Há expectativa de que resultados com IA se aproximem da realidade em 2025

Segundo o Estudo sobre Inovação e Inteligência Artificial Aplicada, realizado pela Meta e pela Fundação Dom Cabral, enquanto executivos de 95% das companhias consideram a IA “essencial em suas operações” e 76% a classificam como “extremamente importante” para o futuro de seus negócios, apenas 14% têm metas bem estabelecidas para os projetos e 12% definiram os orçamentos.

Nas entrevistas com 200 CEOs e executivos, de empresas que juntas representariam 7% do PIB, o próprio conceito de IA varia, principalmente conforme o setor. As principais definições – “tecnologia que aprende com a experiência”, “processamento de grandes volumes de Dados”; “Automação de Processos”; “mecanismos de tomada de decisão”; “desenvolvimento de robôs inteligentes”; e “sistemas que simulam a inteligência humana” – mostram que sob o guarda-chuva de IA se misturam ML, visão computacional, análises preditivas, IA Gen e outras modalidades da tecnologia. O estudo constata que a maioria das empresas utiliza IA para chatbots (70%) e análises preditivas (62%), tecnologias de fácil implementação e de impacto direto.

Eficiência operacional se destaca como o principal objetivo do uso de IA nas empresas para 80% dos respondentes. “O foco está na agenda operacional, na busca por resultados imediatos e devido ao custo de capital em fazer negócios no Brasil”, resume Hugo Tadeu, professor e diretor do Núcleo de Inovação e Tecnologias Digitais da Fundação Dom Cabral – FDC. Ele considera esse pragmatismo uma oportunidade importante. “Muito além do entendimento sobre o hype tecnológico, torna-se relevante aplicar as tecnologias digitais em projetos e comprovar resultados. Do contrário, a alta liderança não enxerga esta agenda como real. Nesse sentido, a importância de as equipes de tecnologia adotarem soluções simples, viáveis e alinhadas ao planejamento estratégico seria absolutamente determinante para o sucesso da IA”, afirma.

Entre os principais objetivos para a implementação de IA, predominam “melhoria de eficiência operacional” e “experiência do cliente”. Paradoxalmente, apenas 13% dos respondentes estão olhando a IA como uma aliada na otimização da jornada do colaborador. Na amostragem, 68% dos respondentes são presidentes, vice-presidentes, diretores ou conselheiro. Há percepção de que o distanciamento dos níveis gerenciais e o desconhecimento sobre o dia a dia das operações crie esse desalinhamento entre objetivos genéricos e táticas baseadas em um mapeamento preciso das práticas de produção, entrega e atendimento.

De quem as empresas precisam para aproveitar a IA
O desenvolvimento do uso empresarial de IA depende de um ecossistema, que inclui os grandes provedores das plataformas e arquitetos, e desenvolvedores para as implementações. Os especialistas internos ou os parceiros têm o papel de mapear as tarefas e processos; identificar as funções que possam ser impulsionadas por IA; definir as fontes de Dados e políticas de acesso; descrever precisamente os novos métodos de trabalho e preparar os usuários, além da capacidade de desenvolver um front end efetivamente prático e fácil.

Embora os especialistas em soluções como ERP e CRM tenham afinidade aos processos empresariais, são menos familiarizados com as arquiteturas típicas dos projetos com IA. “O pessoal que trabalha com Nuvem está um passo à frente e pensa de forma descentralizada, em modelos de microsserviços”, menciona Alexandre Del Rey, professor na FIA e sócio-fundador da International Association of Artificial Intelligence – I2AI. “Em 2024, vimos muitos movimentos feitos com entusiasmo, sem resultados concretos. Em 2025, as expectativas se aproximam à realidade. O desafio é achar onde a IA gera valor e o que é exagerado ou inadequado”, constata.

Entre os casos de uso, para atividades que trabalham com grandes volumes de documentos, as funções de filtragem e comparação de informações mostram ganhos bem interessantes. “Na geração de conteúdo que envolva raciocínio, senso crítico e entendimento de contexto, o método probabilístico da GenIA tende a não funcionar”, adverte o professor.

Na prática, quem usa IA em seu dia a dia, por iniciativa pessoal, já mantém duas ou três abas abertas, alternando entre OpenAI, Gemini e DeepSeek, por exemplo, conforme a função que quer realizar. Em soluções empresariais, também pode ser interessante conjugar serviços de várias plataformas. Nesse contexto, a análise de funcionalidades é apenas parte da tarefa. É necessário ainda olhar, por exemplo, as políticas de uso dos Dados ou se a plataforma usa os inputs de usuário para seu próprio treinamento, o que representa um risco primário à Segurança da Informação. Assim como ocorre com os demais serviços em Nuvem e Software como Serviço – SaaS, é preciso também olhar os efeitos na conta de cada chamada às plataformas.

“Os grandes bancos e organizações digitais contam com equipes maduras. Mas na maioria dos projetos na fronteira de inovação, as empresas não investiram nessa formação. Normalmente recorrem a body shop ou contratos com parceiros”, diz Del Rey.

Do lado dos provedores, o ideal é conjugar profissionais com profundo conhecimento das operações e do negócio de determinado setor, que entrega o desenho das soluções aos desenvolvedores e arquitetos para montar a solução e implementar a infraestrutura.

Várias modalidades de IA tendem a se expandir, mas o especialista destaca que a IA Gen permeia praticamente todos os movimentos de inovação. “A capacidade de processar linguagem é um alavancador das possibilidades de análise e comunicação dos usuários. Pouca gente conseguia extrair uma análise da Base de Dados, por exemplo. Mesmo quando falamos de Visão Computacional, IoT e outras abordagens de IA, a GenIA entra como uma camada da solução”, explica.

Evidentemente, a conjuntura deste início de ano desequilibra a equação de investimento e redução de custos. Os contratos para usar os modelos de IA Generativa são dolarizados, enquanto o que se gera de receita ou se deixa de gastar está em reais. Mas há tanto valor na mesa que essa variação não chega a impactar os ganhos dos projetos.

Transparência e elegância para estratégias sustentáveis de IA
Ao mesmo tempo em que o advento da IA agrava o déficit de Recursos Humanos habilitados para as tecnologias e arquiteturas mais inovadoras, os aspectos de Governança e FinOps agregam outros desafios.

Os modelos de Inteligência Artificial como Serviço – AIaaS, de fato facilitam a incorporação de modalidades como Visão Computacional ou IA Gen, plugando os microsserviços disponíveis nas plataformas. A contrapartida é que essa autonomia para juntar os componentes – que funciona bem para soluções pontuais – pode comprometer o alinhamento e a execução de políticas do ambiente empresarial. “Muitos produtos são ‘caixas-pretas’; se pode ver muito pouco do que acontece no modelo. Essa falta de Observabilidade dificulta”, nota Lucas Gerhard, gerente de Serviços da Zalpy Digital.

Outro ponto de atenção destacado pelo especialista em Arquitetura e inovação Ágil é a gestão de recursos computacionais e financeiros. “O consumo de hardware e energia já é uma preocupação global, que coloca a eficiência do software como um dos eixos da agenda”, acrescenta. Ele explica que essa premissa reequilibra as decisões de investimentos em pessoas e em serviços. Ou seja, para se obter códigos mais elegantes, é preciso desenvolvedores mais qualificados. “É vital ficar próximo e estabelecer parcerias com as universidades e outros polos. Profissionais habilitados para projetos críticos e em larga escala levam tempo para se desenvolver”, destaca.