Inteligência Artificial

Você já percebeu como o excesso de ferramentas, a falta de visibilidade entre áreas e a sobrecarga de informações dificultam a colaboração entre os times — mesmo quando a empresa investe em tecnologia? Esse cenário é mais comum do que parece e tem impacto direto nos resultados. A ineficiência colaborativa gera retrabalho, decisões lentas, perda de engajamento e até rotatividade de talentos. Para os líderes, isso se traduz em falta de previsibilidade, baixa produtividade e desafios na execução da estratégia. Neste conteúdo exclusivo, mostramos como a inteligência artificial está mudando esse jogo, sendo ela um dos pilares da transformação operacional. Preencha o formulário e acesse esse whitepaper exclusivo da e-Core!

A evolução da inteligência artificia l vem remodelando silenciosamente o mundo corporativo. Representando uma mudança de paradigma nos sistemas de trabalho, a IA inova a forma como colaboramos, tomamos decisões e entendemos eficiência nos negócios.  Em setores criativos, como design e arte, profissionais utilizam IA para explorar ideias com maior velocidade e profundidade, ganhando tempo para se dedicarem às etapas mais analíticas e conceituais de seus projetos. No desenvolvimento de software, algoritmos generativos aceleram a escrita de código e liberam os times para desafios mais complexos e personalizados. A eficiência, no entanto, é apenas uma das pontas desse ecossistema em expansão. A IA também vem democratizando o acesso à informação e ao poder de decisão dentro das organizações. Soluções que antes dependiam de análises demoradas agora estão ao alcance de profissionais de marketing, gestão de projetos e finanças, permitindo a antecipação de demandas e a formulação de estratégias baseadas em dados confiáveis. Um estudo da InfoMoney em parceria com a Fundação Dom Cabral, que mapeou o índice de transformação digital (DXi) no Brasil, confirma essa tendência: cada vez mais empresas brasileiras estão adotando agentes de IA para melhorar a eficiência operacional, acelerar processos e gerar insights preditivos. Essa tecnologia deixou de ser apenas uma ferramenta e se tornou um motor de transformação empresarial. Veja como: O uso da IA generativa no ambiente corporativo No universo empresarial, a inteligência artificial compreende um espectro de soluções que vai de sistemas automatizados simples a redes neurais sofisticadas. O foco recente na IA generativa, porém, destaca um novo patamar de aplicação: a criação de conteúdo original e personalizado com base em aprendizado de máquina. A inteligência artificial generativa , que também é chamada simplesmente gen AI, é um tipo de IA que pode criar novos conteúdos e ideias a partir de comandos de texto. A tecnologia tem a capacidade de aprender linguagem humana, linguagens de programação, arte, química, biologia ou qualquer assunto complexo e reutilizar esse conhecimento para resolver novos problemas. No contexto empresarial, a IA abrange desde sistemas de automação simples até algoritmos complexos de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Essas tecnologias estão transformando a maneira como as empresas operam, permitindo-lhes analisar grandes volumes de dados, otimizar operações e oferecer experiências personalizadas aos clientes. Em empresas de marketing, por exemplo, é possível produzir campanhas mais alinhadas ao comportamento e às preferências dos clientes, ajustando mensagens em tempo real para máxima efetividade. No design de produtos , a tecnologia permite a análise de tendências e feedbacks para sugerir soluções alinhadas às expectativas dos consumidores. Até mesmo no e-commerce, a IA é capaz de gerar descrições únicas para cada produto e recomendar itens com base em comportamentos de compra, transformando a jornada do cliente em uma experiência personalizada e fluida. → Veja também sobre: Governança de IA: Como equilibrar inovação e responsabilidade Agentes de IA: a nova força de trabalho digital Dentro das inovações possibilitadas pela IA generativa, a evolução dos agentes de IA ilustra bem como a tecnologia deixou de apenas automatizar interações para assumir funções decisivas. Esses sistemas inteligentes, impulsionados pelos sistemas generativos, são capazes de executar tarefas complexas, tomar decisões baseadas em conhecimento acumulado e interagir autonomamente com outros sistemas e pessoas. → Baixe o whitepaper: Como os Agentes de IA Estão Moldando o Amanhã Capazes de assumirem tarefas operacionais, os agentes de IA liberam tempo para que colaboradores atuem em frentes mais estratégicas e criativas. Com isso, surgem novas funções e exige-se uma cultura de aprendizado constante dentro das empresas. Projeções do Gartner indicam que, até 2028, um terço dos aplicativos corporativos contará com agentes de IA integrados, um salto significativo em relação ao 1% de 2024. Inteligência artificial aplicada à negócios: usos práticos A aplicação prática da IA nos negócios vem se consolidando em diversos segmentos, da indústria ao varejo, e com resultados mensuráveis para todos os times. Abaixo, destacamos os principais casos de uso que demonstram a utilidade da IA nas operações corporativas: Agendamento de serviços em campo: IA permite planejar visitas técnicas com base em histórico de serviço, condições de trânsito e clima. Essa inteligência logística resulta em maior eficiência e menor risco de cancelamentos. Manutenção preditiva: em ambientes industriais, sensores inteligentes e algoritmos de IA previnem falhas antes que ocorram, programando reparos de forma proativa e garantindo