Nove em cada dez empresas usam IA generativa para aumentar eficiência, diz pesquisa
Estudo do MIT Technology Review Brasil mostra que companhias observam ganhos reais com esse tipo de ferramenta, mas esbarram em lacunas de capacitação, governança e estratégia
Estudo do MIT Technology Review Brasil aponta que 90% das empresas buscam produtividade com IA generativa, mas apenas 22% estão preparadas para integrar a tecnologia a sistemas críticos. (Imagem: Adobe Stock)
O principal objetivo das empresas brasileiras ao adotar a inteligência artificial generativa (GenAI) é o aumento de produtividade. Dados de pesquisa do MIT Technology Review Brasil, em parceria com a Peers Consulting + Technology, revelam que 90% das organizações têm esta meta, enquanto 51,8% já observam ganhos concretos, em especial com a redução de custos em áreas de testes.
A falta de capacitação técnica e cultural é apontada como uma das barreiras mais críticas, limitando a adoção da tecnologia de forma responsável e em escala. Apenas 6,1% das empresas têm comitês formais de IA e 22% se consideram preparadas para integrar a tecnologia a sistemas críticos.
Outro desafio está na execução de provas de conceito (experimentos iniciais que testam a viabilidade técnica de uma ideia) sem conexão com a estratégia de negócio das empresas. “Sem planejamento e visão de longo prazo, as provas de conceito tendem a se esgotar como experimentos pontuais, em vez de se transformarem em pilares reais de inovação”, aponta o gerente sênior de ciência de dados da Peers Consulting + Technology, Rafael Valente.
Uso sem governança expõe empresas ao risco da “shadow IA”
O estudo constatou que, apesar de 40% das empresas darem ou fornecerem ferramentas de IA, 90% delas apontam que os colaboradores já usam a tecnologia. Isto indica que há uma parcela das empresas em que a IA generativa está sendo usada sem organização e governança, avalia Valente. Esse fenômeno é chamado de “shadow IA” (IA na sombra, em tradução livre).
O estudo indica ainda que há áreas em que as experimentações são mais facilmente aplicáveis, por trazerem menos risco. Valente indica que buscar eficiências na parte operacional ou atendimento ao cliente, por exemplo, é mais seguro. “Setores como recursos humanos, jurídico, financeiro ainda estão lá atrás, pois um erro de IA traria um impacto avassalador.”
O que diferencia as empresas mais avançadas em IA generativa
A Peers identificou cinco pilares que diferenciam as organizações mais maduras em IA generativa: alinhamento à estratégia de negócio, integração e automação corporativa, democratização de dados, criação de plataformas internas com governança estruturada e foco em eficiência operacional e personalização.
Na Vivo, a ferramenta foi aplicada à estratégia de experiência do cliente. Segundo Adriana Lika, executiva da companhia, disse aos pesquisadores, o tempo de atendimento foi reduzido e a satisfação e conversão de clientes foram ampliadas. A empresa de telefonia investiu também em plataformas internas de IA, como o VivoGPT, que atende 5,7 mil colaboradores.
No Itaú Unibanco, a construção de uma plataforma interna viabilizou a adoção simultânea de centenas de cases de uso com governança e segurança, de acordo com o diretor de tecnologia, Carlos Eduardo Mazzei. Na Ambev, a diretora de dados e análise, Patricia Kristman, destaca o ganho de eficiência nos fluxos operacionais, com a eliminação de tarefas repetitivas.