A inteligência artificial nos negócios consiste na utilização de tecnologias de IA (como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, IA generativa, análise preditiva de dados e visão computacional) para automatizar o trabalho, otimizar as operações, melhorar a tomada de decisão e gerar valor comercial.
Inicialmente, a IA nos negócios se concentrava em projetos piloto ou automações simples. Atualmente, à medida que a tecnologia amadurece e sua adoção cresce, as organizações estão usando a IA para:
O objetivo de usar IA nos negócios é ajudar as empresas a migrar mais rápido, reduzir o trabalho manual e descobrir insights praticáveis que a análise de dados tradicional pode deixar passar.
Ao mesmo tempo, o uso bem-sucedido da IA exige mais do que a adoção de aplicativos ou chatbots independentes. As empresas precisam da base de dados certa, de um modelo de governança eficaz e de um plano para o desenvolvimento das habilidades dos funcionários. Também é necessário alinhar os recursos e investimentos em IA com as necessidades específicas do negócio e os retornos esperados.
De acordo com uma pesquisa do IBM Institute for Business Value (IBV), 79% dos executivos dizem que a IA melhorou a produtividade e contribuirá significativamente para sua receita até 2030, mas apenas 24% conseguem ver claramente de onde essa receita virá. Essa lacuna destaca um desafio crucial da inteligência artificial nos negócios atualmente: as empresas estão vendo benefícios de produtividade e outros, mas muitas precisam de ajuda para conectar o uso da IA aos resultados financeiros e à vantagem competitiva de longo prazo.
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A inteligência artificial (IA) se refere a sistemas de computador que realizam tarefas comumente associadas à inteligência humana, como entender a linguagem, reconhecer padrões, fazer previsões, gerar conteúdo e recomendar ações. Em um ambiente empresarial, os sistemas de IA utilizam dados, algoritmos e modelos para apoiar ou automatizar processos entre funções. Essas funções empresariais podem incluir marketing, vendas, suporte ao cliente, finanças, suprimentos, TI, desenvolvimento de software, recursos humanos e operações da cadeia de suprimentos.
As principais tecnologias de IA incluem:
O aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto da inteligência artificial que utiliza algoritmos para identificar padrões nos dados e fazer previsões ou classificações. Em ambientes empresariais, o aprendizado de máquina pode ajudar na previsão da demanda, detecção de fraudes, otimização de preços, segmentação de clientes, previsão de rotatividade de clientes e pontuação de risco.
Por exemplo, um varejista pode usar modelos de aprendizado de máquina para analisar dados de clientes, comportamento de comércio eletrônico, níveis de inventário e padrões de compras sazonais para prever quais produtos serão vendidos em regiões específicas. Uma instituição financeira pode usar aprendizado de máquina para sinalizar transações suspeitas quase em tempo real.
O processamento de linguagem natural (PLN) ajuda os computadores a entender, interpretar e gerar texto ou fala. O PLN impulsiona chatbots, assistentes virtuais, resumos de documentos, análise de sentimento, busca, tradução e sistemas de gestão do conhecimento.
No suporte ao cliente, o PLN pode ajudar a classificar as solicitações de serviço recebidas, resumir interações anteriores e recomendar as próximas melhores ações para os agentes humanos. No marketing, pode analisar fontes como conversas em redes sociais, avaliações de produtos e transcrições de chamadas para identificar as necessidades emergentes dos clientes.
A IA generativa cria novos conteúdos, como texto, código, imagens, resumos, descrições de produtos, relatórios, e-mails e testes de software, com base nos prompts e no contexto. Nos negócios, a IA generativa é cada vez mais usada para criação de conteúdo, pesquisa de mercado, desenvolvimento de software, descoberta de conhecimento e produtividade dos funcionários.
Ao contrário das ferramentas de IA anteriores, que principalmente classificavam informações ou faziam previsões, a IA generativa pode ajudar a produzir rascunhos, ideias, código, documentação e recomendações. No entanto, a produção gerada pela IA deve passar por avaliações humanas, validação e governança adequadas. Isso é especialmente importante em setores regulamentados, em que as organizações devem considerar precisão, privacidade, segurança, propriedade intelectual, viés e conformidade com leis, regulamentos e políticas internas.
