, boas políticas de troca, dados estruturados, atendimento eficiente e uma experiência sem atrito podem se tornar ainda mais importantes quando quem estiver avaliando a jornada não for apenas uma pessoa, mas também o agente que trabalha para ela.

A disputa pela atenção do consumidor pode estar começando a ganhar um novo participante, ou melhor, um novo intermediário.

Nova solução do iFood Ads usa dados de comportamento para definir quem recebe produtos no checkout e permite acompanhar da experimentação à recompra, o que isso tem a ver com CRM?

Dar um produto gratuitamente para conquistar um novo consumidor está longe de ser novidade no marketing, não é mesmo? O que muda quando essa amostra passa a ser entregue para uma audiência selecionada a partir do comportamento de compra e a marca consegue descobrir o que aconteceu depois da experimentação?

É essa a proposta do Instant Sampling, nova solução do iFood Ads que começou a ser oferecida às marcas no Brasil.

O formato permite inserir um produto diretamente na sacola do consumidor durante o checkout no aplicativo. Para viabilizar a operação, o item aparece pelo valor simbólico de R$ 0,01 e, caso o usuário aceite a oferta, segue junto com o pedido que ele já estava fazendo.

A estreia aconteceu em parceria com a Unilever, com Rexona Clinical, mas é a combinação entre experimentação, dados comportamentais e mensuração que torna a iniciativa particularmente interessante para quem trabalha com CRM.

Como funciona o Instant Sampling do iFood?

Antes da distribuição, a marca define o público que pretende alcançar, o iFood utiliza os hábitos de consumo observados dentro de seu ecossistema para identificar os usuários que correspondem àquela audiência. A oferta do produto é então apresentada a esses consumidores no momento da finalização de uma compra.

Na prática, isso permite que a distribuição deixe de acontecer de maneira indiscriminada. Uma marca pode buscar consumidores cujos comportamentos indiquem maior afinidade com determinada categoria, por exemplo, aumentando a probabilidade de colocar o produto nas mãos de alguém com potencial real de consumo. Se o cliente aceitar, o item é acrescentado ao pedido por R$ 0,01.

há outro detalhe importante: não se trata necessariamente de uma versão reduzida criada especialmente para sampling. Segundo o iFood, a solução utiliza produtos em tamanho regular que já fazem parte dos estoques dos varejistas parceiros da plataforma, incluindo mercados, farmácias, pet shops, restaurantes e outros estabelecimentos. Dessa forma, a marca não precisa criar embalagens específicas nem estruturar uma logística paralela para distribuir as unidades.

O grande diferencial aparece depois da entrega

Historicamente, uma das dificuldades das ações de sampling é conectar a distribuição da amostra ao comportamento posterior do consumidor.

Mensurar quantas pessoas realmente experimentaram, quantas compraram posteriormente e quantas teriam comprado de qualquer maneira, por exemplo, são questionamentos realmente desafiadores de se terem respostas.

É justamente nessa etapa que o iFood pretende diferenciar o novo formato. Segundo a empresa, o painel disponibilizado aos anunciantes poderá acompanhar indicadores como volume distribuído, taxa de experimentação, recompra, fidelização, vendas incrementais, LTV e ROI.

Ou seja, o sampling deixa de terminar no momento em que o produto chega à casa do consumidor e passa a gerar um ciclo que pode ser observado desde a seleção da audiência até o comportamento posterior à experimentação.

Sampling encontra CRM e retail media

É aqui que o Instant Sampling deixa de ser apenas uma nova modalidade de anúncio (e nós amamos isso!), já que o formato reúne três ativos particularmente importantes para o marketing atual: dados de comportamento, contexto de compra e capacidade de mensuração.

O iFood não está tentando descobrir o interesse do consumidor apenas por meio de uma impressão publicitária ou de uma declaração de intenção, a plataforma possui dados gerados pelas próprias transações realizadas dentro do aplicativo, como categorias consumidas, frequência, recorrência e hábitos de compra que ajudam a construir as audiências utilizadas nas campanhas.

Isso coloca a iniciativa dentro de um movimento maior de crescimento do retail media: empresas que controlam ambientes próximos da transação transformam seus dados próprios, audiência e pontos da jornada em produtos de mídia.

No caso do iFood, esse ativo é particularmente relevante pela escala. A empresa informa atualmente possuir 65 milhões de usuários e realizar cerca de 25 bilhões de predições mensais utilizando seus modelos de inteligência artificial.