continuidade operacional. Suporte técnico: atribuição automática de alertas aos times responsáveis, o que eleva a resolução de problemas e reduz o tempo de atendimento. Experiência do cliente: a IA pode compreender linguagem natural, detectar emoções e responder de forma contextual para melhorar o atendimento ao cliente. Vendas e marketing: automatização de modelagens analíticas, personalização do atendimento e antecipação de comportamentos de compra. Segurança da informação: com foco na detecção de ameaças e prevenção de ataques, algoritmos inteligentes atuam de forma preditiva, aumentando a confiabilidade dos sistemas. Inovação e novos modelos de negócio: a IA viabiliza personalização em massa, cria serviços sob demanda e promove experiências imersivas. Dados coletados podem ser monetizados, e setores tradicionais, como agronegócio e varejo, são redesenhados com novas cadeias de valor. Redução de custos operacionais: a IA é capaz de otimizar o consumo de energia em fábricas e escritórios, automatizar processos financeiros como auditoria e análise de crédito, e elimina etapas intermediárias, permitindo estruturas mais enxutas e eficientes. → Você já está surfando na nova onda da IA: Os Agentes de IA IA e o futuro do trabalho: substituição ou colaboração? A avaliação sobre se soluções de IA são a melhor escolha para um negócio não escapa de uma inquietação crescente: a preocupação com a segurança dos empregos. No entanto, é importante ressaltar que a IA é uma ferramenta que precisa do olhar humano para que atue de forma eficiente e inovadora. Na prática, o que se observa é uma integração colaborativa . Enquanto a IA assume tarefas repetitivas ou análises longas e trabalhosas, ela amplia o potencial dos profissionais que têm mais tempo para investir em tarefas estratégicas para o negócio. Por exemplo, imagine um time de desenvolvimento de software que aplicou IA para a geração de códigos e detecção de bugs. Sem a necessidade de investir tempo dos colaboradores nessas tarefas, os especialistas podem ser direcionados para a criação de novas funcionalidades. Isso é replicável em diversos setores. Este texto mesmo foi construído com apoio de IA, otimizando a pesquisa, revisando a ortografia e organizando informações. Note que a ferramenta não dispensa o trabalho do autor, que teve mais tempo para pensar na estrutura do texto, no objetivo dessa comunicação e na seleção de informações relevantes para o leitor. Ferramentas de IA devem ser entendidas como ferramentas que oferecem a base para escolhas mais qualificadas e não substitutas do julgamento humano. O resultado é uma força de trabalho mais satisfeita, produtiva e focada em gerar valor. → Conheça os desafios e caminhos para o crescimento sustentável em Escalabilidade de aplicações com IA Generativa Como a IA está mudando as empresas na prática? Então como a IA está sendo aplicada na prática? Na e-Core, casos reais mostram como a IA aplicada aos negócios pode gerar resultados expressivos. Uma empresa brasileira do setor financeiro, por exemplo, enfrentava gargalos no atendimento ao cliente, com alto volume de tickets repetitivos. Com apoio da e-Core, integrou um chatbot com IA generativa baseado em AWS e Zendesk. O agente passou a resolver tickets N0 de forma autônoma, atualizando-se semanalmente com a base de conhecimento. O resultado foi uma redução de 10 vezes no tempo de resposta, que passou a ser, em média, de 15 segundos. Outro exemplo é a Fiscontech, startup de automação fiscal, cujos contadores levavam tempo excessivo para analisar relatórios densos. A empresa desenvolveu, com a e-Core, uma solução com Claude 3 Sonnet via Amazon Bedrock. Com linguagem natural, os contadores passaram a extrair informações em menos de 20 segundos. A solução organizou dados, reduziu o esforço manual e elevou a produtividade, permitindo o foco dos times em tarefas estratégicas. Passos para aplicar estratégias de IA no seu negócio Iniciar a jornada de adoção da IA aplicada aos negócios exige planejamento, estrutura e uma visão de longo prazo. Confira os principais passos que podem guiar sua empresa nesse caminho: Definir objetivos claros: identifique os problemas a resolver e em quais áreas a IA pode trazer benefícios e os resultados esperados com a automação. Avaliar a infraestrutura atual: certifique-se de que os sistemas existentes suportam a escalabilidade e integração da tecnologia. Escolher as ferramentas certas: analise soluções que atendam às necessidades específicas da sua operação. Treinar a equipe: capacitar a equipe é essencial para extrair o potencial máximo das ferramentas. Começar com um projeto piloto: testes controlados permitem ajustes antes da expansão. Monitoramento e ajustes constantes: defina métricas para avaliar o impacto e otimizar as soluções continuamente. Aplicar IA à sua operação pode ser a melhor decisão para impulsionar o negócio em direção aos seus objetivos. No entanto, nem todas as empresas são bem sucedidas nessa jornada. A falta de conhecimento especializado e maturidade insuficiente da operação continuam sendo um dos principais entraves. Se sua empresa não conta com o know-how interno para aplicar a IA estrategicamente, considerar uma consultoria em inteligência artificial pode ser um caminho para garantir que o investimento não se tornará um gasto sem sentido. Parceiros como a e-Core oferecem expertise e orientação para uma adoção eficiente e segura de soluções de IA customizadas para as necessidades e objetivos do seu negócio. Fale com nossos consultores e descubra como transformar sua operação com IA.

