A fraude digital deixou de ser um evento ocasional — ela se tornou parte da rotina diária do e-commerce. Dados da Nethone mostram que as tentativas suspeitas de fraude permaneceram acima de 400 milhões em janeiro e fevereiro, indicando que fraudadores continuam a mirar usuários mesmo quando o volume de devoluções, reembolsos e reclamações está no auge — tornando a detecção ainda mais desafiadora.

O foco principal dessas ações é o comércio digital de alto valor, como e-commerces que vendem produtos de alto preço e empresas do setor de passagens aéreas. Esses negócios, por serem mais atraentes para criminosos, são forçados a inovar mais rápido que os demais, transformando-se em laboratórios para as tecnologias mais recentes de detecção de fraudes.

O que torna uma transação de alto risco (o chamado “high-risk business”) é a associação com operações de alto valor, liquidez imediata ou grande volume. Estamos falando de:

Plataformas de e-commerce para itens caros, como eletrônicos, e marketplaces de marcas premium, que lidam com produtos facilmente revendidos no mercado informal;

Jogos e apostas online, que permitem movimentação e multiplicação rápida de recursos;

Turismo e passagens aéreas, com valores médios de transação elevados e potencial imediato de revenda;

Criptomoedas e ativos digitais, que possibilitam transações marcadas por anonimato, liquidez e ausência de fronteiras;

Serviços de fintechs, nos quais abertura de contas e interações com clientes são vulneráveis a engenharia social e golpes de account takeover.

Empresas com esse perfil enfrentam ameaças sofisticadas diariamente, o que as obriga a elevar seus padrões de segurança e inovar continuamente. As que estão fora desse grupo devem prestar bastante atenção, porque os riscos enfrentados por esses negócios hoje tendem a se espalhar por todo o mercado em pouco tempo.

Os problemas das abordagens tradicionais de prevenção

A resposta clássica à fraude é o bloqueio com base em dados cadastrais e histórico de transações. Trata-se de um modelo estático, com limitações claras, como o bloqueio excessivo, que aumenta o número de falsos positivos e leva à perda de clientes legítimos. Além disso, o modelo tradicional não acompanha o dinamismo dos ataques, e fraudadores sofisticados já sabem manipular dados estáticos, como números de documentos, endereços e cartões clonados.

No fim das contas, bloquear demais custa vendas; bloquear de menos gera perdas financeiras. É por isso que é tão importante incluir outros elementos na equação, como a análise comportamental. Esse já é um aprendizado dos setores de alto risco, que não limitam mais suas avaliações ao que o usuário informa, mas também analisam como ele se comporta online.

Algumas métricas comportamentais que vêm sendo aplicadas com sucesso incluem:

Velocidade e padrão de digitação;

Geolocalização e discrepâncias com o endereço de cobrança;

Uso de VPNs ou emuladores de dispositivos;

Fluxo de navegação (tempo nas páginas, tentativas repetidas, caminhos de cliques).

Fraudadores podem obter dados cadastrais, mas é muito mais difícil replicar de forma consistente um padrão comportamental legítimo.

Inteligência Artificial na linha de frente

A principal lição que o comércio digital de alto valor pode ensinar sobre prevenção a fraudes é que ela nunca é estática: trata-se de um processo contínuo, que exige atualizações constantes em resposta às técnicas criminosas em evolução.

Todo e-commerce, mesmo os considerados de menor risco, deveria se inspirar nesse ecossistema dinâmico e adotar uma postura proativa, já que reputação, fluxo de caixa e relacionamento com clientes dependem da capacidade de detectar e bloquear ameaças.

O uso massivo de tecnologias como Inteligência Artificial (IA) possibilita a detecção de anomalias em tempo real, algo essencial em setores onde as decisões precisam ser tomadas instantaneamente. Além disso, esses sistemas têm capacidade de aprendizado contínuo — os modelos se aprimoram à medida que identificam novos vetores de ataque, proporcionando respostas mais rápidas e eficazes a comportamentos emergentes.

A IA ainda não substituiu completamente a análise humana, mas potencializa as equipes antifraude ao automatizar volumes massivos de tentativas, criando uma combinação que torna as defesas muito mais robustas.

O que todos os setores precisam entender (e rápido)

Os investimentos e estratégias de segurança dos setores de alto risco devem ser tratados como referência para todo o mercado. Afinal, a evolução tecnológica acontece dos dois lados — defensores e fraudadores — e o que está sendo testado hoje em setores altamente visados pode se espalhar para outros muito em breve.

