O que é inteligência artificial (IA) nos negócios?

A IA nos negócios ajuda a melhorar a produtividade e a otimizar as operações para aumentar o valor do negócio.

Tecnologias de inteligência artificial, como machine learning, deep learning e processamento de linguagem natural (NLP), aproveitam o poder dos dados para melhorar a resolução de problemas e a tomada de decisões em uma escala que excede as capacidades humanas. Recursos como análise preditiva — que pode usar dados para prever resultados futuros e modelar possibilidades com base em tendências — potencializam os benefícios da IA de maneiras materiais. Da produtividade diária à inovação, a IA também revolucionou os negócios. E, para organizações experientes, a IA pode continuar a levar as operações comerciais a novos patamares.

A OpenAI popularizou a IA generativa — que depende de aprendizado profundo, redes neurais, processamento de linguagem natural e grandes modelos de linguagem para gerar novos conteúdos — para uso comercial geral (e individual). Esse acesso democratizado à IA instigou uma onda de adoção de IA nos negócios.

Os primeiros a adotar já estão percebendo os benefícios materiais da IA generativa. De acordo com a McKinsey¹, a organização média usa IA generativa em marketing, vendas, desenvolvimento de produtos e desenvolvimento de serviços. As organizações acreditam que a tecnologia levará a mudanças significativas ou disruptivas em indústrias no mundo todo.

A versatilidade da IA permite que ela seja aplicada em diversas funções empresariais. Da TI à estratégia, há uma ampla gama de casos de uso de IA.

IA em operações de TI

A IA em operações de TI (AIOps) usa machine learning e big data para análise preditiva e detecção de anomalias. Isso aumenta a eficiência de TI e minimiza o tempo de inatividade. Ele normalmente usa uma plataforma de dados escalável para reunir uma variedade de dados de TI, como logs, métricas, rastreamentos, dados de desempenho e eventos, além de dados de infraestrutura e rede. A IA melhora as práticas de observabilidade e a eficiência geral de TI, analisando rapidamente conjuntos de dados para solução de problemas e gerenciamento geral de infraestrutura.

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IA em segurança cibernética

À medida que os cenários digitais se expandem, também aumentam as superfícies de ameaças. A IA em segurança cibernética depende de algoritmos de aprendizado de máquina para analisar grandes quantidades de dados de segurança e operações. Ao selecionar falsos positivos, detectar anomalias reais e automatizar a resposta a incidentes, a IA ajuda as organizações a gastar menos tempo analisando alertas e mais tempo investigando e abordando ameaças.

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Por exemplo, as redes de distribuição de conteúdo (CDNs) analisam o tráfego de entrada em busca de anomalias. Se um endereço IP estiver solicitando uma grande quantidade de dados em um curto espaço de tempo, ele determinará que provavelmente se trata de um tráfego de bot ou scraper e, então, o bloqueará por um determinado período de tempo. É assim que sites como o Ticketmaster (tentam) impedir que bots comprem todos os ingressos da Taylor Swift ou Oasis.

IA em análise de negócios

A IA transforma a análise de negócios ao processar e analisar grandes conjuntos de dados em tempo real. Assim como nas operações de TI, a IA usa dados empresariais para descobrir padrões ocultos, prever tendências e fornecer insights acionáveis que informam a tomada de decisões estratégicas.

Durante a temporada de férias, por exemplo, a IA pode alertar fábricas e supermercados quando o estoque deve ser pedido. De acordo com dados anteriores, quantos perus uma loja precisará encomendar para atender à demanda do feriado?

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IA na estratégia empresarial

A IA dá suporte à estratégia de negócios facilitando o gerenciamento de riscos, monitorando concorrentes e analisando operações. Ele simula cenários, avalia riscos e identifica oportunidades de crescimento, permitindo que os líderes tomem decisões baseadas em dados com confiança.

