IA generativa no setor corporativo: guia de usos, ganhos e estratégias

A IA generativa está crescendo rapidamente em todos os setores empresariais, sendo apontada como uma das principais tendências em inovação. Mais do que isso: tornou-se uma ferramenta essencial para o crescimento das operações sem que a estrutura precise crescer na mesma proporção. É sinônimo de agilidade, produtividade, automação e análise rápida de dados.

Nesse cenário, a IA generativa no setor corporativo surge como uma evolução significativa da inteligência artificial tradicional. Enquanto a IA convencional automatiza tarefas específicas, como análise preditiva e reconhecimento de padrões, a IA generativa se destaca por sua capacidade de criar conteúdos, ideias e soluções com base em dados.

Neste contexto, a IA generativa se apresenta como uma espécie de evolução da inteligência artificial. Enquanto no modelo mais conhecido e disseminado de IA há a automação de tarefas mais definidas, como análise preditiva e reconhecimento de padrões, a IA generativa vai além, tendo capacidade de criação.

De acordo com a consultoria IDC, o investimento global em IA generativa deve ultrapassar US$ 143 bilhões até 2027, com crescimento médio de 73% ao ano entre 2023 e 2027. Os números refletem não apenas o avanço da tecnologia, mas a necessidade de adaptação das empresas e lideranças de tecnologia a este novo contexto.  

Neste guia, reunimos os principais pontos que CIOs precisam conhecer sobre a IA generativa no setor corporativo. Conheça desde conceitos fundamentais até estratégias de implementação, passando por aplicações práticas, desafios, governança e tendências de futuro.

O que é IA generativa e por que ela importa para as empresas 

A IA generativa é uma subcategoria da inteligência artificial, quase que uma evolução da IA propriamente dita. Enquanto o modelo “tradicional” de inteligência artificial realiza ações com base em padrões pré-definidos e utiliza dados para análises estratégicas, a IA generativa vai além.

Essa tecnologia é focada na criação de novos conteúdos e dados, podendo expandir as informações disponíveis com base naquelas que já existem. Ela é capaz, portanto, de criar textos, imagens, sons, códigos ou estruturas de dados a partir de padrões aprendidos com grandes volumes de informação. Essa tecnologia se diferencia da IA tradicional por não apenas reconhecer ou classificar dados, mas também gerar novas possibilidades de maneira autônoma e adaptativa..  

O salto recente em performance e acessibilidade da IA generativa se deu principalmente com o surgimento de modelos de linguagem de larga escala (LLMs), como o GPT, da OpenAI, e os modelos da Anthropic, Meta e Google. Esses sistemas passaram a entregar resultados cada vez mais coerentes, relevantes e customizáveis, viabilizando aplicações reais no ambiente corporativo.

A IA generativa no setor corporativo é capaz, portanto, de criar e tomar decisões inovadoras, utilizando o aprendizado por meio de redes neurais complexas. Ela representa uma evolução estratégica da transformação digital, oferecendo caminhos para a automação inteligente, personalização em escala e novos modelos de negócio e de aceleração nas empresas.

Na comparação com o modelo tradicional, a IA generativa também explora aspectos éticos e traz debates de dilemas relacionados, desde a criação de deepfakes até questões autorais relacionadas aos conteúdos. Cada vez mais, no entanto, a IA generativa no setor corporativo é uma oportunidade de evolução, quando aplicada de maneira assertiva.

Como a IA generativa está transformando o setor corporativo 

Segundo o Gartner, até 2026, 80% das empresas usarão APIs de IA generativa ou modelos prontos em ambientes de produção. O volume é expressivo, uma vez que em 2023 o percentual de empresas que usavam a tecnologia era de apenas 5% em todo o mundo. Essa adoção cada vez mais presente na estratégia dos negócios reforça que estamos diante de uma mudança estrutural na forma como a tecnologia impulsiona os negócios.

A IA generativa no setor corporativo é mais do que uma tendência. Ela já é uma realidade das corporações, aplicada em diversos contextos. Podemos notar o uso em setores variados, como:

Operações

Aplicação da IA generativa na automação de processos repetitivos, geração de documentação técnica e apoio à tomada de decisão. Além do modelo tradicional, com a IA generativa os modelos de automação são aperfeiçoados e os insights de melhoria são contínuos.

Marketing e Vendas

Criação de campanhas personalizadas, segmentação inteligente de público e chatbots avançados. Criação de briefings e de campanhas atualizadas, relatórios mais ágeis e com leituras mais precisas sobre leads e público-alvo. 

TI e Desenvolvimento

Geração de código, testes automatizados e suporte à manutenção de sistemas legados. Varredura de padrões de comportamento e geração de insights, para otimização do sistema legado das companhias.  

