
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.
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.
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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