Quatro pilares essenciais para o sucesso e ganhos de produtividade com inteligência artificial
A inteligência artificial deixou de ser promessa para se tornar motor de transformação real. Em menos de dois anos, a IA generativa saiu dos laboratórios para revolucionar tanto os negócios em escala global, quanto nossa vida pessoal. Hoje, a IA está em toda parte. Veja que curioso: ao conversar com uma IA durante um atendimento por telefone, por exemplo, já existem casos em que a tecnologia fala com um sotaque específico de acordo com a região que o cliente mora, gerando mais empatia durante a resolução da situação.
Mas, apesar de todo o entusiasmo e promessas em torno da IA, implementá-la nas empresas é uma tarefa complexa. Ainda assim, os benefícios podem ser gigantescos. A McKinsey estima que a IA generativa pode adicionar US$ 4,4 trilhões por ano aos lucros corporativos globais.
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A ascensão dos agentes de IA — sistemas capazes de resolver problemas complexos de forma autônoma ao dividi-los em partes menores — é mais um salto significativo na evolução da tecnologia. Esses agentes não apenas coletam dados, como também tomam decisões e executam tarefas, refinando continuamente sua abordagem. O Gartner prevê que, até 2028, um terço de todo o software corporativo será incorporar IA baseada em agentes — atualmente, essa fatia é de menos de 1%.
Enquanto assistentes de IA executam tarefas sob demanda, os agentes vão além: iniciam ações por conta própria, adaptam seu comportamento com base em feedback em tempo real e colaboram entre si para enfrentar desafios mais amplos. Trata-se de uma mudança de paradigma em relação à automação tradicional.
O papel desses agentes está em plena evolução. Um estudo recente aponta que, ao trabalharem em conjunto — revisando e validando os resultados uns dos outros —, os agentes podem ajudar a mitigar as chamadas “alucinações da IA”: respostas falsas ou enganosas, mas emitidas com tom confiante e autoridade. Essas alucinações ainda estão entre os maiores desafios da IA generativa.
O potencial da IA é enorme. Mas como as empresas podem liberar essa produtividade sem se perder nos desafios da adoção?
O primeiro passo é entender onde a empresa está agora. Muitas organizações simplesmente “acoplam” a IA a processos existentes, como um varejista que integra um chatbot com IA no atendimento ao cliente sem repensar o fluxo de trabalho como um todo. O chatbot não está realmente integrado ao sistema, limitando seu impacto. Vamos chamar isso de “+IA” — e esse modelo dificilmente entrega o verdadeiro potencial da tecnologia.
A verdadeira virada acontece quando a IA se torna o motor da transformação do negócio. Isso significa repensar processos, estratégias e até modelos de negócio com a IA no centro. Esse é o modelo “IA+” — e deve ser nosso ponto de chegada.
Para a maioria das organizações, a jornada rumo ao IA+ começa com experimentações, testando casos de uso específicos. Com o tempo, ganham experiência, ajustam seus modelos e aplicam a IA de forma estratégica.
Então, como avançar de +IA para IA+?
O ponto de virada acontece quando a IA é aplicada de forma integrada ao desenvolvimento de código, força de trabalho digital e automação de processos — sendo incorporada profundamente à organização.
Segundo o Gartner, em média, 54% dos projetos de IA não passam da fase piloto, travados por questões como complexidade, cultura corporativa, custos e aversão ao risco.
Para superar esses obstáculos e avançar de +IA para IA+, as empresas precisam de uma abordagem estruturada, baseada em quatro pilares fundamentais:
1. Foco nos casos de uso certos
Uma estratégia de IA bem-sucedida começa pela escolha dos casos de uso prioritários. Áreas como atendimento ao cliente, operações de TI e força de trabalho digital já mostram avanços significativos com IA. Ao focar em casos estratégicos como esses, as empresas conseguem demonstrar retorno sobre investimento (ROI), obter apoio da liderança e evitar a estagnação dos projetos.
2. Construir uma base de dados sólida e modelos flexíveis
Dados são o combustível da IA, mas apenas uma fração dos dados corporativos é utilizada por modelos de linguagem de grande porte (LLMs). A IA ainda tem um longo caminho a percorrer em termos de aproveitamento de dados. Para explorar todo o potencial da IA, as empresas precisam quebrar silos de dados e adotar arquiteturas que integrem dados on-premise, em múltiplas nuvens e na borda (edge).
A flexibilidade dos modelos também é crucial. Modelos menores e específicos têm se mostrado mais eficientes e econômicos do que os megamodelos. Além disso, são mais personalizáveis, mais fáceis de implementar e oferecem maior controle sobre propriedade intelectual e privacidade de dados.
3. Implementar governança de ponta a ponta
Governança eficaz é essencial à medida que a adoção da IA se expande. Uma pesquisa recente da IBM mostra que 82% dos CEOs no Brasil acreditam que transparência é a chave para a tecnologia conquistar mercado. Aqui no país o debate recente, e crescente, sobre o modelo regulatório traz aos holofotes questões fundamentais sobre o futuro da inovação, a ética no uso de IA e que papel teremos no desenvolvimento global de tecnologia. Neste contexto, a governança é peça-chave da discussão.
4. Aproveitar assistentes e agentes de IA
Assistentes e agentes de IA potencializam os ganhos de produtividade. Enquanto os assistentes simplificam tarefas e melhoram o acesso à informação, os agentes operam de forma autônoma, aprendendo e atuando em nome das equipes. Para entrar de vez na era dos agentes de IA, as empresas devem buscar três capacidades fundamentais: agentes pré-configurados para rápida implementação, agentes personalizáveis para demandas específicas e ferramentas de orquestração para gerenciar múltiplos agentes de forma integrada.
Aproveitar essa oportunidade com a IA exige acertar na construção dos blocos tecnológicos. Em paralelo, é fundamental capacitar as pessoas em todas as áreas da organização para que saibam aplicar a IA no dia a dia. Líderes têm a responsabilidade de envolver suas equipes, incentivar a adoção e oferecer os recursos e a confiança necessários para que todos possam usar a tecnologia com eficácia. A oportunidade de trilhões com a IA está ao alcance das organizações preparadas. Sua empresa está pronta para liderar — ou será liderada?
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Mario Hime é um executivo sênior com ampla trajetória no setor de tecnologia e serviços, reconhecido por sua liderança transformadora em projetos de dados, inteligência artificial generativa e transformação digital. Atualmente, lidera a área de Data & AI na IBM Consulting para a América Latina, sendo responsável pela estratégia, implementação e expansão de soluções inovadoras baseadas em IA na região. Atua de forma destacada na estruturação de ofertas, condução de operações complexas e liderança de times multidisciplinares. É também autor de diversos artigos e realiza frequentemente palestras sobre transformação digital e o papel estratégico da IA nos negócios.
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