O Instant Sampling adiciona uma nova etapa a essa estrutura, pois em vez de utilizar os dados apenas para decidir quem deve ver um anúncio, eles também ajudam a decidir quem deve experimentar fisicamente um produto.

O que muda para as marcas?

A principal evolução não está no fato de colocar um produto gratuito dentro de uma sacola, mas na capacidade de conectar etapas que, tradicionalmente, ficavam separadas, como a segmentação de público, a experimentação, a compra, recompra e o retorno financeiro disso tudo.

Segundo o iFood Ads, os dados obtidos nas ações também poderão apoiar estratégias posteriores de retargeting e fidelização, o que torna a novidade ainda mais relevante, porque transforma uma ação que poderia ser tratada apenas como awareness em uma iniciativa cuja contribuição para aquisição e retenção pode ser analisada.

Naturalmente, existe uma distinção importante: os dados e a relação direta com o usuário continuam dentro do ecossistema do iFood. A novidade não significa que as marcas passam a receber os dados pessoais desses consumidores ou incorporá-los automaticamente às próprias bases de CRM.

Ainda assim, elas passam a conseguir observar algo que muitas campanhas de experimentação não conseguiam responder com precisão, que é o que acontece depois da entrega do produto.

Fontes: iFood Ads, Exame, Money Report e Portal Varejo. Informações consultadas em setembro de 2026.

A partir de 1º de outubro de 2026, empresas que utilizam a WhatsApp Business Platform terão uma nova variável para colocar na conta: mensagens de serviço enviadas pela empresa passarão a ser cobradas por mensagem.

Além disso, mensagens classificadas como utility, ou utilidade, enviadas dentro da janela de atendimento de 24 horas também deixam de ser gratuitas.

Na prática, operações de CRM, atendimento e vendas que utilizam o WhatsApp precisarão olhar para uma métrica que até agora poderia passar despercebida:

quantas mensagens são necessárias para resolver uma conversa?

Quanto mais fragmentada, longa ou mal estruturada for uma interação, maior tende a ser o custo.

A mudança não significa que o WhatsApp deixou de ser um canal interessante. Significa que eficiência conversacional passa a ter impacto direto no custo da operação.

O que muda na cobrança do WhatsApp em outubro de 2026?

Hoje, dentro da chamada janela de atendimento de 24 horas, uma empresa pode responder livremente a um cliente que iniciou uma conversa sem utilizar um template de mensagem.

A política oficial do WhatsApp estabelece essa janela a partir da última mensagem enviada pelo usuário. Durante esse período, a empresa pode responder utilizando mensagens livres e automações.

A partir de 1º de outubro de 2026, porém, essas respostas classificadas como mensagens de serviço passam a ter cobrança individual.

A mudança também alcança mensagens de utility enviadas durante essa janela.

Isso cria uma diferença importante.

Se antes uma conversa com cinco respostas da empresa ou uma conversa com quinze respostas poderiam ter praticamente o mesmo impacto de mensageria, agora o desenho da conversa interfere diretamente no custo final.

Imagine dois atendimentos:

Conversa A

Cliente: Onde está meu pedido?

Empresa: Seu pedido nº 12345 saiu para entrega hoje e pode ser acompanhado neste link: [link].

Conversa B

Cliente: Onde está meu pedido?

Empresa: Olá, tudo bem?

Cliente: Tudo.

Empresa: Como posso ajudá-lo?

Cliente: Quero saber onde está meu pedido.

Empresa: Claro! Pode me informar seu CPF?

Cliente: 000.000.000-00

Empresa: Um momento, vou consultar.

O problema deixa de ser apenas de experiência.

Agora também é financeiro.

Cada interação desnecessária adicionada ao fluxo pode aumentar o custo da operação em escala.

Quais tipos de mensagens existem no WhatsApp Business?

Para entender a cobrança, primeiro é necessário diferenciar as principais categorias de mensagens utilizadas na plataforma.

Marketing

São mensagens destinadas a promover produtos, serviços, ofertas ou estimular uma ação comercial.

Exemplos:

• lançamento de uma coleção;
• cupom de desconto;
• campanha de recompra;
• recuperação de clientes inativos;
• recomendação de produtos.

Utility ou utilidade

São mensagens relacionadas a uma ação, solicitação ou transação específica do cliente.

Exemplos:

• confirmação de pedido;
• atualização de entrega;
• segunda via de boleto;
• lembrete relacionado a uma contratação;
• atualização sobre uma solicitação.

Serviço

São as respostas enviadas pela empresa durante uma conversa iniciada pelo próprio cliente, dentro da janela de atendimento.

