Por Leandro Nazareth, gerente de novos negócios do Brain
É impossível ignorar o alvoroço em torno da Inteligência Artificial Generativa. Diariamente, somos bombardeados com notícias sobre sua capacidade de criar textos, imagens e otimizar campanhas de marketing. Essas aplicações são, sem dúvida, impressionantes e facilitam o dia a dia dos profissionais da área, mas esse foco quase exclusivo no "glamour" da IA ofusca a revolução silenciosa e muito mais estratégica, que ocorre longe dos holofotes: a aplicação da IA para resolver problemas operacionais complexos e caros.
Enquanto o mercado discute qual é a nova plataforma de IA do momento, grandes organizações de setores tradicionais, como indústria, agronegócio e infraestrutura, enfrentam um desafio diferente. Sua realidade é composta por sistemas legados que não se comunicam, regras de negócio intrincadas acumuladas ao longo de décadas e processos manuais que geram gargalos, erros e custos significativos. É aqui que a IA revela seu verdadeiro valor.
Imagine o desafio de gerenciar o faturamento de um serviço B2B que envolve múltiplos sistemas e contratos com regras distintas, por exemplo. A complexidade é tamanha que equipes inteiras dedicam seu tempo a conferências manuais, um trabalho repetitivo e sujeito a falhas. A solução para isso é um projeto robusto de hiperautomação que utiliza IA para interpretar dados, validar regras e orquestrar processos entre sistemas diferentes, garantindo precisão e liberando o time para atividades de maior valor. Isso porque o verdadeiro avanço não está em substituir pessoas, mas em resolver uma complexidade que nem humanos nem sistemas antigos conseguiam endereçar de forma eficiente.
No entanto, a tecnologia, por si só, não opera milagres, sendo a barreira cultural a mais significativa para essa transformação. Para se ter uma ideia, segundo a McKinsey, 9 em cada 10 organizações utilizam IA em pelo menos uma função do negócio, no entanto, menos da metade o faz em grande escala (7%) ou está em fase de expansão (31%). O medo de que a IA "roube empregos" ainda paralisa muitas organizações. Por isso, vemos um movimento maduro de grandes companhias buscando construir internamente uma cultura de IA. O objetivo é desmistificar a tecnologia, mostrando-a como uma ferramenta de apoio.
Iniciativas como treinamentos, competições internas para criar bots (botathons) ou prompts (prompthon) e programas de capacitação estão sendo levadas a dezenas de áreas diferentes de uma mesma empresa, da engenharia ao jurídico. Quando os colaboradores entendem que a IA pode ser uma aliada para automatizar relatórios ou analisar contratos, a resistência se transforma em engajamento. Eles mesmos passam a identificar oportunidades e a demandar soluções.
Para preparar a empresa para a escala, o time de TI também possui um papel importante de habilitar o ferramental da organização, ou seja, identificar quais os sistemas que poderão ser consultados e que tipo de tecnologia deverá ser utilizada. O TI ajudará na governança dos novos agentes e bots que vão conviver com as pessoas, e isso acontece por meio de políticas e processos. E nessa fase, também podem ser criados Centros de Excelência de Automação e IA para a apoiar a execução da governança.
Uma vez que a cultura está semeada, o próximo desafio é a escala. Projetos pontuais geram valor, mas a transformação real vem da capacidade de implementar soluções de forma estruturada. Por isso, o passo seguinte tem sido a criação de verdadeiras "fábricas de agentes", modelos organizados para desenvolver e implantar agentes digitais e bots em larga escala, atendendo às demandas que surgem em toda a organização. Isso garante governança, agilidade e impacto exponencial na eficiência operacional da empresa.
Por fim, é importante destacar que, para além da quantidade de textos que a IA gera, a verdadeira medida do sucesso dessa tecnologia dentro das corporações é a sua capacidade de destravar gargalos operacionais, otimizar processos complexos e, finalmente, permitir que as pessoas se concentrem no que fazem de melhor: pensar estrategicamente, inovar e se relacionar, seja internamente, com o cliente ou com o mercado, de modo mais amplo. Afinal, o futuro vai além de apenas "usar" a IA, está relacionado a integrar essa tecnologia em sua essência operacional para resolver problemas reais. Essa é a revolução que importa.
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