O hype acabou: a IA generativa está impulsionando a evolução da busca nas empresas

2025 é o ano em que a IA generativa passa da prova de conceito para a produção na empresa. Com as fundações de dados corretas, as empresas podem desbloquear maior valor de sua base de conhecimento, abrindo caminho para a transformação de longo prazo e vantagem competitiva. Seja em vendas, atendimento ao cliente ou marketing, o número de casos de uso viáveis está crescendo, enquanto os pioneiros já estão alcançando ganhos de eficiência. 

Com tantas oportunidades, onde você dá o primeiro passo? A resposta pode ser encontrada na evolução da busca, diz Derek Rodriguez, diretor administrativo do Grupo de Pesquisa e Análise de Conteúdo da Accenture. "Por muitos anos, contamos com a recuperação tradicional baseada em palavras-chave, onde os usuários inserem termos de buscar e usam seu julgamento para filtrar os resultados", diz ele. "Mais recentemente, a indexação em tempo real, as arquiteturas distribuídas e a busca semântica melhoraram a precisão ao entender a intenção e o contexto do usuário." 

As plataformas de busca atuais impulsionadas por IA vão além, unificando dados estruturados e dados não estruturados para resumir conteúdo e gerar insights. Ao entender a intenção, o contexto e os relacionamentos nos dados, esses sistemas possibilitam uma tomada de decisão mais rápida e precisa, reduzindo a necessidade de pesquisa manual. "A automação dos fluxos de trabalho de busca reduz drasticamente o custo da gestão do conhecimento, transformando a equação de valor e aumentando o retorno sobre os dados corporativos", afirma Rodriguez. 

Essa abordagem inovadora requer uma base de dados igualmente sólida, que seja vetorizada e otimizada com recuperação e ranqueamento avançados. Com esses fundamentos em vigor, as empresas podem combinar dados primários com grandes modelos de linguagem (LLMs) para recuperar insights confiáveis e compatíveis.  

Steve Mayzak, diretor administrativo de Search na Elastic, afirma: "Uma base de conhecimento bem vetorizada e pesquisável é um ponto de partida flexível para a integração com sistemas empresariais, proporcionando valor de longo prazo em cenários críticos para os negócios."

É nesse ponto que a parceria da Accenture com a Elastic desempenha um papel vital, combinando os recursos de busca escaláveis e orientados por IA da Elastic com a profunda experiência da Accenture no setor para ajudar as empresas a maximizar o valor dos dados e gerar um impacto real nos negócios.  

De acordo com Rodriguez, o apelo da Elastic reside não apenas na precisão e relevância de sua tecnologia de busca de IA, mas também nos recursos avançados de monitoramento e na integração com uma gama de parceiros do ecossistema de IA. Em troca, a Accenture traz um conhecimento incomparável do setor, experiência em consultoria estratégica e uma rede global de profissionais qualificados, capazes de implementar e integrar solutions tecnológicas complexas. A Accenture continua contratando e treinando seus funcionários nas tecnologias Elastic, destacando a importância da aliança.

A Accenture e a Elastic também podem ajudar as empresas a responder a uma das perguntas mais difíceis de todas: por onde começar. Mayzak diz que as organizações devem procurar casos de uso interno onde os dados sejam abundantes e precisos. "Escolha uma iniciativa que melhor se adapte às capacidades atuais dos LLMs, com alta probabilidade de sucesso. Ao demonstrar valor, você pode liberar orçamento para mais projetos e criar um verdadeiro impulso.

Ambas as organizações trazem uma vasta experiência no gerenciamento de dados não estruturados em ambientes díspares. "No mundo real, os dados organizacionais são altamente complexos, abrangendo estruturas hierárquicas, redes e relacionamentos multidimensionais", diz Rodriguez 

Muitas grandes organizações — especialmente em setores como farmacêutico, varejo, automotivo e comércio eletrônico — armazenam centenas de terabytes ou até petabytes de dados. No entanto, uma grande parte dessa riqueza digital permanece inexplorada. Em média, as empresas utilizam apenas 32% de seus dados, deixando mais de dois terços inexplorados.¹

A Accenture ajuda a conectar as lacunas, estabelecendo conexões intrincadas entre registros aninhados, identificadores de negócios e diversos sinais de classificação. Esses indicadores incluem pontuações de relevância, popularidade, volume de vendas e classificações de taxonomia.

Em ambientes tão complexos, usar um banco de dados vetorial básico é como tentar iluminar um estádio com um único fósforo — tecnicamente é luz, mas irremediavelmente inadequado para a escala do desafio.

Com uma base sólida, as organizações podem projetar seus negócios para um futuro de IA que está se aproximando de nós mais rapidamente do que a maioria dos executivos percebe. Isso inclui frameworks que fornecem tanto automação quanto tomada de decisão autônoma ao lado de supervisores humanos. 

Rodriguez atribui agentes a uma de três categorias:  

1. No nível mais básico, as organizações podem criar seus próprios sistemas internos de busca e resposta a perguntas. Esses agentes são capazes de realizar tarefas como interrogação em linguagem natural de dados estruturados e dados não estruturados, agendar salas de conferência, encontrar informações de contato ou fornecer direções.  

2. Um segundo tipo de comportamento agencial está relacionado à automação de processos robóticos (RPA) e automação de negócios. Considere o processamento de faturas: as faturas recebidas acionam uma série de verificações e registros de dados nos sistemas financeiros. A IA generativa automatiza etapas manuais neste processo, potencialmente aumentando a precisão e reduzindo custos.

3. Mais adiante, os agentes podem atuar como uma equipe de colaboradores, cooperando para resolver problemas. Um agente supervisor pode definir uma tarefa, como criar um briefing de marketing, e depois delegar subtarefas a outros agentes especializados. Esses subagentes coletam informações e as organizam no produto final.

Em todos esses casos, um repositório de conhecimento pesquisável e vetorizado é essencial. "Este é o investimento que as organizações devem fazer para aproveitar os fluxos de trabalho agênticos, e a Elastic pode ajudar com isso", afirma Rodriguez.

Rodriguez também tem uma mensagem clara para as empresas que não sabem se devem agir agora ou ficar de fora da primeira onda da IA generativa. "Vocês precisam pensar grande. Vejam além dos chatbots que economizam alguns segundos na hora de redigir um e-mail", diz ele. "A boa notícia é que plataformas como o Elasticsearch oferecem modelagem de dados sofisticada e buscam soluções para desafios de nível empresarial".