É justamente essa última categoria que ganha importância na mudança de outubro.

E existe uma consequência operacional relevante: o custo não desaparece quando uma conversa sai da automação e chega a uma pessoa.

Se chatbot, inteligência artificial, atendimento humano e vendedores participam da mesma jornada, é preciso analisar a conversa inteira.

Para CRM, isso significa que não basta medir o custo da ferramenta de automação ou do atendente isoladamente.

É necessário medir o custo por conversa resolvida.

O que realmente muda para as operações de CRM?

O efeito mais interessante da nova cobrança provavelmente não estará na própria tabela de preços da Meta.

Estará na forma como empresas desenham suas jornadas.

Até agora, muitas operações de WhatsApp foram construídas com uma lógica semelhante à do atendimento tradicional:

quanto mais conversa, melhor.

Só que conversa não é necessariamente sinônimo de relacionamento.

Um cliente que precisa trocar dez mensagens para descobrir onde está seu pedido não teve uma experiência mais próxima do que aquele que recebeu a informação correta na primeira resposta.

A cobrança torna essa diferença economicamente visível.

O novo problema passa a ser a quantidade de interações que a operação utiliza para gerar uma resolução, uma venda ou qualquer outro resultado.

Isso aproxima o WhatsApp de uma discussão clássica de produtividade.

Menos mensagens não significa pior relacionamento

Existe um risco evidente diante da nova cobrança: empresas tentarem simplesmente diminuir o número de mensagens.

Esse não deveria ser o objetivo, a meta não é falar menos, é resolver melhor.

Uma resposta longa, contextualizada e capaz de resolver uma dúvida pode ser melhor para o cliente, e para a empresa, do que quatro respostas curtas enviadas em sequência. Por isso, um dos efeitos da mudança deve ser a revisão dos próprios scripts de atendimento.

Perguntas como: “Olá, tudo bem?”, “Como podemos ajudá-lo?”, “Poderia explicar melhor?”, podem continuar fazendo sentido em determinados contextos, mas precisam deixar de existir automaticamente em todos os fluxos.

Quando o contexto já está disponível no CRM, no histórico do cliente ou no próprio ponto de entrada da conversa, perguntar novamente algo que a empresa já sabe deixa de ser cordialidade e passa a ser fricção.

Existe uma conexão que merece atenção.

O CRM passa a ser ainda mais importante para controlar o custo do WhatsApp

Quanto mais contexto uma empresa possui sobre o cliente, menos perguntas ela precisa fazer para atendê-lo. Se a operação já sabe:

• quem é o cliente;
• qual foi sua última compra;
• qual pedido está em trânsito;
• quais produtos visualizou;
• em qual campanha clicou;
• qual problema já relatou;
• em qual etapa da jornada está;

a conversa pode começar muito mais próxima da solução.

Isso transforma integração de dados em mecanismo de redução de custo, o CRM deixa de ser apenas a ferramenta utilizada para decidir quem deve receber uma mensagem.

Ele passa também a ajudar a determinar quanto contexto uma conversa terá antes mesmo de começar e contexto reduz interações desnecessárias.

Automação pode reduzir o custo, mas automação ruim pode aumentá-lo

Outro erro seria interpretar a nova cobrança como um argumento para automatizar indiscriminadamente o atendimento.

Automação não é sinônimo de eficiência.

Um chatbot que pergunta:

“Digite 1 para pedidos.”

“Digite 2 para trocas.”

“Digite seu CPF.”

“Confirme seu CPF.”

“Informe o número do pedido.”

pode economizar trabalho humano e, simultaneamente, criar uma jornada longa e cara, por isso, é interessante entender qual arquitetura resolve aquela demanda com o menor esforço do cliente e o menor custo total para a empresa.

Em alguns casos, será uma automação, em outros, IA e em outros, autosserviço, e em determinadas situações, colocar um vendedor ou atendente humano rapidamente na conversa pode ser economicamente melhor do que prolongar uma automação incapaz de resolver o problema.

Click to WhatsApp pode ganhar importância na aquisição

Outro elemento relevante está nas conversas originadas a partir de anúncios Click to WhatsApp.

Segundo as regras apresentadas para a mudança, quando a conversa é iniciada a partir desse tipo de anúncio, existe uma janela gratuita de 72 horas para entrega das mensagens elegíveis.

Isso abre uma discussão interessante entre mídia paga e CRM.

Imagine uma empresa com uma base antiga de contatos que não interage há meses.

