Entre WhatsApp, Telegram e IA local: como as empresas brasileiras estão, de fato, se comunicando em 2025

Em 2025, o WhatsApp continua soberano nos smartphones corporativos brasileiros, enquanto o Telegram perde espaço justamente quando tenta se posicionar como ferramenta “Business”. Ao mesmo tempo, cresce a adoção de LLMs rodando em infraestrutura própria, num movimento de defesa contra riscos de vazamento de dados em APIs públicas. O resultado é um cenário híbrido: empresas atendem clientes em apps de mensageria de massa, mas começam a trazer a inteligência para dentro de casa.

O novo mapa da mensageria corporativa no Brasil

Aplicativos de mensagem viraram infraestrutura crítica de negócio no Brasil. Quando o WhatsApp caiu por quase sete horas em um dia útil recente, escritórios pararam, entregas atrasaram e times inteiros ficaram “incomunicáveis” — um blackout corporativo em tempo real.

O país tem 147 milhões de usuários de WhatsApp, instalado em 99% dos celulares, segundo o levantamento Digital 2024, da We Are Social e Meltwater. A combinação de ubiquidade com intimidade da conversa um a um fez o app sair do campo pessoal e ocupar vendas, cobrança, suporte, RH e até comunicação com fornecedores.

A pesquisa Panorama Mobile Time/Opinion Box mostra que 81% dos usuários já usam mensageria para falar com marcas e empresas. Para boa parte dos brasileiros, “abrir um chamado” hoje é mandar mensagem, não preencher formulário.

Dominância absoluta do WhatsApp no ambiente corporativo

O WhatsApp virou padrão de fato na relação empresa–cliente e quase virou sinônimo de “canal digital” no dia a dia. Os números ajudam a entender:

Penetração e hábito

• Instalado em 99% dos smartphones ativos no Brasil.
• 147 milhões de usuários no país, fazendo dele a “rede social” mais usada.
• Aberto diariamente por mais de 90% da base, segundo dados compilados pela imprensa especializada em tecnologia.

Essa combinação de presença e hábito diário coloca o WhatsApp em um lugar privilegiado na operação.

Da vitrine ao fechamento no WhatsApp

Na prática, o canal “oficial” muitas vezes nasceu em outro lugar, mas amadureceu no WhatsApp. Um padrão recorrente em 2024/2025 é o de negócios que surgem no Instagram e fecham o fluxo de venda no mensageiro.

Uma clínica odontológica em Fortaleza, por exemplo, começou marcando consultas pelo direct. Em poucos meses, descobriu que os pacientes queriam mesmo era receber orçamento, confirmação de consulta e lembrete de retorno pelo WhatsApp. Hoje, a agenda diária roda ali: confirmação automática de horário, envio de localização da clínica, lembrete de retorno e cobrança de inadimplência com link de pagamento.

O mesmo se repete em outros setores. Uma loja de moda em Goiânia já nem atende telefone: toda troca sobre numeração, cores, vídeo de prova de roupa e link de pagamento acontece no chat. Para o consumidor, é só “mais uma conversa”. Para o negócio, virou um CRM improvisado — mas eficiente.

Telegram: gigante global, mas em retração no Brasil

No cenário global, o Telegram ultrapassou 1 bilhão de usuários ativos mensais em 2025, segundo declarações do próprio fundador em entrevistas recentes, e segue forte em nichos como cripto, comunidades de tecnologia, canais de mídia e educação online.

No Brasil, a fotografia é bem menos generosa. O Panorama Mobile Time/Opinion Box mostra o app em queda de instalação pelo segundo ano seguido: depois de um pico em 2023, caiu em 2024 e chegou a cerca de metade dos celulares em 2025. E só uma fração dessa base abre o app todos os dias.

Enquanto isso, o WhatsApp é aberto diariamente pela imensa maioria dos usuários brasileiros. Não é só questão de quem tem o app instalado, mas de hábito consolidado.

O paradoxo do Telegram no Brasil

O contraste em 2025 é claro:

• Globalmente, o Telegram é um gigante, com volumetria comparável a outras grandes plataformas.
• Tecnicamente, oferece recursos parrudos: canais com membros ilimitados, supergrupos de até 200 mil pessoas, arquivos grandes, bots nativos, agendamento, múltiplos dispositivos em nuvem.
• Localmente, segue como app de nicho, com pouco uso diário fora de algumas comunidades específicas.