A Governança de Dados traz grandes benefícios sempre que utilizamos dados, e em um ambiente de nuvem isso não é diferente. Com o aumento do uso da computação em nuvem, torna-se essencial que as empresas adotem estratégias eficazes para garantir a segurança e a gestão adequada de seus dados. Nesse cenário, estudar e aplicar a Governança de Dados é fundamental para assegurar a conformidade, a proteção das informações e a eficiência dos pipelines de dados.  Uma governança bem implementada reduz problemas como acesso não autorizado a dados confidenciais, inconsistências e duplicidades nos dados, ao mesmo tempo facilitando a rastreabilidade e aumentando a conformidade com normas e regulamentações, reduzindo riscos legais e evitando penalidades. Por fim, melhora a eficiência operacional ao otimizar o acesso e o gerenciamento dos dados, tornando os processos mais ágeis e estratégicos.

Sobre a o cliente A primeira fintech especializada em importação para empresas no Brasil e América Latina oferece soluções financeiras de crédito, financiamento e câmbio, assim como soluções tecnológicas que facilitam, simplificam e unificam em uma única plataforma. A empresa se destaca por três pilares fundamentais: Tecnologia: Equipe de programadores especializados em soluções inovadoras. Financeiro: Expertise em finanças para identificar os melhores produtos e potencializar resultados. Importação: Origem no comércio exterior com uma longa história em uma das principais tradings do Brasil. O desafio A atuação da empresa acontece através de Sales Development Representative (SDRs) que geram oportunidades de negócio através de diversos contatos com clientes, incluindo ligações telefônicas diretas com os leads. O desafio de negócio era extrair métricas de qualidade dessas ligações e garantir a melhor utilização do pitch, aumentando a qualidade da operação dos SDRs e a conversão de mais oportunidades de negócio. Anteriormente, todo o processo de análise das ligações para identificar pontos de melhoria no atendimento, adaptações do pitch e avaliação da qualidade dos atendimentos era realizado manualmente pelo gestor, que ouvia o áudio de cada ligação e fazia as análises. Para conseguir gerar relatórios automatizados para auxiliar o gestor na análises dessas ligações, a e-Core apoiou a fintech com uma solução personalizada de inteligência artificial utilizando os recursos da AWS. A solução A solução começa com a utilização das gravações das ligações telefônicas dos SDRs com os leads. O primeiro passo foi criar um pipeline de processamento para transformar as gravações em texto. Com a transcrição da gravação, utilizamos IA Generativa para realizar a avaliação da ligação. Desenvolvemos um prompt para avaliar o diálogo entre o SDR e um lead, analisando pontos como aderência ao pitch de vendas, habilidades de comunicação, apresentação do produto e serviço oferecido pela empresa. O resultado final dessa análise consiste em um feedback construtivo voltado aos pontos de melhoria, desenvolvimento e motivação para o SDR. Utilizamos um modelo de IA generativa para transformar automaticamente as transcrições das chamadas em dados estruturados com o uso do Amazon Bedrock, extraindo e organizando campos essenciais, e gerando feedback construtivo para melhorar a atuação do SDR. O arquivo resultante é armazenado em um bucket AWS S3 e também enviado para a área do gestor na plataforma da companhia através de uma fila AWS SQS. Abaixo, você confere a arquitetura da solução personalizada criada pela e-Core: O resultado O processo de análise das ligações, que antes demandava tempo e esforço considerável do gestor, agora é automatizado, permitindo feedback imediato tanto para o SDR quanto para o