Ela poderia simplesmente disparar uma campanha de WhatsApp para essa audiência.

Mas também pode utilizar essa informação como audiência para mídia e estimular o próprio consumidor a iniciar uma nova conversa.

O segundo caminho pode ter algumas vantagens:

• a pessoa demonstra intenção antes da conversa;
• a interação acontece por iniciativa do consumidor;
• reduz-se o risco de mensagens percebidas como indesejadas;
• e a janela criada pelo anúncio pode alterar a economia daquela jornada.

Isso significa que a decisão entre disparo direto e mídia Click to WhatsApp deveria começar a ser tratada como uma decisão conjunta de CRM e aquisição.

A métrica que deveria entrar no dashboard: mensagens por resolução

Se a cobrança acontece por mensagem, simplesmente acompanhar o volume de conversas não será suficiente.

Uma das primeiras métricas que as empresas deveriam começar a acompanhar é:

Mensagens da empresa por conversa resolvida

A lógica é simples:

total de mensagens enviadas pela empresa ÷ total de conversas resolvidas

Depois, o indicador pode ser aberto por motivo de contato.

Por exemplo:

Nesse exemplo, a equipe não precisa começar otimizando toda a operação.

Ela consegue enxergar onde existe maior desperdício de interação.

Se milhares de clientes perguntam todos os meses onde está o pedido e são necessárias cinco mensagens para responder algo que poderia ser entregue em uma, existe uma oportunidade objetiva de redução de custo.

O WhatsApp precisa ser medido pelo custo da jornada, não pelo preço da mensagem

Existe ainda uma armadilha na discussão sobre a nova cobrança: transformar o preço unitário da mensagem na principal métrica do canal.

O custo real do WhatsApp é maior.

Uma operação pode envolver:

• cobrança da Meta;
• plataforma ou BSP;
• software de atendimento;
• automações;
• inteligência artificial;
• equipe humana;
• integração de dados;
• mídia para aquisição da conversa.

Por isso, a conta mais útil é outra: Custo total do WhatsApp ÷ resultados produzidos pelo canal

Dependendo da operação, esse resultado pode ser:

• venda;
• lead qualificado;
• atendimento resolvido;
• cliente recuperado;
• pedido acompanhado;
• carrinho recuperado;
• recompra.

Essa lógica evita uma conclusão precipitada do tipo “WhatsApp ficou caro.”

Um atendimento pode custar mais no WhatsApp e ainda ser significativamente mais eficiente do que um telefonema para o call center. Uma campanha pode ter custo maior do que um e-mail e ainda produzir muito mais receita. Preço unitário não determina eficiência, custo por resultado, sim.

Perguntas rápidas sobre a nova cobrança do WhatsApp

Quando a nova cobrança do WhatsApp entra em vigor?

A cobrança de mensagens de serviço está prevista para começar em 1º de outubro de 2026.

Mensagens enviadas pelo cliente serão cobradas?

A cobrança discutida recai sobre mensagens enviadas pela empresa. O consumidor iniciar a conversa não representa, por si só, uma mensagem enviada pela empresa.

O que é a janela de atendimento de 24 horas?

É o período contado a partir da última mensagem enviada pelo usuário no qual a empresa pode responder sem utilizar um template aprovado.

Usar automação elimina a cobrança?

Não. A arquitetura da conversa pode reduzir o número de mensagens necessárias, mas automação, por si só, não elimina a lógica de cobrança das mensagens elegíveis.

Vale abandonar o WhatsApp por causa da mudança?

Essa conclusão não pode ser tirada apenas olhando para o preço da mensagem. A empresa precisa comparar custo por resultado e custo por conversa resolvida com outros canais.

Qual é a principal forma de reduzir o impacto?

Reduzir interações desnecessárias. Isso envolve integrar dados, melhorar scripts, automatizar demandas previsíveis e medir quantas mensagens são necessárias para resolver cada tipo de conversa.

Depois de anunciar que mensagens de serviço e mensagens de utility enviadas dentro da janela de atendimento de 24 horas passariam a ser cobradas a partir de 1º de outubro de 2026, a Meta avançou na definição do novo modelo de preços.

A principal mudança permanece a mesma: respostas enviadas pelas empresas aos consumidores deixam de ser gratuitas em situações nas quais, até setembro, não havia cobrança, mas agora as empresas têm mais informações para começar a dimensionar o impacto da mudança na operação.

A própria documentação da Meta confirma que, a partir de outubro, service passa a integrar oficialmente as categorias utilizadas para cobrança na WhatsApp Business Platform, ao lado de marketing, utility e authentication.

