Como aplicar IA no seu negócio: oportunidades e estratégias
No cenário empresarial atual, as organizações enfrentam um paradoxo: acumulam volumes crescentes de dados, mas lutam para transformá-los em valor real para o negócio. A capacidade de usar dados de forma inteligente para transformar processos, produtos e serviços tornou-se um imperativo, visto que “os dados são o novo ouro”.

Nesse contexto, a Inteligência Artificial emerge como tecnologia fundamental para extrair insights e criar soluções valiosas, permitindo que as empresas tomem decisões mais assertivas. Segundo um estudo recente, empresas que ampliaram significativamente sua equipe de IA tiveram um crescimento de cerca de 20% em vendas, empregos e valor de mercado – ganhos atribuídos, em parte, à inovação em produtos por meio do uso estratégico da IA. Ainda assim, mesmo diante desses ganhos expressivos, muitas organizações se questionam se estão verdadeiramente preparadas para adotar a IA, quais seriam os primeiros passos e como integrar de maneira eficaz dados, cultura e tecnologia.
Este artigo busca responder essas questões, oferecendo um guia prático para identificar e implementar casos de uso de IA em sua empresa.
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Compreendendo a IA no Contexto dos Negócios
Diante dos desafios apresentados na transformação de dados em valor real, é fundamental compreender como a IA se integra ao contexto empresarial atual. As empresas que obtêm sucesso na aplicação de IA combinam três pilares fundamentais:
- Mindset: Cultura organizacional que valoriza a inovação e está aberta à transformação digital. A liderança e as equipes devem estar alinhadas na visão de como a IA pode impulsionar o negócio.
- Skillset: Competências necessárias para implementar e gerenciar soluções de IA, incluindo ciência de dados, engenharia de dados e especialistas em domínios específicos.
- Toolset: Ferramentas e tecnologias apropriadas para desenvolver e implementar soluções de IA.
Quando esses três pilares estão alinhados, a empresa pode criar o chamado Efeito de Rede de Dados (Data Network Effect). Esse efeito se manifesta em um ciclo virtuoso no qual a coleta de mais dados leva a modelos mais precisos, o que resulta em clientes mais satisfeitos e ainda mais dados para aprimorar as soluções.
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Benefícios da IA para os Negócios
Com os três pilares fundamentais – mindset, skillset e toolset – alinhados, as organizações podem explorar o potencial transformador da IA. Esta tecnologia é capaz de gerar valor em múltiplas frentes do negócio, como os apresentados a seguir:
- Automação e Produtividade: A IA pode automatizar tarefas repetitivas, liberando as equipes para atividades de maior valor estratégico.
Exemplo: Na e-Core, automatizamos a análise de qualidade das ligações de vendas, reduzindo o tempo de análise de 200 áudios para 2 minutos e aumentando a efetividade das ligações em 20%. Leia o case completo aqui. - Manutenção Preditiva e Eficiência Operacional: A IA permite prever e prevenir falhas, otimizando processos e reduzindo custos operacionais.
Exemplo: Desenvolvemos um modelo de machine learning baseado em Deep Learning para previsão de falhas de equipamentos, alcançando 80% de precisão e economia anual de $850 mil, com ROI em 6-8 meses. Veja o case completo aqui. - Experiência do Cliente: Recursos de IA permitem oferecer recomendações personalizadas e atendimento 24/7.
Exemplo: Implementamos uma solução de IA generativa para uma fintech de importação, automatizando a análise de ligações e fornecendo feedback imediato aos SDRs. Isso reduziu o tempo de avaliação, melhorou a qualidade das interações e aumentou em 20% a efetividade das chamadas, elevando a experiência do cliente. Saiba mais sobre o case aqui.
Além dos exemplos acima, a IA tem demonstrado valor significativo em outras áreas críticas para diversos negócios, como otimização de preços e receita, gestão automatizada de estoques, análise preditiva de comportamento do consumidor e detecção de fraudes em transações.
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Identificando Casos de Uso de IA em sua Empresa
Após compreender os benefícios potenciais da IA e seus casos de sucesso em diferentes setores, o próximo passo crucial é identificar as oportunidades específicas em sua organização. Antes de iniciar qualquer projeto, é fundamental realizar uma análise completa considerando três aspectos principais:
Mapeamento de Processos
O mapeamento detalhado dos principais processos da empresa é um caminho natural para descobrir gargalos que possam ser resolvidos com IA. Em muitas situações, tarefas repetitivas são candidatas à automação, mas é importante avaliar se o uso de IA é realmente necessário ou se uma automação mais simples seria suficiente.
Alinhamento Estratégico e Viabilidade
Uma vez que os processos já estão mapeados, é necessário estimar ganhos em termos de KPIs que seriam obtidos com o uso de IA nessas tarefas. Em cenários onde há dúvidas sobre a maturidade digital da organização ou a real necessidade de IA, a e-Core utiliza a metodologia Data Driven Everything (D2E). Esta abordagem envolve uma imersão no ambiente do cliente para entender não apenas os processos declarados, mas também as necessidades reais da organização. Um dos artefatos gerados durante esse processo é a matriz de priorização, que mapeia as iniciativas identificadas como o benefício potencial para o negócio ao nível de complexidade de implementação.

A matriz de priorização classifica as iniciativas de IA com base no benefício potencial para o negócio e na complexidade de implementação. Projetos de alto benefício e baixa complexidade são classificados como Quick Wins e devem ser priorizados, enquanto iniciativas de alta complexidade e baixo benefício precisam ser reavaliadas.
Requisitos e Considerações
Para que um projeto de IA seja bem-sucedido, é fundamental contar com uma estrutura robusta de dados e governança, garantindo qualidade, disponibilidade e segurança dos dados. Em muitas situações, os dados existem, mas estão em repositórios isolados, não estão rotulados ou apresentam inconsistências, exigindo ações de tratamento. Além disso, é necessário considerar aspectos de privacidade e regulamentações como LGPD e GDPR, incluindo proteção e monitoramento dos modelos para evitar vieses ou comportamentos indesejados.

Outro ponto crítico é a explicabilidade dos modelos, especialmente em setores regulados e em decisões que impactam diretamente as pessoas. Existe um trade-off entre desempenho e interpretabilidade: modelos avançados, como os de deep learning, podem ser mais precisos, porém são mais complexos de explicar, enquanto opções mais simples têm desempenho inferior, mas são mais transparentes. A escolha deve considerar as necessidades do negócio e o contexto regulatório.
Conclusão
Em um cenário em que dados são cada vez mais valiosos, a adoção de IA se torna essencial para a competitividade, mas exige análise criteriosa, incluindo a avaliação de sua real necessidade em comparação com uma automação tradicional, a priorização de iniciativas conforme a relação entre benefício e complexidade e a garantia de requisitos como disponibilidade e qualidade de dados, conformidade regulatória e equilíbrio entre performance e explicabilidade dos modelos.
A e-Core pode auxiliar empredas a mapear processos, estabelecer, prioridades e implementar soluções de IA alinhadas as necessidades de negocio. Fale conosco e saiba mais como podemos ajudar você na jornada de transformação digital com soluções de inteligência artificial.

Luiz Verçosa
Data Scientist na e-Core
e-Core
Combinamos experiência global com tecnologias emergentes para ajudar empresas como a sua a criar produtos digitais inovadores, modernizar plataformas de tecnologia e melhorar a eficiência nas operações digitais.
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