gestor logo após a ligação. A escalabilidade da solução possibilita o processamento de 200 áudios em apenas 2 minutos, algo impossível de ser alcançado manualmente. Além disso, o custo da solução automatizada é menor do que o custo de uma pessoa realizando a mesma tarefa manualmente. A automação não só reduziu o tempo médio de análise das ligações, como também proporcionou o levantamento de métricas detalhadas para todas as ligações realizadas, como tempo médio de ligação, qualidade da ligação e produtividade dos SDRs. Com o feedback de todas as ligações, foi possível aumentar o tempo médio de ligação em 50%, indicando assim maior engajamento do cliente, e a efetividade das ligações em 20%. Essas melhorias refletem diretamente na qualidade do atendimento e na conversão de oportunidades de negócio, solidificando a empresa como uma fintech inovadora e eficiente no setor de importação.

Descubra como um dos 10 maiores produtores de papel do mundo reduziu custos e tempo de inatividade por meio da manutenção preditiva de máquinas com a ajuda da Orbit AI O desafio Um dos 10 maiores produtores de papel do mundo não estava aproveitando completamente seu potencial de produção devido aos altos custos e à imprevisibilidade da manutenção de máquinas . A cada seis anos, a empresa costumava realizar manutenção leve, com um custo aproximado de $3,4 milhões. A manutenção mais significativa, que custava cerca de $7 milhões, ocorria a cada 12 anos. Além disso, o cliente precisava interromper as operações por 10 dias a cada ano devido a requisitos regulatórios.  Como não podiam prever antecipadamente qual máquina precisaria de manutenção, o cliente precisava solicitar serviços de manutenção urgentes (e consequentemente mais caros), levando a um tempo de inatividade inesperado e comprometendo a eficiência operacional. Eles já haviam tentado resolver o problema adotando uma solução gerenciada por terceiros para algumas de suas máquinas, mas os altos custos impediam sua escalabilidade em toda a fábrica. Com a Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) ganhando destaque na agenda dos CIOs da indústria de manufatura ( Gartner, 2023 ), fazia sentido buscar uma consultoria e serviços de TI confiável e experiente para ajudá-los a enfrentar esse grande desafio com novas tecnologias. Eles se associaram à e-Core com o objetivo de identificar anomalias menores nos equipamentos e realizar uma manutenção mais precisa durante o fechamento anual obrigatório de 10 dias, estendendo assim o intervalo para manutenções mais significativas.

O “Atlassian Intelligence” será um assistente virtual presente em todos os produtos de Atlassian Cloud O segundo dia de Atlassian Team ’23 foi marcado por grandes anúncios da Atlassian, incluindo o tão aguardado uso de inteligência artificial generativa nas ferramentas Atlassian. A apresentação do co-fundador e co-CEO Mike Cannon-Brookes sobre o chamado “Atlassian Intelligence” foi a que mais empolgou o público presente no The Venetian, em Las Vegas, mas foi precedida de outras grandes novidades, incluindo um novo produto exclusivo para a criação de novos produtos. Confira os principais anúncios do segundo dia de Atlassian Team ’23! “Atlassian Intelligence”, a IA generativa da Atlassian

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. → Saiba a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e GenAI 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. → Saiba como os Agentes de IA estão moldando o futuro dos negócios 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. → Veja também como a EEmovel utiliza inteligência artificial para acelerar seu processo de web scraping 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.