Para empresas que utilizam o canal em atendimento, vendas e CRM, isso transforma uma discussão aparentemente simples sobre preço de mensagem em outra pergunta: quanto custa conduzir uma conversa até um resultado?

O que muda no WhatsApp em 1º de outubro de 2026?

Hoje, quando um usuário envia uma mensagem para uma empresa, abre-se uma janela de atendimento de 24 horas.

Durante esse período, a empresa pode responder utilizando mensagens livres, não templatizadas, classificadas como mensagens de serviço.

Até setembro de 2026, essas respostas permanecem gratuitas.

A partir de 1º de outubro, passam a ser cobradas por mensagem entregue.

A mesma mudança acontece com mensagens de utility enviadas dentro da janela de 24 horas, como confirmações, atualizações de pedido e outras comunicações transacionais que, atualmente, também podem ser gratuitas nesse contexto.

A cobrança acontece por mensagem enviada pela empresa.

Mensagens enviadas pelo consumidor para a marca continuam sem cobrança.

Na prática, isso significa que uma conversa com três respostas da empresa terá uma dinâmica de custo diferente de outra que exige quinze respostas.

E é exatamente aí que a discussão deixa de ser apenas sobre preço.

Quanto vai custar uma mensagem de serviço no Brasil?

A Meta definiu que as mensagens de serviço terão a mesma tarifa-base das mensagens de utility e authentication para cada mercado.

Existe, porém, uma diferença importante, enquanto utility e authentication podem acessar faixas progressivas de desconto por volume, as mensagens de serviço não terão esse mecanismo.

Informações divulgadas após a atualização das condições apontam para um valor aproximado de R$ 0,043 por mensagem de serviço no Brasil, considerando tributos.

Isoladamente, alguns centavos parecem pouco, mas o problema aparece mesmo quando multiplicamos esse valor pela escala da operação.

Uma empresa que envia centenas de milhares ou milhões de respostas por mês passa a incorporar uma nova variável relevante no custo do atendimento e do CRM.

As primeiras 1.000 mensagens serão gratuitas?

Outra informação divulgada junto às novas condições é a existência de uma franquia mensal de 1.000 mensagens de serviço gratuitas por número da empresa.

Para operações menores, esse volume pode absorver uma parcela importante do consumo, para operações de maior escala, entretanto, a franquia não elimina a questão central.

Depois desse volume, cada interação adicional volta a contribuir diretamente para o custo da conversa.

A nova cobrança muda a forma de medir o WhatsApp

Historicamente, boa parte das operações acompanha métricas como:

• quantidade de conversas;
• tempo médio de atendimento;
• taxa de resposta;
• conversão;
• receita gerada pelo canal.

A nova precificação adiciona uma camada.

As empresas precisarão começar a observar também novas métricas (muitas ferramentas terão que se adaptar para trazê-las):

mensagens por venda

mensagens por atendimento resolvido

mensagens por carrinho recuperado

custo por conversa resolvida

custo por venda gerada

Imagine duas empresas resolvendo a mesma solicitação.

A primeira precisa trocar quinze mensagens para encontrar o pedido do consumidor, entender o problema e apresentar uma resposta.

A segunda precisa de quatro porque possui integração entre CRM, pedidos e atendimento e já conhece boa parte daquele contexto.

O preço de cada mensagem pode ser exatamente o mesmo, mas o custo da resolução, não.

Eficiência não significa mandar menos mensagens

Existe um risco previsível com a mudança: empresas começarem a pressionar equipes para “diminuir o número de mensagens”.

Esse não deveria ser o objetivo.

Uma conversa complexa pode exigir muitas interações e continuar sendo eficiente.

O desperdício aparece quando mensagens existem porque a jornada foi mal desenhada.

Por exemplo:

• o consumidor precisa informar novamente dados que a empresa já possui;
• o chatbot faz perguntas que não interferem na resolução;
• uma transferência obriga o cliente a repetir toda a história;
• o vendedor envia uma informação dividida em várias mensagens;
• diferentes sistemas não compartilham contexto;
• cada etapa do processo exige uma nova pergunta.

Mais contexto de CRM pode significar menor custo de WhatsApp

A mudança também reforça uma discussão importante sobre integração de dados. Quanto mais informações a empresa possui no momento em que uma conversa começa, menos perguntas precisa fazer para compreender o consumidor.

Se o CRM já sabe:

• quem é aquele cliente;
• qual foi sua última compra;
• qual pedido está aberto;
• qual produto ele visualizou;
• de qual campanha veio;
• qual atendimento teve anteriormente;

a conversa pode começar muito mais próxima da solução.