Atendimento ao Cliente

Suporte 24/7, respostas em linguagem natural e análise preditiva de satisfação. Varredura de casos semelhante para identificação de gargalos na operação, troca interativa com usuários.  

Gestão e Estratégia

Dashboards inteligentes, relatórios dinâmicos e projeções baseadas em dados históricos. 

Setores cruciais para a economia, como os de energia, logística e agronegócio, estão cada vez mais conectados a partir de soluções estratégicas de IA generativa. Elas proporcionam, por exemplo, a aplicação de sensores inteligentes para análise preditiva e monitoramento climático para a gestão de safra, previsão de demanda energética e picos de consumo, rastreamento inteligente de cargas, entre outros benefícios.

Empresas de renome global também passam a ser exemplo de implementação de soluções de IA generativa no setor corporativo, não só no relacionamento com o mercado, mas na gestão de demandas internas. Podem, inclusive, criar fluxos otimizados de trabalho que contribuem com a segurança de equipes e com a governança corporativa. Confira cases reais aqui.  

Principais aplicações da IA generativa nas empresas 

Entre os usos mais comuns da IA generativa no setor corporativo, destacam-se: 

• Geração de conteúdo: desde relatórios financeiros até descrições de produtos para e-commerce. 

• Automação de tarefas administrativas: como criação de apresentações, resumos executivos e atas de reuniões. 

• Análise e visualização de dados: com geração de insights automatizados e personalização de relatórios. 

• Criação de código e prototipação: acelerando o desenvolvimento de sistemas e soluções digitais. 

• Personalização de experiências: seja em marketing, atendimento ou design de produtos digitais. 

No entanto, essa é só a ponta do iceberg. A otimização de fluxo, o reforço da segurança e do compliance também são fatores presentes em soluções desenvolvidas a partir da IA generativa. E ela pode ser aplicada nos mais diversos setores, como saúde, financeiro, indústria, varejo e agronegócio.

A AMcom, por exemplo, tem atuado no desenvolvimento de soluções customizadas com IA generativa para clientes do setor energético e agroindustrial, aliando automação com governança. Um exemplo real pode ser visto na agroindústria. Uma grande companhia global passou a realizar o processo de verificação de grãos com mais precisão a partir de uma solução de identificação facial.

Esta aplicação da IA generativa no setor corporativo permite que a companhia tenha uma dupla verificação do responsável pela classificação de uma carga de grãos recebida em suas unidades, através da leitura facial. Funciona como uma assinatura digital em tempo real, dando à companhia a checagem necessária para atrelar o responsável pelo processo aos resultados da classificação.

Neste caso a IA é estratégica para o reforço da segurança interna, além de contribuir para uma classificação mais precisa da matéria-prima recebida.  

Este é apenas um exemplo de implantação estratégica e personalizada, o que dá à IA generativa um peso ainda maior na evolução dos negócios: quando desenvolvidas para a realidade da empresa, as soluções de IA generativa no setor corporativo contribuem significativamente para resolver gargalos específicos e tornar os fluxos mais eficientes.

Desafios da adoção de IA generativa nas organizações 

Apesar do enorme potencial, a implementação de IA generativa no setor corporativo exige cautela e planejamento. Entre os principais desafios estão:

• Alucinação de modelos: quando a IA generativa gera informações incorretas, incoerentes ou não verificáveis. Antes de implementar a tecnologia, é fundamental que haja um alinhamento de processos e de cultura. A criação de projetos começa pelo entendimento da real necessidade da empresa e seu potencial de escala. Isso porque, por maior que seja sua capacidade, a IA generativa precisa do fator estratégico humano para ser bem dimensionada.

• Qualidade e integridade dos dados: a performance dos modelos depende de bases de dados confiáveis. Por isso, ajustar processos, integrar os sistemas legados e garantir uma varredura e anexação eficiente de dados é essencial.

• Viés algorítmico: riscos de discriminação ou decisões enviesadas. É preciso contar com apoio especializado para que o algoritmo da IA generativa seja imparcial e siga o caminho desejado, evitando danos à leitura das informações.

• Barreiras culturais: resistência à adoção de novas tecnologias é um desafio comum que os CIOs enfrentam em seus projetos. Para isso, é fundamental atuar com proximidade e transparência, trazendo os times para junto da implementação, evitando que haja perdas por conta dessa resistência.

• Capacidade técnica interna: escassez de profissionais com domínio em IA e engenharia de dados. Times terceirizados e multidisciplinares são um caminho eficiente para driblar a falta de mão de obra qualificada e garantir um viés mais imparcial sobre o negócio.

Desmistificar esses pontos comumente desafiadores passa também por conhecer mais da realidade da aplicação da IA generativa no setor corporativo.  Cases reais, com resultados estratégicos, ajudarão o CIO a entender o melhor caminho a seguir. 