Por exemplo, uma empresa pode usar modelos de IA generativos para gerar e analisar rapidamente novas ideias de produtos com base nas preferências do cliente, tendências de mercado externas, como sentimento social e comportamento de compra, e informações sobre concorrentes. Isso permitiria que uma empresa decidisse rapidamente qual produto desenvolver, onde alocar orçamento e quantos funcionários deveriam ser dedicados ao novo empreendimento. A ideação manual de produtos seria coisa do passado, pois as organizações podem usar IA para analisar rapidamente todos os fatores que influenciam a fabricação dos produtos.

IA em marketing e vendas

Ferramentas de IA ajudam equipes de marketing e vendas a obter insights úteis de dados de clientes e concorrentes. Ferramentas de monitoramento e análise de IA também fornecem insights sobre o comportamento do cliente, permitindo campanhas mais eficazes. Ao fornecer experiências personalizadas, otimizar a segmentação de anúncios e automatizar a pontuação de leads, a IA está mudando o cenário de marketing e vendas — bem como as expectativas dos clientes.

IA no atendimento ao cliente

Chatbots com IA, machine learning e processamento de linguagem natural aprimoram o atendimento ao cliente ao fornecer respostas instantâneas e precisas 24 horas por dia. Baseados em dados proprietários usando RAG, esses chatbots podem responder perguntas sobre qualquer coisa, desde o status do pedido em um site de comércio eletrônico até auxiliar na instalação de uma campainha de vídeo. Essas ferramentas reduzem o tempo de espera, melhoram a satisfação e permitem que as equipes de suporte se concentrem em problemas complexos.

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IA na geração de conteúdo

A IA generativa pode criar conteúdo para blogs, mídias sociais e campanhas de marketing. Da escrita à produção de imagens ou vídeos, a IA generativa é uma ferramenta útil de brainstorming e economia de tempo para equipes criativas.

Em última análise, a IA pode ajudar as marcas a desenvolver maneiras novas e criativas de interagir com seu público de forma mais rápida e consistente. No entanto, estão surgindo regulamentações para evitar conteúdo enganoso ou falso publicado por organizações sem indicar que é conteúdo criado por IA. As organizações devem rotular o conteúdo criado pela IA para evitar informações incorretas.

IA na busca

Os aplicativos de Search podem ser aprimorados com AI usando machine learning e processamento de linguagem natural para oferecer experiências de search semântica ou conversacional. Como resultado, a IA permite experiências de pesquisa mais intuitivas que ajudam os usuários a acessar rapidamente as informações de que precisam. Da perspectiva do cliente, a IA melhora a funcionalidade de pesquisa ao fornecer resultados mais relevantes e precisos com base na geolocalização, pesquisas anteriores e muito mais.

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A IA está remodelando a maneira como as empresas operam, oferecendo às organizações uma riqueza de benefícios relacionados à eficiência, tomada de decisão e crescimento.

• Acesso mais rápido a insights: a IA melhora o compartilhamento de conhecimento dentro das organizações. Os recursos de processamento de dados da IA também significam análises aprimoradas, o que resulta em acesso mais rápido às informações — e acesso mais rápido a insights acionáveis.
• Produtividade aprimorada: ao automatizar fluxos de trabalho, a IA pode otimizar operações e assumir tarefas repetitivas e demoradas. Os funcionários podem se concentrar em atividades que agregam mais valor e promovem a inovação e o crescimento. De fato, 83% dos líderes de TI acreditam que usar IA para insights baseados em dados melhorará a produtividade.
• Maior satisfação do cliente: ao permitir a personalização e o ajuste de relevância, a IA pode ajudar a melhorar a satisfação do cliente, fornecendo a eles o que precisam, quando precisam. Se uma marca consegue resolver problemas de forma eficiente e criar uma experiência personalizada em que o cliente se sinta valorizado, isso naturalmente levará a uma maior fidelidade à marca.
• Vantagem competitiva: Ao aumentar a produtividade, reduzir erros humanos, permitir acesso mais rápido a insights e melhorar a satisfação do cliente, a IA, quando integrada precocemente e de forma eficiente em uma pilha de tecnologia, tem o potencial de gerar vantagem competitiva.
  