Como mostram os dados, a fraude está cada vez mais dinâmica, não mais restrita a datas-chave do calendário comercial, e é um erro tratá-la como um “problema da equipe de TI”.

Na prática, isso significa que reforçar defesas apenas em novembro, antes da Black Friday, não é suficiente. Mesmo para setores de risco moderado, o caminho é priorizar o investimento em tecnologia comportamental e IA.

Aqueles que acompanham de perto como os setores de alto risco lidam com a fraude estão mais preparados para os desafios que já batem à porta do mercado como um todo — porque prevenção a fraudes é uma estratégia de negócios, não apenas uma medida de defesa.

Por Thiago Bertacchini, Head de Vendas da Nethone

Por Edsel Simas, Chief Technology Officer da Setrion Software e da Milldesk

A pressão por margens mais enxutas e prazos cada vez mais rígidos tem levado o setor logístico a um ponto de inflexão. Em um mercado em que minutos de atraso impactam contratos e fidelização, garantir a disponibilidade dos sistemas e a padronização de processos entre unidades operacionais deixou de ser apenas um desafio técnico — tornou-se uma demanda estratégica.

O help desk — muitas vezes tratado como uma função operacional básica — dentro deste contexto, passou a desempenhar um papel central na eficiência da cadeia de valor. Quando estruturado com tecnologia, automação e visibilidade, o suporte técnico transforma-se em uma ferramenta capaz de reduzir custos, evitar perdas operacionais e aumentar o controle de ponta a ponta, especialmente em empresas com múltiplas localidades.

Dados recentes ajudam a dimensionar o impacto da indisponibilidade nos resultados logísticos. Segundo estimativas da Gartner, uma hora de downtime pode custar até US$ 42 mil para uma empresa de médio ou grande porte. E não são eventos esporádicos: o mesmo estudo indica que empresas enfrentam, em média, 87 horas de paralisação não planejada por ano — o equivalente a quase quatro dias inteiros de operação parada.

No setor de logística, no qual a disponibilidade de sistemas de gestão de armazém (WMS), transporte (TMS), dispositivos móveis, redes e impressoras está diretamente conectada à produtividade, cada interrupção impacta prazos, penalidades contratuais, roteirizações e satisfação do cliente final.

A complexidade do suporte em ambientes descentralizados

Em operações logísticas distribuídas, a descentralização da TI amplifica os desafios do suporte. Armazéns, filiais, hubs urbanos e centros de distribuição operam com estruturas diversas, perfis distintos de usuários e níveis variados de maturidade técnica.

Em muitas organizações, o atendimento ainda depende de equipes locais sobrecarregadas ou de suporte presencial vindo da matriz — um modelo que gera disparidades nos tempos de resposta, improvisos na resolução e, principalmente, perda de visibilidade para os gestores corporativos.

Segundo um levantamento realizado em 2024 por uma consultoria global de ITSM, quase 46% das empresas com operações geograficamente distribuídas relatam dificuldades para manter níveis de serviço consistentes entre as unidades. E quando não há padronização, o suporte se torna reativo, lento e propenso ao retrabalho. Tickets se perdem, históricos não são consolidados e problemas recorrentes deixam de ser identificados, multiplicando custos operacionais silenciosos.

Centralização e visibilidade: o que muda com um help desk estruturado

A adoção de uma solução eficiente e centralizada de help desk representa um divisor de águas para empresas logísticas. Trata-se de um modelo que unifica o suporte técnico em uma única plataforma, permitindo que todos os chamados — independentemente da localidade de origem — sigam fluxos definidos, com categorização padronizada, níveis de prioridade e prazos de atendimento acordados.

Esse tipo de estrutura cria um ambiente em que a visibilidade em tempo real é garantida. O gestor de TI consegue acompanhar os incidentes por unidade, por sistema afetado ou por tipo de problema, identificando tendências, gargalos e áreas que exigem reforço técnico ou treinamento. Esse monitoramento contínuo, associado a indicadores de desempenho como SLAs (Acordos de Nível de Serviço) e SLIs (Indicadores de Nível de Serviço), transforma a TI em um centro de decisão baseado em dados, e não mais em suposições.

Ao centralizar o atendimento, a empresa também reduz a dependência de suporte presencial em localidades remotas. Incidentes que antes exigiam deslocamento de técnicos passam a ser resolvidos por acesso remoto, com rapidez, padronização e menor custo. Estudos indicam que o suporte remoto reduz o tempo médio de resolução em até 30% e os custos operacionais em cerca de 50%, principalmente quando associado a fluxos automatizados.