Nesse cenário, dados deixam de ser apenas combustível para personalização e passam também a influenciar diretamente o custo operacional do canal.

Quanto mais contexto disponível, menor tende a ser a necessidade de interações para reconstruí-lo.

Automação e IA também precisam entrar nessa conta

A cobrança não desaparece porque existe uma automação no meio da jornada.

A Meta diferencia mensagens geradas pelo Meta Business Agent, que possui modelo próprio de cobrança baseado em tokens, das mensagens de serviço enviadas por pessoas ou por soluções de IA de terceiros.

No caso de soluções externas, uma empresa pode inclusive ter dois componentes de custo:

uso da inteligência artificial + entrega da mensagem no WhatsApp.

Por isso, colocar IA em todas as etapas não significa necessariamente reduzir custo.

Uma automação que envia dez mensagens para resolver uma demanda que poderia ser resolvida em duas não se tornou eficiente apenas porque não utilizou um atendente humano.

O desafio vai estar na combinação entre automação, IA e atendimento humano que seja capaz de gerar o melhor resultado com menor atrito e melhor custo total.

Click to WhatsApp continua sendo uma exceção importante

As chamadas Free Entry Point Windows continuam previstas no modelo.

Ou seja, quando um consumidor inicia a conversa a partir de um anúncio Click to WhatsApp ou de determinados botões de ação do Facebook e a empresa responde dentro do período exigido, abre-se uma janela gratuita de 72 horas.

Durante essa janela, mensagens elegíveis podem ser enviadas sem cobrança de entrega.

Isso mantém o Click to WhatsApp como uma peça importante da estratégia, principalmente quando CRM e mídia passam a trabalhar juntos.

Para públicos frios, por exemplo, pode fazer mais sentido estimular a pessoa a iniciar a interação do que simplesmente enviar uma mensagem direta para uma audiência que não demonstra interesse há meses.

Utility continua podendo ter desconto por volume

Outra distinção importante no novo cenário está nas faixas de volume.

A Meta mantém um modelo no qual empresas podem desbloquear tarifas menores para mensagens de utility e authentication à medida que aumentam o volume enviado.

Os descontos são aplicados por mercado e categoria e podem chegar a percentuais progressivamente maiores conforme a empresa avança nos tiers definidos pela plataforma.

Service, porém, não entra nessa estrutura.

Isso significa que operações com grande volume de atendimento precisam tratar separadamente o impacto dessa categoria.

O que muda na gestão do WhatsApp?

No ponto de vista de gestão, o desafio passa pela mensuração de custos. Mas se antes isto estava relacionado à quanto custa enviar uma mensagem, agora vai além, e passa-se a ser necessário entendimento do quanto custa produzir o resultado esperado.

Uma operação pode envolver:

• mensageria;
• plataforma;
• BSP;
• atendimento humano;
• automação;
• inteligência artificial;
• mídia;
• integrações;
• tecnologia.

que veja bem, vai muito além só do custo da tarifa da Meta, portanto, tudo isso deveria ser relacionado ao valor produzido pelo canal.

Uma conversa que custa R$ 2 e gera uma venda de R$ 500 pode ser extremamente eficiente, enquanto outra que custa R$ 0,50 e não resolve o atendimento pode ser cara.

A unidade de análise vai além de ser apenas a mensagem, mas também o resultado da conversa.

A cobrança não muda apenas o preço. Muda o incentivo.

A chegada da nova cobrança torna financeiramente visível algo que já deveria ser uma preocupação das operações de CRM.

Conversar mais não significa necessariamente relacionar melhor.

Uma boa operação não é aquela que troca o maior número possível de mensagens.

É aquela que entende rapidamente o contexto, reduz atrito e conduz o consumidor ao resultado.

A partir de outubro, essa eficiência deixa de impactar apenas experiência e produtividade.

Passa a impactar também a margem.

E talvez essa seja a mudança mais importante do novo modelo de cobrança do WhatsApp.

Perguntas rápidas sobre a nova cobrança do WhatsApp

Quando começa a cobrança de mensagens de serviço?

Em 1º de outubro de 2026.

Mensagens do consumidor também serão cobradas?

Não. A Meta cobra mensagens entregues pela empresa ao usuário.

Utility continuará gratuita dentro da janela de 24 horas?

Não. A partir de outubro, utility enviada dentro da janela também passa a ser cobrada.

Service terá desconto por volume?