As promessas de uso de IA nos negócios também trazem desafios e riscos — especialmente no que diz respeito à integração de IA.

Barreira tecnológica: nem todas as organizações estão equipadas para incorporar tecnologias de IA em seu conjunto. Em outras palavras, organizações que não atingiram a maturidade de dados e/ou não têm acesso à arquitetura e infraestrutura de dados necessárias podem ter dificuldades para implementar tecnologias de IA.

Lacuna de habilidades: embora a IA deva preencher a lacuna de habilidades tecnológicas enfrentada pelas organizações — geralmente devido a ambientes digitais cada vez mais complexos — as próprias habilidades de IA estão em alta demanda. Como a tecnologia em si está evoluindo rapidamente, especialistas em IA são escassos. Portanto, a implementação e a execução adequadas podem ser um desafio. Então, para aproveitar ao máximo a tecnologia, as organizações precisam treinar novamente as equipes na nova tecnologia e nos novos processos. À medida que surgem atualizações, o ciclo continua.

Dispersão de IA e dívida técnica: quando as organizações implementam diversas soluções de IA com diversos fornecedores, o custo a longo prazo excederá em muito o que foi orçado originalmente — resultando em dívida técnica — e elas não conseguirão acompanhar a dispersão de ferramentas. À medida que a organização — e seus dados — crescem, as soluções pontuais não serão capazes de atender às novas demandas. Os funcionários que usam soluções de IA ficarão atolados com requisitos de manutenção do sistema, validação e reconciliação de dados e silos de dados.

Deslocamento de empregos: embora a IA seja considerada uma ferramenta para complementar as capacidades humanas, ela pode representar a automação de muitas funções do local de trabalho em vários setores — desde análise até criação e manufatura. Como resultado, a IA tem o potencial de substituir empregos e impactar negativamente trabalhadores em muitos campos.

Segurança de dados: muitas organizações relutam em adotar IA, ou IA generativa em particular, devido à falta de confiança na segurança de dados. Os modelos de IA podem operar como caixas-pretas, portanto, garantir a conformidade regulatória e proteger dados proprietários são as principais preocupações. Apesar do surgimento de novas tecnologias, como a RAG, uma técnica criada para fontes de dados privadas ou proprietárias, as organizações estão atentas à exposição de seus dados às ameaças à segurança.

Falta de governança: a rápida adoção da IA levou à falta de governança adequada. Navegar por regulamentações internacionais ou regionais é mais complexo do que nunca graças à IA. Grandes organizações podem relutar em implementar mudanças radicais em seus processos se possíveis medidas legislativas de IA puderem afetá-las.

Já estamos testemunhando o impacto transformador da IA em todos os setores. Em nossas próprias casas, vimos serviços de streaming oferecerem recomendações personalizadas e dispositivos domésticos inteligentes nos ajudarem a regular a temperatura e a iluminação com comandos de voz. A IA nos negócios tem estado mais nos bastidores, transformando a forma como o trabalho acontece.

Serviços financeiros

Em serviços financeiros, os recursos analíticos aprimorados da IA melhoram a detecção de fraudes, o gerenciamento de riscos de segurança e as experiências do cliente. A IA pode agilizar aprovações de empréstimos, personalizar consultoria financeira e melhorar processos de conformidade. Robôs advisors que funcionam com algoritmos de IA oferecem aos investidores uma baixa barreira de entrada com seus portfólios de investimento personalizados e automatizados.

Tecnologia

No setor de tecnologia, a IA impulsiona a inovação de produtos, otimiza operações, mitiga riscos de segurança e impulsiona avanços em áreas como processamento de linguagem natural, visão computacional e sistemas autônomos. Ele permite que as organizações criem soluções que oferecem personalização de alto nível, bem como visibilidade holística em todos os setores.