A análise de dados pode ajudar as organizações a entender o que aconteceu. A análise preditiva usa dados históricos e atuais para estimar o que provavelmente acontecerá em seguida. Juntas, elas apoiam melhores previsões, planejamento de capacidade, otimização da cadeia de suprimentos, engajamento do cliente e planejamento financeiro. Por exemplo, a análise preditiva de dados pode ajudar um fabricante a antecipar falhas de equipamentos ou uma pequena empresa a estimar o fluxo de caixa com base nas tendências de vendas.
A visão computacional permite que os sistemas de IA interpretem imagens e vídeos, extraindo informações relevantes de dados visuais. É utilizada em imagens na área da saúde, controle de qualidade de fabricação, monitoramento de prateleiras no varejo, processamento de sinistros de seguros, logística e segurança do ambiente de trabalho.
A IA tornou-se parte central da estratégia de negócios, à medida que as organizações procuram maneiras de melhorar a eficiência e o crescimento. O uso inicial se concentrava na automação de tarefas repetitivas. Organizações mais avançadas agora estão usando IA para redesenhar modelos operacionais, criar novos produtos e melhorar a tomada de decisão.
Pesquisas indicam que a IA está se tornando fundamental para a produtividade e a transformação dos setores. Por exemplo, 93% dos executivos afirmam que a soberania da IA deve ser levada em consideração em sua estratégia de negócios para 2026, enquanto 53% esperam que a IA transforme os modelos de negócios em seus setores até 2030. Eles também esperam que a IA aumente a produtividade em 42% até 2030, e 67% acreditam que, até lá, a maior parte dos ganhos de produtividade proporcionados pela IA já terá sido alcançada.
Essas descobertas refletem uma mudança mais ampla: a IA para empresas está passando da experimentação para a execução. As organizações não estão apenas perguntando: "Onde podemos implementar IA?" Elas perguntam: "Como podemos usar a IA para criar uma vantagem competitiva, gerenciando custos, segurança, confiança e governança?"
À medida que novas tecnologias entram no mercado e as existentes melhoram, as possíveis aplicações da inteligência artificial nos negócios aumentam. Alguns exemplos são:
A IA é comumente usada para automatizar tarefas repetitivas, como entrada de dados, conciliação de faturas, classificação de e-mail, geração de relatórios, agendamento, revisão de documentos e integração de funcionários. Esse tipo de automação ajuda os funcionários a gastarem menos tempo em tarefas demoradas e mais tempo em trabalhos de maior valor agregado.
A automação moderna impulsionada por IA também vai além das tarefas individuais. Ferramentas como o IBM watsonx Orchestrate foram projetadas para ajudar os funcionários a coordenar o trabalho entre aplicativos, sistemas e equipes. Em vez de operar como um chatbot autônomo, o watsonx Orchestrate pode ajudar a simplificar os fluxos de trabalho conectando tarefas, dados e aplicações empresariais para que as pessoas possam realizar seu trabalho com mais agilidade.
A IA é amplamente utilizada no suporte ao cliente para ajudar as empresas a responder de forma mais rápida, melhorar a qualidade do serviço e personalizar as experiências dos clientes. Os chatbots impulsionados por IA podem responder a perguntas comuns, encaminhar questões complexas para um agente humano adequado e fornecer suporte a qualquer hora.
Sistemas de IA mais avançados podem resumir históricos de clientes, analisar sentimentos ou integrar-se com plataformas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM). Isso pode melhorar o engajamento dos clientes, ajudando os funcionários a entender suas necessidades antes mesmo de responderem.
Por exemplo, um agente de serviços pode usar a IA para ver um resumo conciso das compras recentes de um cliente, dos tickets abertos, do histórico de suporte e do provável motivo do contato com a empresa. O resultado é um suporte mais rápido e relevante.