Quando se cruza penetração, frequência de uso e uso para negócios, o quadro é desigual:

• O WhatsApp está em praticamente todos os smartphones e é aberto quase todo dia.
• O Telegram aparece instalado em parte relevante da base, mas é aberto regularmente por bem menos gente.
• No relacionamento com empresas, o WhatsApp lidera com folga; o Telegram aparece, mas distante.

Em ironia típica do mercado brasileiro, a ferramenta mais robusta para canais massivos é justamente a que o usuário médio menos abre no dia a dia.

De mensageiro “informal” a canal oficial de negócio

Enquanto isso, o Judiciário brasileiro foi, aos poucos, tirando os mensageiros da zona cinzenta do “bate-papo informal”. Escritórios trabalhistas relatam decisões que reconhecem conversas via WhatsApp como prova válida em disputas entre empresas e empregados, tema tratado por escritórios como BSES Advogados em análises recentes.

LLMs na empresa: por que cresce o interesse em modelos locais

Enquanto a mensageria se consolidava, a IA generativa entrou pela porta da frente do escritório. Em 2023 e 2024, ChatGPT e outros modelos em nuvem foram testados em massa por times de marketing, atendimento e tecnologia. Em 2025, o pêndulo começou a voltar: menos testes soltos em SaaS público, mais experimentos com LLM rodando dentro de casa.

Produtividade, texto caótico e a hora dos dados não estruturados

LLMs mostraram valor onde as empresas brasileiras já tinham uma dor antiga: lidar com texto demais e estrutura de menos. Entre as aplicações que mais avançaram:

• Classificação e análise de e-mails, chamados, relatórios e incidentes.
• Geração de respostas padrão, minutas, resumos executivos e contratos base em linguagem natural.
• Apoio a atendimento e suporte, com respostas contextualizadas.

O case da Murabei com a Vale, relatado pela própria Murabei, ilustra bem essa virada. A mineradora precisava entender padrões de incidentes que afetavam comunidades próximas às operações, com objetivo de reduzir acidentes. A base de dados era formada por relatos em texto livre, escritos por diferentes pessoas, com estilos variados.

Na prova de conceito, a Murabei usou a plataforma open source Ollama para rodar localmente a Llama 3.1, da Meta. O modelo analisou as descrições dos eventos, extraiu informações relevantes e ajudou a estruturar os relatos em categorias consistentes: tipo de incidente, local, fatores de risco, sazonalidade.

O ganho não veio de “IA mágica”, mas de dar forma a um volume de texto que, na prática, ficava subutilizado. A partir de uma base estruturada, a Vale passou a enxergar tendências e áreas críticas com mais clareza, alimentando ações preventivas de segurança operacional.

O medo do vazamento: segurança, LGPD e APIs públicas

O outro lado apareceu rápido. À medida que colaboradores começaram a copiar e colar e-mails de clientes, contratos e relatórios em ferramentas públicas, áreas de Segurança da Informação acenderam o alerta.

Consultorias e empresas de segurança, como a Evalmind, chamam atenção para dois grupos de risco:

Quando mensageria encontra IA: casos de uso emergentes nas empresas brasileiras

Com WhatsApp e Telegram consolidados como interfaces do dia a dia, a pergunta de 2025 não é mais se a empresa precisa de IA, mas onde encaixar essa inteligência na rotina.

Chatbots de atendimento mais inteligentes (sem vazar dados)

A arquitetura típica que vem ganhando espaço em 2025 combina três camadas:

1. **Front-end em WhatsApp e/ou Telegram** — onde o cliente escreve, manda áudio, foto, PDF. 2. **Orquestração e integração** — serviços que conectam o mensageiro ao CRM, ERP, sistemas de ticket e bases internas. 3. **LLM local** — motor que interpreta a intenção, acessa documentos internos, resume históricos e gera a resposta em linguagem natural, sem enviar o conteúdo para uma API pública.