Governança e segurança no uso da IA Generativa 

Implementar IA generativa de forma responsável exige governança robusta e alinhada aos padrões regulatórios e às necessidades de negócio. A definição formal dos modelos de IA precisa de supervisão humana, além de clareza quanto a usos permitidos, evitando a utilização de dados sem rastreabilidade.  

Quando pensamos em IA generativa no setor corporativo, atrelada à governança corporativa e ao compliance, é crucial a implementação de comitês internos ou conselhos de ética em IA, integrando áreas como TI, compliance, jurídico e negócio. Esse comitê deve ter a responsabilidade de aprovar novos projetos e revisar casos críticos.

Outras boas práticas são: 

Auditoria e rastreabilidade dos resultados: fazer uso de plataformas de governança que oferecem monitoramento contínuo e registro de decisões algorítmicas, garantindo rastreabilidade e transparência em cada output produzido pela IA generativa; 

Realização de auditorias periódicas: ajudam a identificar vieses, incoerências ou desvios operacionais nos modelos – parte essencial da governança algorítmica; 

Frameworks de segurança da informação e compliance: adoção de normas como ISO/IEC 27001 (gestão de segurança da informação) e o mais recente ISO/IEC 42001:2023, além de desenvolvimento em conformidade com LGPD e GDPR. 

Desenvolver soluções personalizadas com IA generativa é um dos caminhos mais seguros para garantir governança e compliance, uma vez que todos estes pontos podem ser observados ao longo do projeto. Além disso, é preciso se atentar ao ajuste contínuo das políticas e mecanismos de controle, em um trabalho multidisciplinar. 

Já a transparência com stakeholders internos e externos sobre como a IA generativa é utilizada e quais dados alimentam os modelos é essencial para contribuir para a confiança e reputação positiva da companhia.

AI generativa e o futuro do trabalho: parceria, não substituição 

Um dos temas mais sensíveis quando falamos de IA generativa é seu impacto sobre o emprego. Esse ponto é também crítico porque pode gerar resistência à mudança, uma vez que sem transparência os trabalhadores podem acreditar que perderão seu emprego para a tecnologia.

No entanto, a IA generativa deve ser vista como uma aliada da produtividade humana, não como substituta. 

As empresas que adotam IA generativa de forma inteligente tendem a valorizar habilidades humanas essenciais, como criatividade, pensamento crítico e empatia. Além disso, novos perfis profissionais estão emergindo. Funções como engenheiros de prompt, curadores de dados e analistas de ética em IA estão em alta no mercado de trabalho e são oportunidades de alavancagem de carreira para profissionais do setor.

As soft skills, mais do que nunca, serão cruciais para que haja sinergia entre tecnologia e negócios. Afinal, cabe ao ser humano a realização de uma leitura crítica das informações, a resiliência e a criatividade para o crescimento das empresas.  

Como iniciar a jornada com IA generativa na sua empresa 

Para implementar projetos de IA generativa de forma estratégica e segura, é fundamental que a empresa realize, em primeiro lugar, um diagnóstico preciso de sua maturidade digital. Esse processo ajuda a entender em que estágio tecnológico a organização se encontra e quais são os pré-requisitos necessários para avançar.  

A partir disso, é possível mapear oportunidades reais e dores internas que podem ser resolvidas com o uso de inteligência artificial (como gargalos operacionais, demandas de automação ou necessidades de personalização). 

Com esse cenário mapeado, o próximo passo é selecionar um caso de uso inicial que tenha alto potencial de impacto e baixo risco de implementação, funcionando como um piloto. 

Essa prova de conceito deve ser conduzida com parceiros confiáveis, que ofereçam não apenas tecnologia, mas também suporte estratégico e visão de negócio. 

Em paralelo, a empresa deve desenvolver políticas internas de governança e segurança, assegurando que o uso da IA generativa no setor corporativo esteja em conformidade com boas práticas, normas regulatórias e padrões éticos. Por fim, é essencial capacitar as equipes envolvidas e fomentar uma cultura de inovação aberta ao uso responsável de novas tecnologias, preparando o terreno para uma adoção mais ampla e sustentável da IA generativa no negócio.

IA generativa como aliada da inovação estratégica 

A IA generativa já é uma realidade e sua adoção pelas empresas deve ser feita com responsabilidade, estratégia e foco em resultados. Não basta apenas implementar: é preciso preparar o ambiente, entender o contexto de crescimento e as oportunidades estratégicas para o negócio e acompanhar a evolução, integrando a inovação com o olhar humano. 

A IA generativa no setor corporativo precisa estar alinhada à governança corporativa, que deve sempre orientar seu desenvolvimento e implementação, garantindo a proteção da operação. E os resultados que se desejam devem ser claros desde a concepção do projeto, para que a tecnologia seja realmente eficiente e apoie o crescimento corporativo.

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