As equipes de marketing usam ferramentas de IA para analisar dados de clientes, identificar segmentos, testar novas mensagens, gerar ideias de campanha e otimizar estratégias de marketing. A IA pode ajudar as equipes a entender quais públicos têm maior probabilidade de conversão, quais canais estão apresentando melhor desempenho e quais mensagens repercutem em e-mail, mecanismos de busca, comércio eletrônico, redes sociais e LinkedIn.
A IA generativa pode apoiar a criação de conteúdo ao redigir textos de produtos, variações de anúncios, postagens em redes sociais e resumos de campanhas. A análise preditiva de dados pode ajudar a prever o desempenho de campanhas, o valor do ciclo de vida do cliente e a demanda. Usada de forma responsável, a IA ajuda as equipes a tomar decisões mais informadas e baseadas em dados.
A IA pode ajudar as empresas a otimizar as operações da cadeia de suprimentos, melhorando a previsão da demanda, o planejamento de estoque, o roteamento logístico, o monitoramento de riscos de fornecedores e a análise de preços.
As cadeias de suprimentos são complexas, e as interrupções podem ser causadas pelo clima, eventos geopolíticos, escassez de mão de obra, atrasos no transporte ou mudanças repentinas na demanda. Os sistemas de IA podem analisar conjuntos de dados internos e externos para detectar padrões e recomendar ações. Por exemplo, uma empresa pode usar a IA para identificar fornecedores com risco de atraso, prever a demanda regional ou reequilibrar o estoque antes que os itens fiquem desabastecidos.
Isso é especialmente valioso em setores como varejo, fabricação, saúde e bens de consumo, em que a variabilidade da demanda e a complexidade operacional podem afetar a receita, o custo e a satisfação do cliente.
A IA pode ajudar as equipes de cibersegurança a detectar anomalias, identificar comportamentos suspeitos, priorizar alertas, investigar incidentes e responder às ameaças com rapidez.
À medida que as organizações utilizam mais serviços de nuvem, dispositivos conectados e ferramentas de IA, as equipes de segurança precisam gerenciar um volume crescente de alertas, eventos e telemetria. A IA pode ajudar a reduzir a fadiga de alertas identificando quais eventos provavelmente indicam um risco significativo. Também pode apoiar a detecção de fraudes, proteção de identidade e gerenciamento de vulnerabilidades.
No entanto, a IA também introduz novos riscos. Os funcionários podem compartilhar dados confidenciais com ferramentas não autorizadas, os invasores podem usar a IA generativa para criar mensagens de phishing mais convincentes e os próprios modelos de IA podem se tornar alvos. Por essa razão, as empresas precisam de governança de IA, controles de acesso, monitoramento e políticas claras para o uso responsável da IA.
Os desenvolvedores de software estão usando IA para escrever código, gerar testes, explicar sistemas legados, documentar APIs, solucionar erros e modernizar aplicações.
O mercado está passando da simples conclusão de código para sistemas de engenharia impulsionados por IA que oferecem suporte a mais etapas do ciclo de vida do desenvolvimento de software. Por exemplo, o IBM Bob é uma ferramenta projetada como um parceiro de desenvolvimento de IA que ajuda equipes a planejar, codificar, testar, documentar, modernizar e governar a entrega de softwares. Atende às necessidades de desenvolvimento empresarial, como modernização de Java, compreensão de aplicações COBOL e RPG, automação de DevOps, desenvolvimento com reconhecimento de políticas e transparência de custos.
Para grandes organizações, essa modernização é importante porque muitos sistemas de missão crítica ainda funcionam em ambientes híbridos e de código legado. Os assistentes de codificação genéricos podem ajudar em tarefas comuns de programação, mas as empresas muitas vezes precisam de mais contexto, auditabilidade, governança e suporte para ambientes de aplicações complexos. O IBM Bob foi projetado para ajudar as equipes a reduzir a carga cognitiva, melhorar a consistência e apoiar a modernização sem sacrificar a qualidade.
O desenvolvimento assistido por IA pode ajudar a capacitar os desenvolvedores, facilitando o acesso ao conhecimento institucional. Os desenvolvedores junior podem aprender com mais rapidez quando a IA explica o código, gera documentação e recomenda padrões seguros. Os desenvolvedores seniores podem dedicar mais tempo à arquitetura, segurança e lógica dos negócios.