Não. Os tiers de volume continuam disponíveis para utility e authentication, mas não para service.

Click to WhatsApp continua oferecendo janela gratuita?

Sim. A janela gratuita de entrada de 72 horas permanece prevista nas condições da plataforma.

Qual deveria ser a principal métrica agora?

Além do custo por mensagem, empresas deveriam acompanhar mensagens por resultado e custo por resultado.

Apresentado no Conversations 2026, em Londres, o agente de IA da Meta promete responder clientes, recomendar produtos, agendar horários, qualificar leads, fechar vendas e se conectar aos sistemas internos das empresas

A Meta anunciou, em 3 de junho de 2026, durante o Conversations 2026, realizado em Londres, o lançamento do Meta Business Agent, uma nova solução de inteligência artificial voltada para empresas de todos os portes, trazendo case brasileiro e nós assistimos na íntegra para trazer para você.

A proposta é transformar WhatsApp, Messenger e Instagram em ambientes mais completos de relacionamento, atendimento, vendas e operação. Na prática, a Meta quer que empresas passem a contar com agentes de IA capazes de conversar com clientes, responder dúvidas, fazer recomendações, conduzir jornadas comerciais e apoiar a gestão do negócio.

Segundo a companhia, mais de um milhão de empresas já usam agentes da Meta no WhatsApp e no Messenger para responder clientes 24 horas por dia. Agora, a empresa está expandindo a solução globalmente e também levando os agentes para o Instagram.

A tese apresentada no evento é direta: toda empresa deveria ter um agente de IA, assim como hoje tem site, e-mail e perfis em redes sociais.

O que é o Meta Business Agent

O Meta Business Agent é um agente de IA criado para representar a empresa em conversas com clientes dentro dos aplicativos da Meta.

Ele pode ser configurado em poucos minutos, usando informações já existentes da empresa, como página do Facebook, perfil do Instagram, catálogo de produtos, site e conversas anteriores. Para operações mais complexas, a solução também pode ser conectada à infraestrutura interna da empresa.

Entre as funções apresentadas pela Meta estão:

• responder perguntas específicas sobre a empresa;
• fazer recomendações de produtos a partir do catálogo;
• agendar horários;
• qualificar leads;
• conduzir vendas;
• permitir que um humano assuma a conversa quando necessário;
• gerar resumos sobre conversas perdidas;
• trazer insights sobre clientes;
• apoiar decisões operacionais do negócio.

A Meta também apresentou a Meta Business Agent Platform, uma plataforma voltada para empresas que precisam criar, personalizar e implementar agentes em escala. A solução permite conexão com sistemas como plataformas de e-commerce, CRM, help desk e outras ferramentas usadas na operação.

Esse ponto é importante porque mostra que a proposta vai além de um chatbot tradicional.

O agente não está sendo posicionado apenas como uma ferramenta para responder perguntas frequentes. A Meta quer que ele funcione como uma camada operacional dentro da conversa, conectando cliente, dados, sistemas e jornada comercial.

Movida mostra aluguel de carro dentro do WhatsApp

Um dos cases apresentados no evento foi o da Movida, empresa brasileira de aluguel de carros.

Durante a apresentação, Gustavo Moscatelli, CEO da Movida, mostrou como a companhia está usando a Meta Business Agent Platform para criar uma experiência de aluguel de carro diretamente dentro do WhatsApp.

No exemplo apresentado, o cliente inicia uma conversa com a Movida pelo WhatsApp, informa que precisa de um carro em São Paulo, no Aeroporto de Guarulhos, por três dias, escolhe o veículo, seleciona o seguro, confirma os dados da reserva e realiza o pagamento sem sair do chat.

A experiência é possível porque o agente está integrado aos sistemas internos da empresa, incluindo informações de produto, preço, frota e disponibilidade.

O caso da Movida mostra uma mudança relevante para o CRM: o WhatsApp deixa de ser apenas um canal de atendimento ou disparo de mensagens e passa a funcionar como ambiente transacional.

A conversa não serve apenas para tirar dúvidas. Ela passa a conduzir uma jornada completa de compra.

Segundo a apresentação, a Movida também trabalha em próximos passos como integração com programa de fidelidade, anúncios que levam para conversas no WhatsApp, suporte durante o aluguel, assistência na estrada, atendimento ao cliente e relacionamento contínuo dentro do chat.

Air France usa WhatsApp ao longo da jornada de viagem

Outro case apresentado foi o da Air France.

