Impactos reais da implementação da IA nas empresas

Caio Fulgêncio
3 de março de 2025 - 14h40

Passado o primeiro ciclo do hype da inteligência artificial (IA), sobretudo a partir do crescimento e popularização das versões generativas da tecnologia, indústrias variadas começam a colher os frutos dos seus investimentos (ROI). O marketing é uma das principais áreas verdadeiramente impactadas pela tecnologia, segundo Don McGuire, vice-presidente sênior e CMO da Qualcomm, de chipsets para celulares.

Empresas analisam retorno sobre o investimento de IA (Crédito: Caio Fulgêncio)

Ao todo, além do marketing, a companhia, atualmente, integrou pelos menos 25 diferentes ferramentas em seus processos, incluindo agentes de IA – sistemas inteligentes autônomos que realizam tarefas específicas sem intervenção humana. “O que estamos observando é um grande aumento de produtividade e eficiência com essas soluções”.

Uma dessas soluções é a Rider, ferramenta de ideação e desenvolvimento de textos, que também permite construir aplicativos sobre ela. Com ela, conforme o CMO, houve uma economia de 2,4 mil horas por mês, o que, consequentemente, recai sobre o “aumento na satisfação dos funcionários”.

“A adoção de agentes de IA, por exemplo, já está trazendo ótimos resultados, tanto em eficiência quanto na otimização de tarefas. Estamos bastante otimistas sobre como podemos reinventar o marketing dentro das empresas. Esse é apenas um dos muitos setores que estão sendo transformados”, incluiu.

Elena Gil Lizasoain, diretora da unidade de negócio Telefonica Tech, que engloba IA e dados, concorda que a fase de experimentação já foi superada. Agora, chegou o momento da industrialização, em que as empresas começam a obter o máximo de valor possível da tecnologia.

A diretora concorda que o ROI está ficando mais evidente, especialmente em áreas ligadas à eficiência. No âmbito da produtividade, os ganhos já vão além das tarefas básicas, alcançando “funções altamente especializadas dentro das empresas”.

A Telefonica, por exemplo, tem entre os clientes a Procuradoria-Geral do Estado na Espanha, para a qual criou uma solução, baseada em IA generativa, que reduz o tempo necessário para dar andamento a solicitações jurídicas. Além disso, existem as já conhecidas ferramentas conversacionais, como os chatbots, que ganham a capacidade de dar respostas mais personalizadas e eficientes. “O valor gerado nessa área é tangível e já estamos vendo impactos significativos”, disse.

Agentes de inteligência artificial

Os agentes da inteligência artificial, por sua vez, também são uma realidade nesse terreno, com a inauguração de um novo momento: o crescimento da automação. Calum Chace, CMO da Conscium, startup que explora a possibilidade da consciência da máquina, afirma que 2025 é o ano dos agentes de IA.

Apesar desse tipo de programa não ser novo – vide a Alexa, da Amazon, que já existe há bastante tempo – o momento é marcado pelo aumento de agentes com modelos de raciocínio, capazes de executar planos complexos. No entanto, a indústria de tecnologia ainda enfrenta questões relacionadas à verificação da autonomia desses programas, fator que, na opinião de Chace, deve se tornar um aspecto crítico daqui para frente.

Essa, inclusive, foi uma das preocupações citadas por especialistas da área no mais recente AI Action Summit de Paris, no mês passado. “Uma vez que agentes autônomos começam a agir no mundo real, perdemos o controle sobre eles. Já é tarde demais para voltar atrás. Diante dessa realidade, é essencial garantir que saibamos exatamente o que eles estão fazendo”, pontuou.

Integração de dados

Obviamente, os dados são fundamentais para a obtenção de informações corretas para a tomada de decisões. O grande desafio, para Elena, não está mais na captação dos dados, mas em ultrapassar a fase de prototipagem para a industrialização real de novas soluções. Em outras palavras, a complexidade consiste em integrar os mecanismos às operações das empresas de forma definitiva.

Para conseguir se mobilizar para essa transição, a diretora de inteligência artificial e dados da Telefonica enumera cinco pontos importantes: ter uma estrutura de dados flexível (stack) integrado aos sistemas; combinar modelos de linguagem com dados internos; treinar os funcionários; lidar com questões de propriedade intelectual, privacidade e ética; e, ainda, compreender que a mudança extrapola a tecnologia, sendo, então, um processo de transformação da gestão.

“Quando a IA é testada de forma isolada, esses desafios são mais fáceis de contornar. No entanto, a verdadeira dificuldade surge quando as empresas precisam integrar essas soluções em seus processos operacionais”, complementou.

McGuire acrescentou que, na Qualcomm, de início, houve a decisão de criar um conselho de IA, composto por stakeholders-chave, como TI, jurídico, financeiro, marketing e vendas. Dessa forma, sempre que uma nova ferramenta de IA é avaliada, ela precisa passar por uma série de filtros antes de ser aprovada e incluída no negócio.

Entre as análises estão como a IA foi treinada (a partir de quais dados), quem foi o desenvolvedor, nível de segurança cibernética (se atende aos requisitos de proteção de dados), usabilidade em nível corporativo e, por fim, experiência do usuário. Com isso, apontou a importância do fluxo de trabalho.

“Normalmente, começamos com um período de teste ou avaliação, e só depois escalamos a adoção. Com essa abordagem, conseguimos impulsionar o sucesso da implementação”, disse.