Varejo

No varejo, a IA ajuda as empresas a personalizar experiências de compra, gerenciar estoque e prever demanda. Os varejistas podem usar recomendações orientadas por IA e preços dinâmicos para maximizar a receita e a satisfação do cliente.

Telecomunicações

A IA aprimora a otimização da rede, prevê interrupções de serviço e melhora o suporte ao cliente. Os provedores de telecomunicações usam IA para analisar padrões de uso e oferecer experiências personalizadas aos clientes por meio de mecanismos de relevância.

Setor público

Governos e organizações do setor público podem aproveitar a análise de IA para planejamento urbano, segurança pública e engajamento dos cidadãos. Ferramentas baseadas em IA podem ajudar a otimizar operações, dar suporte a funcionários do governo, melhorar a alocação de recursos e otimizar serviços públicos.

Embora não exista uma solução única para implementar IA nos negócios, no geral é necessária uma abordagem estratégica que siga uma regra fundamental: comece pequeno.

Etapa 1: Identificar o problema

A IA tem muitos benefícios, mas talvez você não precise de IA em todos os aspectos de suas operações. Concentre-se no problema que você quer resolver com IA executando uma auditoria de suas operações. Isso garantirá que você maximize seus recursos e obtenha o máximo de valor.

Etapa 2: identifique o que é sucesso

Para ter sucesso na implementação de IA nos negócios, você precisará estabelecer um conjunto de KPIs que ajudem a medir o que "bom" significa para você. Entender como a IA está impulsionando a produtividade na sua organização é apenas um dos muitos indicadores de desempenho. Outros podem incluir um aumento na satisfação do cliente, medido por avaliações em um contexto de suporte ao cliente, uma diminuição nos tickets de suporte ou tempos de resolução mais rápidos.

Etapa 3: Escolha um modelo

Muitas coisas influenciarão o modelo de IA que você escolher. Custo, idioma, seu ecossistema de TI, seus recursos e cronograma de implantação, regulamentações de privacidade de dados e governança, tudo isso entrará em jogo. Você precisará decidir se deseja pré-treinar um LLM, ajustar um modelo ou usar o RAG. Isso servirá como base para sua arquitetura de IA.

Etapa 4: Tente rápido, falhe rápido

Depois de ajustar seu modelo de IA às especificações corretas, é hora de implantar. O monitoramento ativo é fundamental nesta fase — você vai querer ter certeza de que a IA está se comportando conforme treinado em um ambiente real, verificando precisão, velocidade e relevância (dependendo do caso de uso). Nesta fase, você vai querer criar um ciclo de feedback, enriquecer seu LLM, ajustar a experiência do usuário e estabelecer uma arquitetura de referência que possa ser dimensionada.

Etapa 5: Coloque guardrails

As iniciativas de IA trazem seu próprio conjunto de desafios — desde privacidade e conformidade de dados até considerações éticas, controle de qualidade e gerenciamento de riscos. Você precisa antecipar possíveis obstáculos e garantir que seu projeto esteja alinhado com seus objetivos comerciais. Você precisará levar em conta as regulamentações globais ao monitorar coisas como sentimento de resposta e prevalência de alucinações.

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Etapa 6: Defina um cronograma

Defina um prazo — tente um trimestre. Dentro desse prazo, estabeleça metas nas marcas de 30 e 90 dias. Use o trimestre para provar o valor do seu caso de uso impulsionado pela IA. As necessidades específicas da sua empresa, a composição da sua equipe e a tecnologia na qual eles estão trabalhando ou adicionando ao seu conjunto afetarão a velocidade com que você pode implantar seu primeiro caso de uso e coletar insights. Isso lhe dará uma ideia sólida de quando você pode esperar ver os resultados com base nos KPIs que você definiu na etapa 2.

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