A companhia mostrou como levou parte da experiência do passageiro para o WhatsApp, com comunicações que acompanham diferentes momentos da jornada de viagem.

A empresa citou usos como lembretes de check-in, informações de embarque, mudanças de portão, atualizações sobre bagagem, mensagens de serviço, atendimento com chatbot inteligente, transbordo para atendimento humano e comunicações relacionadas ao programa de fidelidade Flying Blue.

Também foram mencionadas mensagens de marketing, ofertas personalizadas e comunicações inspiracionais sobre destinos, sempre considerando o consentimento do cliente.

O caso da Air France reforça uma leitura importante: o WhatsApp passa a atuar como uma linha contínua de relacionamento, e não apenas como canal de campanha.

Em uma viagem, contexto é fundamental. A informação certa, no momento certo, pode reduzir ansiedade, evitar atrito, melhorar a percepção de cuidado e diminuir a necessidade de contato com suporte.

Para CRM, esse é um ponto central. A oportunidade não está apenas em enviar mais mensagens pelo WhatsApp, mas em orquestrar momentos relevantes da jornada do cliente.

Descoberta de empresas dentro do WhatsApp

Além dos agentes, a Meta também anunciou novidades para facilitar a descoberta de empresas dentro do WhatsApp.

Segundo a companhia, em breve as pessoas poderão encontrar empresas digitando o nome delas na barra de pesquisa do aplicativo ou compartilhando números e cartões de contato em conversas com amigos e familiares.

A ideia é reduzir a fricção entre descobrir uma empresa e iniciar uma conversa.

Na prática, isso aproxima mídia, busca, recomendação social, atendimento e venda. Um cliente pode ver um anúncio, receber uma indicação em um grupo ou procurar uma marca diretamente no WhatsApp e iniciar uma conversa com um agente capaz de responder rapidamente.

Para negócios, isso pode transformar a conversa no primeiro ponto de contato da jornada.

Por que isso importa para CRM

O anúncio da Meta sinaliza uma mudança relevante para o mercado de relacionamento com clientes.

Até aqui, muitas empresas trataram o WhatsApp como mais um canal de envio: campanhas, lembretes, cupons, avisos, recuperação de carrinho e atendimento pontual.

Com os agentes de IA, a lógica começa a mudar.

O canal passa a ter potencial para receber intenção, interpretar contexto, responder em linguagem natural, acessar sistemas, recomendar produtos, resolver dúvidas, conduzir transações e alimentar aprendizados para o negócio.

Isso impacta diretamente o trabalho de CRM.

A segmentação tende a ficar mais dinâmica, porque a conversa revela intenção em tempo real. Os fluxos deixam de ser apenas lineares, porque o cliente pode perguntar, comparar, pedir ajuda, mudar de ideia ou comprar no meio da interação. O conteúdo deixa de ser só campanha e passa a ser base de conhecimento para a IA. E a mensuração precisa ir além de envio, leitura e clique, passando a considerar resolução, conversão por intenção, dúvidas recorrentes, objeções, transbordo para humano e impacto na recompra.

O CRM conversacional exige mais do que tecnologia.

Exige arquitetura de jornada, dados organizados, regras claras, integração entre sistemas, governança de conteúdo, tom de voz bem definido e critérios de quando a IA deve ou não assumir uma conversa.

A nova disputa será pela qualidade da conversa

O lançamento do Meta Business Agent reforça um movimento maior: empresas estão entrando em uma fase em que relacionamento, atendimento, vendas e inteligência de negócio passam a acontecer cada vez mais dentro das conversas.

Mas isso também traz um alerta.

Automatizar conversa não significa, necessariamente, melhorar relacionamento.

Se a empresa não tem clareza sobre jornada, dados, políticas, catálogo, tom de voz e proposta de valor, a IA pode apenas escalar a desorganização. Responder mais rápido não resolve uma experiência mal desenhada.

Para profissionais de CRM, o movimento abre uma oportunidade importante: assumir um papel mais estratégico na construção dessa nova camada conversacional.

A pergunta deixa de ser apenas “qual mensagem vamos disparar?” e passa a ser “qual conversa precisamos sustentar com o cliente?”.

O anúncio da Meta mostra que WhatsApp, Messenger e Instagram estão deixando de ser apenas canais de comunicação. Eles caminham para se tornar ambientes de relacionamento, venda, suporte, retenção e aprendizado.

A tecnologia está avançando rápido.

A vantagem competitiva, no entanto, continuará com as empresas que souberem usar essa tecnologia para criar relações mais úteis, contextuais e consistentes com seus clientes.