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Inteligência Artificial

Inteligência Artificial na prática: da teoria ao impacto nos negócios

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A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa distante para se tornar uma força transformadora na economia e nos negócios.

Neste primeiro post da série sobre IA, vamos explorar o que é IA e os seus principais fundamentos e como ela está presente em diferentes setores. Além disso, quais são os desafios para transformação e adoção e por que entender bem IA é essencial para qualquer empresa hoje.

O que é inteligência artificial?

A IA consiste em sistemas que simulam a inteligência humana, capazes de analisar grandes volumes de dados, reconhecer padrões, aprender com o histórico e gerar insights ou decisões automatizadas. Ao contrário de programas baseados apenas em regras fixas, os sistemas de IA evoluem por meio de dados, tornando-se progressivamente mais eficientes.

Suas principais tecnologias incluem:

  • Machine Learning (ML): algoritmos que aprendem com dados históricos para prever comportamentos futuros ou categorizar informações;
  • Deep Learning: redes neurais artificiais inspiradas no cérebro humano, usadas em tarefas complexas como reconhecimento de imagem, fala e linguagem natural;
  • Processamento de Linguagem Natural (PLN): capacidade de entender e gerar linguagem humana, essencial para chatbots e assistentes virtuais;
  • Sistemas preditivos e de recomendação: que sugerem produtos, otimizam rotas ou antecipam manutenções.

Com esses recursos, a IA tem sido aplicada desde sugestões de filmes em plataformas de streaming até o controle de robôs industriais, passando por soluções de atendimento ao cliente, diagnóstico médico e análise de risco financeiro.

O estado da IA hoje: uso, maturidade e desafios

Segundo um estudo realizado pela consultoria McKinsey em 2025, 78% das empresas globais utilizam Inteligência Artificial em pelo menos uma função, um aumento significativo em relação aos 55% observados no ano anterior. A maior parte da adoção está concentrada em áreas como marketing, serviço ao cliente, vendas e TI. Mais recentemente, a IA generativa, capaz de criar textos, códigos e imagens, ganhou força e foi adotada por 71% das organizações.

Apesar da popularidade crescente, o desafio continua sendo a escalabilidade. Poucas empresas conseguem ir além dos testes pilotos e realmente integrar a IA à sua operação como um todo. A maioria ainda busca maturidade para transformar as possibilidades da Inteligência Artificial em ganhos tangíveis.

Fundamentos estratégicos para extrair valor da Inteligência Artificial

Empresas que de fato extraem valor da IA compartilham algumas características em comum. Primeiro, têm uma visão de longo prazo: seus investimentos em Inteligência Artificial não são pontuais, mas parte de uma estratégia clara de transformação. Segundo, investem em uma infraestrutura de dados sólida, com pipelines automatizados, modelos reutilizáveis e governança eficaz.

Outro fator crítico é a integração entre equipes técnicas e de negócio. A IA deixa de ser uma iniciativa de TI e passa a ser tratada como um diferencial competitivo em todas as áreas. Por fim, destaca-se a importância da formação: empresas que capacitam seus colaboradores em tecnologias autônomas têm maior capacidade de inovação e adoção em escala.

Esses elementos formam a base dos chamados “AI high performers”, que relatam aumento expressivo de produtividade, redução de custos e melhorias na experiência do cliente.

Quem está liderando e onde está o potencial?

A adoção de IA varia consideravelmente entre setores. Segundo a OECD, indústrias intensivas em conhecimento, como tecnologia, telecomunicações e serviços financeiros, lideram em termos de uso, patentes e contratação de talentos especializados. Esses setores têm tarefas altamente digitalizadas, o que favorece a integração de IA em seus fluxos de trabalho.

Por outro lado, setores como construção civil, agricultura e manufatura tradicional ainda enfrentam barreiras, seja por limitações tecnológicas, seja por menor digitalização. No entanto, o potencial de transformação também é significativo nesses segmentos, especialmente com o avanço de soluções de IA embarcada e internet das coisas (IoT).

Existe ainda um grupo intermediário de setores, como educação, logística e saúde, que apresentam avanço rápido e potencial expressivo de crescimento, com iniciativas focadas em automação de processos, diagnóstico e personalização.

Desafios reais: habilidades, dados e cultura

A falta de profissionais qualificados é um dos maiores entraves para a adoção da IA em larga escala. O relatório da OECD destaca que setores como manufatura e finanças identificam a escassez de competências técnicas como barreira-chave. Além disso, mesmo em empresas que já adotaram IA, muitas vezes falta compreensão sobre como usar essas soluções de maneira estratégica.

Outro desafio é a governança de dados. Sem dados organizados, atualizados e acessíveis, os modelos de IA perdem eficiência e credibilidade. A cultura organizacional também desempenha um papel decisivo: é preciso que a liderança incentive a inovação e que as equipes estejam abertas a experimentar, errar e aprender.

Superar esses desafios exige uma abordagem integrada, que combine liderança, tecnologia e educação continuada.

IA no mundo real: exemplos e potencial econômico

As estimativas mais recentes da McKinsey sugerem que a IA generativa pode gerar entre US$ 2,6 e 4,4 trilhões em valor econômico global anualmente. Isso inclui ganhos de eficiência em funções administrativas, otimização de operações, aumento na produtividade da engenharia e melhoria no atendimento ao cliente.

Na prática, empresas relatam benefícios como redução de 50% no volume de chamados de suporte com uso de assistentes virtuais, automação de processos repetitivos no desenvolvimento de software e criação de campanhas de marketing mais eficientes por meio de personalização avançada.

Contudo, é importante notar que a maioria das empresas ainda não alcançou retornos financeiros significativos. Ganhos em eficiência, receita ou redução de custos dependem diretamente da maturidade da iniciativa e de seu alinhamento com os indicadores de negócio.

Conclusão: Inteligência Artificial para além da tecnologia

A ASM percebe a inteligência artificial como uma das tecnologias mais promissoras do século XXI, mas seu verdadeiro valor só é alcançado quando usada com intenção, preparação e estratégia. As empresas que lideram não são apenas as mais tecnológicas, mas aquelas que sabem integrar pessoas, processos e dados em torno de objetivos comuns.

No próximo post, saiba como os diferentes setores estão adotando e aplicando inteligência artificial na prática. Siga acompanhando os conteúdos da ASM e descubra como transformar dados em decisões com impacto real.

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