A IA é cada vez mais usada em finanças e operações de back-office, em que grandes volumes de dados estruturados tornam a automação prática. Em processos de order-to-cash, por exemplo, a IA pode auxiliar o faturamento, contas a receber, cobranças e gerenciamento de pedidos, identificando exceções, recomendando ações e melhorando o controle.
As equipes financeiras também podem usar IA para orçamento, previsão, detecção de anomalias, suporte à conformidade e modelagem de cenários. As equipes de suprimentos podem analisar o desempenho dos fornecedores, os termos do contrato, os preços de mercado e os padrões de gastos para identificar oportunidades de economia.
Na área da saúde, a IA pode auxiliar na documentação clínica, análise de imagens, agendamento de pacientes, processamento de solicitações de reembolso, análise da saúde populacional e previsão operacional. A IA pode ajudar a identificar padrões nos dados dos pacientes, mas as organizações de saúde devem aplicar uma governança rigorosa, controles de privacidade e supervisão humana.
O mesmo se aplica aos setores bancário, de seguros, governamental e outros setores regulamentados. As soluções de IA devem ser explicáveis, seguras, auditáveis e estar em conformidade com os requisitos legais e éticos.
Quando implementada de forma responsável, a IA pode ajudar as organizações a:
Para pequenas equipes empresariais, a IA pode ser especialmente valiosa, pois permite expandir a capacidade sem a necessidade de grandes departamentos. Uma pequena empresa pode usar IA para chatbots de atendimento ao cliente, descrições de produtos em e-commerce, suporte contábil, atualizações de CRM, planejamento de redes sociais ou análise de preços.
Apesar da oportunidade, a implementação da IA traz vários desafios.
À medida que o uso da IA se expande, o gerenciamento de custos se torna mais importante. As empresas devem avaliar os modelos de preços, os controles de uso e a mensuração do ROI antes de expandir amplamente a IA.
Os sistemas de IA são tão úteis quanto os dados que eles podem acessar. Dados de baixa qualidade, incompletos ou isolados podem levar a recomendações imprecisas. As empresas precisam de práticas de governança, integração e segurança de dados que disponibilizem dados relevantes e, ao mesmo tempo, protejam informações confidenciais.
A IA pode expor dados sensíveis se as ferramentas não forem devidamente controladas. As organizações devem avaliar onde os dados são processados, quem pode acessar os modelos, quais logs são retidos e como as saídas geradas pela IA são avaliadas.
A adoção da IA muda a forma como as pessoas trabalham. As empresas devem capacitar os funcionários para usar as ferramentas de IA de forma eficaz.
As produções geradas por IA podem ser imprecisas, com viés ou incompletas. As organizações precisam de políticas que definam o uso aceitável da IA, os requisitos de avaliações humanas, o monitoramento de modelos, a proteção de dados e as trilhas de auditoria.
O processo de integração de ferramentas de IA nas operações de negócios depende dos objetivos e do contexto empresarial da organização. Processos padrão geralmente incluem:
A inteligência artificial nos negócios está evoluindo de ferramentas isoladas para modelos operacionais integrados. A próxima fase será conduzida por agentes de IA, orquestração, dados confiáveis, modelos específicos para cada setor e governança incorporados ao trabalho diário.
As empresas que obtiverem sucesso com a IA irão além da automação de processos antigos e passarão a redesenhar o trabalho de forma mais ampla, com base nos pontos fortes complementares das pessoas e dos sistemas de IA. A IA ficará responsável por análises, coordenação e geração de resultados mais rotineiros, enquanto os humanos fornecerão julgamento, criatividade, supervisão ética, gestão de relacionamentos e direção estratégica.
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1, 2 “The state of AI in 2022—and a half decade in review“. McKinsey & Company. 6 de dezembro de 2022
3 “What is artificial intelligence?“. IBM.com
4 “What is natural language processing?“. IBM.com
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6 “Generative AI will first be successfully scaled in business operations“. Marie El Hoyek, Curt Mueller, Nicolai Müller. McKinsey & Company. 5 de fevereiro de 2024.
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