Automação e padronização: a nova base da eficiência

A automação é um dos principais diferenciais de uma solução moderna de help desk. Tarefas repetitivas e de baixo valor — como redefinição de senhas, atualizações de sistema ou diagnóstico de falhas conhecidas — podem ser executadas automaticamente, liberando a equipe para lidar com incidentes mais complexos e estratégicos. Além disso, fluxos inteligentes garantem que chamados sejam roteados diretamente para o time ou analista certo, de acordo com regras de negócio previamente configuradas.

Esse modelo elimina a necessidade de triagem manual e reduz significativamente o tempo de atendimento. Também evita escalonamentos desnecessários e contribui para melhorar a experiência do usuário interno, que passa a contar com um suporte mais ágil, preciso e previsível.

Outro recurso essencial nesse contexto é a base de conhecimento integrada, alimentada de forma contínua por chamados resolvidos. Cada incidente se transforma em aprendizado documentado, acessível não apenas à equipe técnica, mas também aos usuários. Com isso, a organização pode oferecer portais de autoatendimento e FAQs dinâmicos, permitindo que problemas simples sejam resolvidos pelo próprio colaborador, sem abrir um ticket. A automação combinada à inteligência da base de conhecimento reduz o volume de chamados e melhora o tempo médio de resposta, ao mesmo tempo em que fortalece a autonomia das equipes operacionais.

Indicadores, relatórios e decisões orientadas por dados

Em ambientes logísticos, onde cada minuto conta, a previsibilidade operacional é um ativo valioso. Por isso, outro benefício estratégico da adoção de um help desk estruturado é a capacidade de gerar relatórios acionáveis — com indicadores segmentados por filial, tipo de chamado, tempo de resolução, frequência de reabertura e grau de impacto.

Com esses dados em mãos, a TI pode avaliar com mais clareza quais unidades exigem reforço de infraestrutura, quais sistemas apresentam maior instabilidade e onde estão os pontos de falha recorrentes. Essa visibilidade não apenas otimiza investimentos, como também permite que a área de tecnologia atue de forma proativa, antecipando demandas e reduzindo a probabilidade de falhas críticas.

Um estudo publicado em 2024 por uma associação internacional de service management mostrou que organizações que operam com SLAs bem definidos e acompanhados conseguiram reduzir em 76% a ocorrência de incidentes críticos. Mais do que isso, aumentaram em até 20% a disponibilidade dos sistemas mais sensíveis à operação, como WMS e plataformas de roteirização.

Impacto financeiro e retorno tangível

Os ganhos de eficiência e controle proporcionados por uma estrutura de help desk bem implementada resultam em impactos financeiros tangíveis. Além da redução direta com deslocamentos, visitas técnicas e retrabalho, há uma economia significativa associada à diminuição do tempo de inatividade.

Para se ter uma ideia, segundo dados da IBM, empresas que adotam automação no suporte conseguem reduzir os custos médios por incidente em até 45%, além de melhorar a taxa de resolução no primeiro contato — um indicador fundamental para conter chamados reincidentes e preservar a produtividade das operações locais.

A própria rastreabilidade de processos também colabora para a redução de riscos. Em segmentos regulados, como o transporte de produtos farmacêuticos ou alimentos, manter histórico completo e auditar o suporte é essencial para atender exigências legais e contratuais. O help desk, nesse contexto, torna-se não apenas uma ferramenta de atendimento, mas um componente estratégico da governança e da conformidade operacional.

A eficiência operacional no setor logístico depende de múltiplos fatores, mas poucos têm impacto tão direto — e muitas vezes negligenciado — quanto o suporte técnico. Em empresas com unidades espalhadas, filiais remotas e grande dependência de sistemas integrados, investir em uma solução eficiente de help desk não é uma questão de conveniência: é uma estratégia para proteger margem, garantir qualidade e escalar com segurança.

Ao centralizar o atendimento, automatizar fluxos, medir desempenho com precisão e documentar aprendizados, a TI passa a operar com previsibilidade e inteligência — entregando valor real à operação. E em um mercado cada vez mais exigente, onde o erro custa caro e a demora compromete contratos, ter um help desk forte é mais do que importante: é uma forma de garantir que o negócio continue rodando, sem paradas, com controle, visibilidade e confiança.

A história recente da tecnologia é marcada pela promessa da desintermediação. No início da internet, havia a crença de que a rede permitiria conexões diretas, em que artistas conversariam com seus fãs sem gravadoras, empresas venderiam para consumidores sem varejistas, ideias circulariam sem filtros. Era um ideal libertário, quase romântico, de um mundo mais simples e transparente. Por um tempo, essa visão pareceu ganhar corpo, mas a realidade se reorganizou em torno de novos intermediários, tão poderosos quanto os antigos, embora disfarçados sob a forma de plataformas digitais.

