A inteligência artificial (IA) está transformando o cenário corporativo, impulsionando a produtividade e a eficiência. Um estudo recente da AWS e Strand Partners revelou que 40% das empresas brasileiras já utilizam IA em seus negócios, aproximando o Brasil dos patamares europeus.
Pilares da IA
No entanto, tão importante quanto adotar a IA é compreender suas nuances para escolher o modelo mais adequado às necessidades de cada empresa. Dennys Cabrerizo, gerente técnico de arquitetura na Dedalus, oferece um guia para auxiliar as empresas nessa seleção estratégica.
Para ter um bom alicerce em qualquer iniciativa de IA, o primeiro passo crucial é a estruturação e governança dos dados. Sem uma base sólida, as expectativas em relação à IA podem não se concretizar.
— Dennys Cabrerizo, gerente técnico de arquitetura na Dedalus
Os quatro tipos de IA
A IA pode ser categorizada em quatro tipos, considerando a interação humana e a capacidade de adaptação. Essa classificação oferece um roteiro claro para a implementação, de acordo com a necessidade.
Inteligência Assistida
A inteligência assistida atua como um copiloto, auxiliando o ser humano em tarefas e decisões, sem aprender com as interações. É o ponto de entrada ideal para empresas que buscam ganhos imediatos de produtividade e familiarização com a tecnologia. Ferramentas para resumir reuniões ou gerar conteúdo são exemplos de uso desse modelo.
Começar com projetos internos que melhorem a performance dos colaboradores é o caminho mais fácil para construir confiança na IA.
— Dennys Cabrerizo, gerente técnico de arquitetura na Dedalus
Automação
Essa IA foca na execução de tarefas manuais e cognitivas rotineiras, eliminando a necessidade de intervenção humana. Ou seja, este formato não cria novas tarefas, mas otimiza as existentes. Há um crescente interesse neste tipo de IA, devido ao seu potencial de redução de custos e otimização de processos. A sumarização de documentos e a análise de notas fiscais são casos de sucesso.
Um exemplo prático é o uso de drones em plantações para identificar pragas e necessidades de irrigação, substituindo a inspeção manual e otimizando o trabalho do engenheiro agrônomo.
Inteligência Aumentada
Este modelo amplia a capacidade de decisão humana, aprendendo e evoluindo continuamente a partir da interação com o ambiente e os usuários. Diferente da assistida, ela guarda contexto e se aprimora. Um bom exemplo é um assistente de base de conhecimento de políticas corporativas que, com o tempo, aprende as dúvidas mais frequentes e se torna mais eficiente em fornecer respostas precisas.
Inteligência Autônoma
São sistemas de IA que se adaptam e atuam de forma independente, sem interferência humana. Embora ainda em evolução, esse campo exige uma governança de dados extremamente madura. A qualidade dos dados é fundamental para evitar ‘alucinações’ ou erros nestes casos, e é importante não insistir que a IA traga bons resultados, se não há uma boa estruturação de dados.
Cenário Global
De acordo com o levantamento Statista Market Insights, o investimento global em IA atingiu US$ 243,72 bilhões em março de 2025. A adoção de IA por setor é notável, com o segmento de Serviços Financeiros liderando com 93% de adoção e investimento de US$ 19,9 bilhões, seguido de Saúde (96% de adoção e investimento de US$ 45,2 bilhões), Varejo (78% de adoção e investimento de US$ 25 bilhões), Utilities (47% de adoção e investimento de US$ 11,9 bilhões), Educação (43% de adoção e investimento de US$ 6 bilhões) e Agronegócio (38% de adoção e investimento de US$ 2,9 bilhões).
Cabrerizo destaca que os setores com maior maturidade, como Serviços Financeiros e Varejo, estão avançando para o uso da automação e IA autônoma. Já as áreas de Saúde, Educação e Agronegócio, que estão começando a investir mais fortemente, tendem a focar inicialmente na inteligência assistida e aumentada.
Desafios
Atualmente, a expectativa irreal de execução imediata pela IA e a qualidade dos dados são os principais mitos a serem trabalhados junto às empresas. A segurança e a ética devem sempre ser preocupações centrais. Na implementação de uma IA, há que se adotar diretrizes de segurança para garantir que ela seja ética e imparcial, além de ser essencial a governança de dados para evitar vazamento de informações sensíveis. O especialista alerta sobre a AI Injection, termo em inglês que se refere à injeção maliciosa de prompt, em que usuários podem manipular a IA para obter informações confidenciais ou desviar seu comportamento.
O futuro da Automação
Para os próximos 3 anos, Dennys estima que a automação será a categoria de IA com maior crescimento e impacto, e a busca por substituir tarefas e otimizar processos impulsionará investimentos significativos nesse segmento.
Entre os fatores críticos de sucesso no uso dessa inovação, estão a cultura organizacional e a eliminação da “Shadow AI” – que é o uso de ferramentas de IA sem controle corporativo. O caminho mais adequado para isso é ter um parceiro especializado que auxilie a empresa na criação de políticas claras de uso de IA e na promoção de workshops para educar colaboradores sobre os riscos e benefícios, incentivando uma adoção consciente e segura.
