Nos últimos anos, as transformações envolvendo o uso da inteligência artificial acabaram por torná-la uma prioridade corporativa, com muitas empresas buscando maneiras de incorporar tal tecnologia para otimizar seus processos.
Nesse sentido, a primeira grande onda de adoção da IA nas organizações tem se estruturado a nível predominantemente operacional, focado na automação de tarefas, ganho de eficiência e redução de custos, o que é impulsionado, principalmente, pela necessidade de justificar investimentos em IA com resultados concretos e, idealmente, de curto prazo.
A adoção operacional da IA pode ser observada em diversas frentes, cada uma com sua própria complexidade tecnológica. No atendimento ao cliente, talvez o exemplo mais recorrente, as empresas implementam chatbots e assistentes virtuais, que - em termos de tecnologia envolvida - podem variar de simples árvores de decisão até sofisticados modelos de linguagem natural (LLMs), como o ChatGPT. A depender da forma como foram construídos, esses sistemas podem automatizar respostas, personalizar interações, reduzir o tempo de espera, resolver uma série de situações previsíveis sem a necessidade de interação humana - o que pode impactar diretamente a experiência do consumidor.
Outro exemplo recorrente está na automação de processos administrativos repetitivos, na qual soluções de RPA (Robotic Process Automation) podem ser combinadas com IA para lidar com tarefas como processamento de faturas e análise de contratos. No setor de logística e supply chain, a IA é aplicada para otimizar a previsão de demanda e o gerenciamento de estoques. Algoritmos preditivos analisam variáveis como tendências de consumo, condições climáticas e dados históricos para sugerir níveis ideais de estoque, minimizando desperdícios e garantindo a disponibilidade de produtos.
Além desses exemplos, a inteligência artificial também está impactando fortemente outras áreas operacionais. No setor de Recursos Humanos, seus algoritmos são usados para triagem e recrutamento de candidatos, para análise automatizada de currículos e consequente redução do tempo do processo seletivo. Algumas empresas ainda utilizam chatbots para conduzir entrevistas iniciais e avaliar candidatos com base em respostas pré-determinadas. Em Marketing, ela pode ser aplicada para personalizar campanhas publicitárias, o que ajuda a otimizar anúncios com base em análise de comportamento do consumidor, segmentação de públicos e previsões de tendências. No setor de Produção e Manufatura, sistemas de visão computacional auxiliam na inspeção de qualidade, identificando defeitos em produtos com precisão superior à humana, enquanto modelos preditivos evitam falhas em maquinários ao identificar padrões de desgaste.
Os usos de IA levantados são alguns exemplos de como ela está sendo utilizada a nível operacional nas empresas. Tais soluções "atuam" diretamente em funções que, até pouco tempo, dependiam exclusivamente de esforços manuais. São processos tradicionalmente repetitivos e volumosos, que exigiam quantidade significativa de pessoas para que fossem executados e que, com a introdução da inteligência artificial, passaram a ser otimizadas, permitindo que as equipes direcionem seus esforços para tarefas de maior valor agregado dentro das empresas.
Porém, muito embora sua adoção a nível operacional seja um primeiro passo quase intuitivo - e essencial para que a IA prove seu valor e justifique os investimentos ao mesmo tempo em que aumenta a confiança dos executivos em soluções baseadas na tecnologia - há uma questão significativa a ser considerada quando essa implementação ocorre de maneira isolada dentro das empresas. Especialmente no contexto de "urgência da IA" em que estamos inseridos, quando todos querem a "sua IA", é comum que diferentes unidades de negócio adotem suas próprias soluções sem um alinhamento estratégico central, o que, invariavelmente, vai resultar em sistemas que não se comunicam, esforços duplicados e desperdício de recursos.
Se cada departamento em uma organização implementa suas próprias ferramentas de IA sem uma visão integrada - é possível (e provável) que sejam enfrentadas dificuldades na troca de informações entre setores, soluções que se sombreiam, decisões desalinhadas sobre infraestrutura - que geram redundância de investimentos e falta de governança. Isso pode resultar em soluções fragmentadas que, apesar de eficazes individualmente, criam complexidade e ineficiência no longo prazo, comprometendo sua evolução dentro da organização.
Para evitar isso, um caminho seria estruturar processos para identificar e implementar soluções de IA de forma coordenada. Isso envolveria um esforço de mapeamento para identificar onde ela poderia agregar mais valor, avaliar o retorno sobre investimento antes da implementação, estabelecer uma governança sólida para garantir interoperabilidade e conformidade regulatória, e testar soluções antes de escalá-las. Além disso, a adoção gradual e estratégica permite que as empresas obtenham ganhos operacionais imediatos enquanto planejam a evolução da IA para um uso mais tático e estratégico.
Por fim, a adoção a nível operacional da inteligência artificial é, sem dúvida, um caminho natural para as empresas, pois permite ganhos rápidos e mensuráveis. No entanto, organizações que limitam a IA apenas à automação correm o risco de fragmentar seus esforços e perder oportunidades de impacto estratégico.
O verdadeiro valor da IA nas empresas não está apenas na redução de custos, mas sim na capacidade de transformar modelos de negócios, criar novas fontes de receita e fortalecer vantagens competitivas. A próxima etapa dessa jornada exige um olhar mais tático e estratégico sobre tecnologia, garantindo que ela seja utilizada de forma transversal e coordenada para gerar impacto de longo prazo.