Especialistas mostram como dados, agentes e automação estão virando o novo padrão da inteligência artificial corporativa
A inteligência artificial deixou de ser uma aposta para se tornar uma prioridade nas empresas. No Brasil, 59% das organizações já utilizam soluções de IA, segundo o Índice de Transformação Digital Brasil, da PwC e da Fundação Dom Cabral. No mundo, os investimentos na tecnologia devem alcançar US$ 2,6 trilhões em 2026, um crescimento de 47% em relação ao ano anterior, de acordo com o Gartner. Impulsionado por esse cenário, o mercado começa a ir além das ferramentas de uso geral e aposta em soluções desenvolvidas para desafios específicos de cada negócio.
Se, de um lado, plataformas como o ChatGPT popularizaram o uso da inteligência artificial entre profissionais, de outro cresce o número de empresas que desenvolvem tecnologias para automatizar processos, interpretar grandes volumes de dados, apoiar decisões estratégicas e aumentar a eficiência operacional.
Conheça algumas das aplicações que já estão transformando o ambiente corporativo:
Modelos de IA para transformar dados em decisões de negócio
À medida que as empresas acumulam volumes cada vez maiores de informações, cresce também a demanda por soluções capazes de interpretar esses dados e transformá-los em inteligência para o negócio.
É nessa frente que atua a NeoSpace, startup brasileira pioneira no desenvolvimento dos Large Data Models (LDMs), uma nova categoria de inteligência artificial criada para interpretar bilhões de dados estruturados e não estruturados, identificar padrões complexos e gerar recomendações e decisões em tempo real. Diferentemente dos Large Language Models (LLMs), voltados principalmente para compreender e gerar linguagem natural, os LDMs foram desenvolvidos para extrair valor de grandes volumes de dados corporativos, com aplicações em setores como mercado financeiro, telecomunicações, seguros, varejo, mineração e energia.
“Os dados sempre foram um dos ativos mais valiosos das empresas, mas grande parte desse potencial permanecia inexplorado. Os LDMs mudam esse cenário ao transformar grandes volumes de informação em recomendações e decisões em tempo real, permitindo que a inteligência artificial passe a atuar como um motor de crescimento”, afirma Felipe Almeida, cofundador da NeoSpace.
Agentes de IA para automatizar processos
Enquanto isso, cresce a demanda por empresas de serviços de inteligência artificial capazes de ir além da estratégia e colocar a automação para rodar dentro da operação.
É o caso da Artefact, empresa global de serviços de IA fundada em 2014, que combina agentes autônomos e Process Intelligence, tecnologia incorporada à companhia com a aquisição da holandesa OFI Services, para mapear gargalos operacionais e automatizar processos inteiros, do diagnóstico à operação. No Brasil, mais de 300 profissionais da empresa atendem os setores financeiro, saúde, bens de consumo e indústrias B2B.
“Rodar em produção, na visão da companhia, depende menos do agente em si e mais do que existe ao redor dele. A Artefact avalia que os resultados só se sustentam quando as empresas estruturam as quatro camadas que fazem a IA funcionar em escala: a aplicação, onde o agente executa o trabalho; o contexto, que conecta a IA aos dados, sistemas e conhecimento do negócio; o modelo, escolhido e ajustado para cada caso de uso; e a infraestrutura, que garante desempenho e custo sob controle. Ao redor de tudo, a observabilidade permite monitorar, auditar e melhorar continuamente o comportamento dos agentes na operação.” , afirma Rafael Melo, CEO da Artefact Brasil.
Agentes de IA entram na rotina da gestão de pessoas
Os agentes de IA tem ganhado mais espaço na gestão de pessoas também, como é o caso da Humand, plataforma que está transformando a forma como profissionais que não trabalham em frente a um computador se conectam à cultura. A companhia agora aposta em uma arquitetura AI-First. que integra mais de 30 módulos de comunicação interna, recursos humanos e cultura organizacional em um único sistema inteligente. Entre as aplicações estão o Sammy, Tali e Oli, agentes desenvolvidos para atuar em diferentes momentos da jornada do colaborador: enquanto o Sammy funciona como um assistente disponível 24 horas por dia para responder dúvidas com base em documentos e políticas internas, o Tali realiza etapas iniciais de recrutamento por voz e gera sínteses para as equipes de seleção. Já o Oli atua na retenção, fazendo o primeiro contato com profissionais que demonstram intenção de deixar a empresa.
De acordo com métricas da companhia, a aplicação da IA nativa a comunicação interna pode economizar, em média, três horas semanais por colaborador e reduzir custos de TI em até 25%, ao centralizar atividades antes distribuídas entre diferentes ferramentas. Mas, para Nicolás Benenzon, CEO e cofundador da Humand, o diferencial está justamente em fazer com que a IA deixe de representar uma nova ferramenta e passe a atuar de forma integrada à rotina de todo colaborador, sobretudo da parcela da força de trabalho que é historicamente menos atendida pela tecnologia corporativa. “Defendemos que a automação só gera resultado econômico e cultural real quando atende a 100% da força de trabalho, e não apenas aos 20% que atuam sentados atrás de uma mesa. O desafio do AI-First é justamente levar os ganhos de produtividade, automação e acesso à informação para toda a organização, inclusive os trabalhadores operacionais”, conclui.
Inteligência artificial para entender o contexto da publicidade
Conforme a publicidade migra cada vez mais para feeds dinâmicos e conteúdos em vídeo, a inteligência artificial também passa a desempenhar um papel importante para ajudar marcas a entender não apenas onde seus anúncios aparecem, mas em qual contexto eles são exibidos. Pensando nisso, a Zefr, empresa global de tecnologia para verificação de qualidade em mídia digital, aplica IA à verificação de qualidade de mídia em ambientes como Meta, TikTok e YouTube. Diferentemente de soluções tradicionais desenvolvidas para a web aberta, baseadas principalmente em análise de textos e palavras-chave, a tecnologia proprietária da companhia analisa vídeos quadro a quadro para avaliar a adequação daquele ambiente à marca. A partir dessa leitura, a plataforma apoia estratégias de brand suitability, permitindo evitar associações com conteúdos prejudiciais ou desinformação e gerar relatórios de transparência sobre a veiculação das campanhas, incluindo, por exemplo, a identificação e o bloqueio de anúncios em canais infantis quando o anunciante busca atingir exclusivamente adultos.
Para Edvaldo Silva, Diretor Regional da Zefr na América Latina, essa capacidade se torna especialmente relevante porque as ferramentas criadas para ambientes estáticos já não acompanham a velocidade das redes sociais, ainda mais em eventos de grande movimentação como as eleições. “O Brasil é um dos maiores consumidores de redes sociais do mundo, mas a tecnologia de verificação utilizada aqui ainda é, muitas vezes, importada da lógica de sites estáticos. Nas plataformas sociais, o contexto muda em milissegundos, por isso é necessário uma IA que vá além do simples bloqueio”, explica ele.