Serviços como Uber, Mercado Livre, Instagram e Amazon criaram ecossistemas fechados que facilitaram interações e transações, mas também estabeleceram novas camadas entre o desejo e a sua realização. Eram práticos, eficientes e, muitas vezes, inevitáveis. A ascensão do software como serviço (SaaS) consolidou um modelo em que a tecnologia se apresenta como embalagem, onde uma interface elegante que envolve a intenção do usuário e a traduz em ação, mas que, no processo, mantém-se como barreira.

Esse modelo, porém, começa a mostrar sinais de transformação profunda. Três em cada quatro empresas (75%) planejam priorizar operações de backup de aplicativos SaaS como uma exigência crítica até 2028, um salto expressivo frente aos 15% registrados em 2024, segundo o Gartner. Por mais fluida que uma interface pareça, ela exige abrir um aplicativo, digitar, selecionar e navegar. Cada microdecisão representa um atrito, e o acúmulo dessas pequenas fricções se tornou evidente.

Atualmente, vivemos cercados por senhas, fluxos e telas, em um labirinto de ferramentas que deveriam facilitar, mas frequentemente complicam. Com isso, cresce a percepção de que não buscamos aplicativos em si, mas os resultados que eles entregam. E se for possível chegar a esses resultados sem passar por um app, melhor ainda. A inteligência artificial está promovendo essa mudança silenciosa e integrada, especialmente pela popularização de interfaces naturais como a pesquisa por voz.

Em 2025, cerca de 20,5% das pessoas no mundo utilizam essa forma de pesquisa, um leve aumento em relação aos 20,3% registrados no primeiro trimestre de 2024, conforme dados da Data Reportal. Além disso, o número de assistentes de voz em uso ultrapassa a população global, atingindo 8,4 bilhões de dispositivos em 2025, segundo a Statista. Ao fundir intenção e execução em um mesmo ato, a IA elimina a necessidade de interações explícitas com plataformas.

A busca online já oferece sinais dessa transição, em que digita-se uma pergunta e a resposta aparece, sem cliques ou filtragem manual. A pesquisa tradicional, que exigia múltiplos passos, começa a ser substituída por respostas diretas. Essa é a nova desintermediação, não um rompimento visível, mas um desaparecimento gradual das ferramentas, e essa transformação desloca o papel da tecnologia de interface para infraestrutura.

Em breve, tarefas como escrever, organizar, traduzir ou planejar poderão ser executadas no momento em que o desejo surgir, sem a mediação de aplicativos visíveis. A tecnologia se tornará tão onipresente e silenciosa quanto a eletricidade ou a água encanada, essencial, mas invisível. Isso implica que muitos softwares e plataformas, antes centrais na experiência digital, deixarão de ter forma, marca ou presença perceptível.

A consequência prática é que parte significativa do ecossistema de SaaS pode se tornar infraestrutura e não mais serviço ao usuário final. Quando a funcionalidade se torna interna a uma camada cognitiva automatizada, desaparece a necessidade de acessar ferramentas específicas. Para o usuário, essa ausência não será uma perda; pelo contrário, será percebida como ganho de fluidez. A nostalgia por aplicativos deixará de existir porque, na prática, eles se dissolverão no fluxo das tarefas.

O impacto dessa desintermediação sobre o mercado é profundo. Modelos de negócio baseados na retenção do usuário em uma plataforma precisarão se reinventar, pois o valor passará a residir no resultado, não no caminho. Para empresas, isso significa competir não mais pela interface mais atraente, mas pela capacidade de integrar-se de forma invisível e eficiente à vida do usuário. Para consumidores, abre-se a possibilidade de um cotidiano menos fragmentado por telas e logins, mas mais dependente de infraestruturas controladas por poucos fornecedores globais.

A grande desintermediação que emerge não é utópica nem libertária, como se sonhou nos anos iniciais da internet. É técnica, silenciosa e definitiva. Ao encurtar a distância entre pensamento e ação, a inteligência artificial apaga o centro da experiência digital e relega as interfaces ao segundo plano. No futuro próximo, não notaremos quando um aplicativo deixar de existir, simplesmente seguiremos em frente, como se ele nunca tivesse feito parte do nosso cotidiano. E talvez seja exatamente aí que se perceba que o futuro já chegou.