Do menu engessado à conversa de verdade

A diferença para o chatbot “raiz” é visível:

• No modelo clássico, o usuário navega por menus numerados, com pouco espaço para perguntas livres.
• Com LLM local, a empresa aceita perguntas abertas, interpreta variações de linguagem, carrega contexto da conta do cliente e devolve algo mais próximo de uma conversa humana — mantendo o dado confinado à sua infraestrutura ou à de um provedor sob contrato rígido.

Operadoras regionais de saúde no Nordeste e no Centro-Oeste já testam esse desenho. O beneficiário manda laudos e dúvidas sobre cobertura via WhatsApp; o LLM interno ajuda a interpretar termos técnicos, cruza com as regras do plano e sugere respostas ao atendente humano. A mensagem final sai no tom adequado, em português claro, e com risco bem menor de vazar detalhes clínicos para terceiros.

Análise de conversas em escala para insights de negócio

Outra frente em ascensão é a análise massiva de conversas de atendimento. O volume de texto gerado em WhatsApp, Telegram e outros mensageiros virou um ativo — desde que bem tratado.

Do “achismo” à leitura do que o cliente realmente diz

LLMs locais são usados para:

• Classificar motivos de contato (atraso de entrega, dúvida de boleto, problema de login, reclamação de atendimento).
• Detectar temas recorrentes por produto, canal ou região.
• Sumarizar insights em relatórios executivos, usando a própria linguagem da empresa.

Uma grande varejista digital, por exemplo, pode rodar semanalmente um LLM sobre milhares de chats de WhatsApp para entender por que aumentaram as reclamações em determinado estado. Em vez de trabalhar com amostras manuais, passa a ter uma leitura próxima de 100% da base, com clusters de problemas e frases típicas que ajudam a identificar falhas de jornada.

O ponto crítico é governança: antes de treinar qualquer modelo com conversas reais, é preciso limpar dados pessoais desnecessários, definir prazos de retenção e garantir que o processamento respeita políticas de privacidade e a LGPD.

Comunicação interna: do grupo caótico ao assistente corporativo

Se no atendimento ao cliente o WhatsApp é rei, na comunicação interna ele é um misto de salvação e caos. Grupos de plantão, times de campo, manutenção, vendas, projetos: tudo cai ali, lado a lado com figurinhas e vídeos de bom dia.

Empresas brasileiras já começam a testar LLMs locais como “desbagunçadores oficiais” desses grupos.

Тенденции 2026 года: консолидация WhatsApp, Telegram на нишевом рынке и «уход вовнутрь» ИИ.

Com a fotografia de 2025 em mãos, dá para arriscar algumas linhas de tendência para os próximos 12 a 24 meses.

WhatsApp como camada obrigatória da relação com o cliente

Nada indica que o domínio do WhatsApp vá diminuir no curto prazo. O app se consolidou como:

• Canal padrão para suporte, cobranças, envio de links de pagamento e notificações.
• Interface amigável para integrações com CRMs e ERPs via API oficial, em um ecossistema crescente de provedores de chatbot, hubs de mensageria e plataformas de marketing conversacional.

Um risco claro é o excesso. O Panorama Mobile Time/Opinion Box já captou aumento de spam: em poucos meses, a proporção de usuários que declararam receber mensagens de venda indesejadas no WhatsApp subiu de três em cada quatro pessoas para algo próximo de oito em cada dez. Se empresas e provedores não segurarem a mão, a combinação de saturação e eventual reação regulatória pode reduzir a eficácia do canal.

Telegram se firmando em comunidades e times de tecnologia

Mesmo em queda de penetração no Brasil, o Telegram tende a manter relevância onde faz diferença:

• Comunidades de educação online, cripto, trading e tecnologia, que se beneficiam de canais grandes e bots.
• Times internos de desenvolvimento, segurança e produto que usam o app como infraestrutura de automação rápida, com scripts, alertas e integrações.

Para a maioria das grandes empresas, o Telegram deve seguir como “canal complementar”: importante para produtos digitais específicos, comunidades de usuários avançados e squads internos; secundário no relacionamento de massa com o consumidor final, ainda concentrado no WhatsApp.

Fontes

Telegram vs. Whatsapp para empresas: Qual é o melhor?

WhatsApp Business x Telegram Business: qual é melhor?

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WhatsApp, Telegram: como utilizar corretamente os comunicadores ...

Como o uso de modelos LLM transformou dados ...