Por Rennan Sanchez, CTO da Skyone
A inteligência artificial deixou de ser uma promessa futurista para se tornar uma tecnologia de uso geral, transformando setores industriais, cadeias de valor e modelos de negócios com impacto comparável a revoluções anteriores como a eletricidade e a internet. Dados recentes mostram que mais de 60% das empresas já adotam alguma forma de IA em seus processos, com expectativa de crescimento exponencial à medida que soluções de agentes autônomos se consolidam.
No universo corporativo, empresas que buscam capturar o valor da IA enfrentam um duplo desafio: preparar-se culturalmente e tecnicamente. A mudança cultural envolve educar lideranças sobre o potencial da tecnologia e criar uma mentalidade orientada a dados. A preparação técnica exige adotar soluções de IA baseadas em dados corporativos privados, respeitando requisitos de segurança, privacidade e compliance.
A principal barreira para o sucesso dessas iniciativas está na qualidade e organização dos dados corporativos. A metáfora de que dados são o novo petróleo ganha uma extensão prática: assim como o petróleo bruto precisa ser refinado, os dados corporativos precisam ser tratados e organizados para que a IA extraia insights relevantes. Os modelos de linguagem de grande porte funcionam como refinarias digitais, mas sem uma base de dados estruturada, até os algoritmos mais avançados tornam-se ineficazes.
Na prática, os dados geralmente estão dispersos em ERPs, CRMs, planilhas e bancos isolados, criando silos que precisam ser superados. Quando essa barreira é quebrada e os agentes ganham acesso a dados organizados, os resultados são transformadores. Casos de uso emergem que multiplicam em até 10 vezes a produtividade, redefinindo como o trabalho é executado.
Na área financeira, agentes extraem dados de múltiplas fontes financeiras para realizar conciliações automáticas, prever fluxos de caixa e sugerir otimizações fiscais. Atividades que antes exigiam semanas de trabalho manual são concluídas em horas. No suporte técnico, agentes acessam bases de conhecimento internas e históricos de atendimento para resolver mais de 80% das dúvidas sem intervenção humana, liberando equipes para casos complexos.
Em vendas B2B, agentes utilizam dados de CRM e históricos de compra para sugerir abordagens personalizadas e priorizar oportunidades com maior probabilidade de fechamento. Em setores como farmacêutico e engenharia, agentes analisam milhões de documentos técnicos e patentes para acelerar hipóteses de inovação. Em operações industriais, integram dados de sensores IoT e históricos de manutenção para prever falhas e otimizar linhas de produção.
A escolha da plataforma tecnológica torna-se crítica para o sucesso. Soluções que integram nativamente conexão com fontes de dados variadas, armazenamento escalável, pipelines de ETL/ELT e ferramentas de desenvolvimento de IA oferecem vantagens práticas: simplificam a arquitetura, reduzem integrações múltiplas, proporcionam agilidade na implementação e garantem governança de dados.
Observamos que organizações com essas plataformas aceleram sua transformação digital, gerando valor dos dados de forma mais rápida e segura. Considerando que projeções indicam contribuição de até US$ 15,7 trilhões da IA para a economia global até 2030, empresas precisam adotar a tecnologia de maneira estruturada e orientada a resultados.
A jornada prática envolve adotar agentes de IA corporativos, construir data warehouses inteligentes, integrar processos de ETL/ELT e desenvolver modelos baseados em dados privados. Cada etapa representa uma transformação na forma como as organizações operam e competem.
O desafio não é entender se a IA vai transformar os negócios, mas se sua empresa está preparada para essa transformação. A resposta está na capacidade de transformar dados em inteligência acionável por meio de agentes bem implementados e plataformas tecnológicas adequadas.