Klarna aposta em IA e modelo sob demanda para reformular atendimento e preparar IPO

A Klarna, fintech sueca conhecida por popularizar o modelo “compre agora, pague depois”, voltou a ajustar sua estratégia de atendimento ao cliente em meio à preparação para um IPO avaliado em US$ 15 bilhões. Após substituir 700 postos de atendimento por inteligência artificial no fim de 2023, a empresa reconheceu falhas no modelo e anunciou um novo sistema híbrido: uma espécie de “Uber do suporte”, onde agentes humanos trabalham sob demanda em um marketplace remoto.

A decisão ocorre após feedback negativo sobre a qualidade do atendimento automatizado. A declaração do CEO Sebastian Siemiatkowski sinaliza uma mudança de enfoque: “Investir na qualidade do suporte humano é o caminho do futuro”. O novo modelo deve priorizar estudantes e moradores de regiões rurais, conectando-os aos chamados por meio de uma plataforma com login flexível e remuneração por ticket resolvido. O objetivo é garantir atendimento mais rápido e humano, sem retornar ao modelo tradicional de full-time employees.

A mudança estrutural no atendimento ocorre em paralelo a uma reorganização mais ampla. Após atingir um valuation de US$ 45 bilhões em 2021, a Klarna viu seu valor de mercado despencar para US$ 6 bilhões em 2022, puxado pela deterioração do mercado de crédito e queda nos volumes de transação. Em 2025, a empresa tenta se reposicionar com tecnologia, estrutura de custos enxuta e foco em rentabilidade. O retorno ao mercado está sendo projetado com múltiplo de 2,5x sobre receita prevista de US$ 6 bilhões, o que colocaria a empresa novamente no radar de investidores institucionais.

O maior desafio segue sendo a inadimplência: a Klarna registrou US$ 136 milhões em perdas com crédito no último trimestre, indicando que o modelo BNPL (Buy Now Pay Later) ainda requer ajustes de educação financeira e controle de risco. Mesmo assim, a fintech mantém sua diretriz de redução de força de trabalho em 20% ao longo dos próximos 12 meses, com expectativa de absorção das tarefas por sistemas internos baseados em IA, especialmente em tecnologia e análise de risco.