7 Estratégias Úteis de Transformação de IA

Antes de escolher como transformar a IA, os líderes precisam saber por onde começar. Analisamos o Índice Econômico da Anthropic (versão de março de 2026)¹, mapeando mais de 1 milhão de interações reais do Claude em 3.260 tarefas ocupacionais para o padrão APQC Process Classification Framework (PCF).²

Confira os processos de nível alto, médio e granular por exposição real à IA e tempos de verificação humana, apoiados em casos de uso reais de transformação de IA:

O gráfico acima fornece uma matriz de priorização em todas as 13 categorias empresariais de nível superior.

• Tamanho da bolha: O número de tarefas L4/L5 subjacentes.
• Exposição à IA (eixo Y): A parcela de conversas do Claude direcionadas a essa tarefa. Uma posição mais alta significa que a IA está sendo usada ativamente para esse tipo de trabalho no mundo real.
• Tempo de verificação (eixo X): Os minutos que um humano qualificado precisa para validar a saída IA. Um tempo menor significa que o custo da supervisão humana é baixo, tornando a implantação de IA mais barata e rápida de escalar.
• O quadrante dourado: o canto superior esquerdo mostra alto nível de integração de IA e baixos custos de verificação, enquanto o canto inferior direito mostra baixo uso de IA e verificação lenta.

O gráfico acima exibe os grupos de processos de alta alavancagem dentro de cada categoria. Os dados revelam que, mesmo em uma função de alta prioridade como TI ou Marketing, fluxos de trabalho específicos apresentam perfis de implementação muito diferentes.

O gráfico acima detalha esses grupos de processos em tarefas e atividades subjacentes individuais em cada função empresarial. Essa visão microgranular identifica claramente quais fluxos de trabalho específicos priorizar durante a implantação da automação.

Quais processos escolher para a transformação de IA?

• Tecnologia da Informação (TI): A prioridade mais clara, apresentando alto uso de IA e um ciclo de verificação gerenciável de ~60 minutos.
  • No nível 2: O desenvolvimento de aplicações e a refatoração de código lideram porque os testes automatizados mantêm a revisão humana abaixo de 30 minutos.
  • No nível 3: A depuração de sintaxe e a geração de testes unitários ficam no quadrante dourado com sobrecarga de verificação quase zero.
• Marketing, vendas e atendimento ao cliente: Alvos altamente escaláveis com tempos de verificação abaixo de 45 minutos.
  • No nível 2: A geração de conteúdo e a síntese de pesquisa de mercado oferecem implantação rápida devido à sua baixa sobrecarga de verificação.
  • No nível 3: A análise granular de tarefas revela que a meta-tagging de SEO e a geração inicial de rascunhos de texto exigem a menor supervisão humana.
• Visão e Estratégia: Um gargalo de alta exposição onde a IA é usada intensamente, mas os humanos ainda levam o maior tempo para revisar o trabalho.
  • No nível 2: Os LLMs frequentemente elaboram models para o planejamento estratégico de negócios. No entanto, a verificação humana exige várias horas (180+ minutos) para validar premissas críticas antes da execução.
  • No nível 3: A modelagem do cenário competitivo é o principal fator desse gargalo de verificação.
• Risco, conformidade, relações externas e gestão de ativos: Fluxos de trabalho despriorizados devido à baixa exposição à IA e às longas caudas de verificação.
  • No nível 2: O rastreamento de auditoria regulatória deve depender de soluções pontuais direcionadas, em vez de implementações autônomas amplas, devido aos altos custos de erro.
  • No nível 3: As tarefas que envolvem análise de risco de contratos jurídicos se achatam na base da matriz devido à revisão humana de alto risco exigida.

Saiba mais sobre a metodologia.

O que é transformação de IA?

A transformação de IA é o próximo passo após a transformação digital. Depois que uma empresa adota processos digitais, o próximo passo é melhorar sua inteligência. Isso aumentaria o nível de automação e a eficácia desses processos.

A inteligência artificial transformadora toca todos os aspectos da empresa moderna, incluindo atividades comerciais e operacionais. As gigantes de tecnologia estão integrando IA em seus processos e produtos. Por exemplo, o Google está se autodenominando uma organização “IA-first”. Além das gigantes de tecnologia, IDC estima que pelo menos 90% das novas organizações inserirão tecnologia de IA em seus processos e produtos.

Sinta-se gratuito para ler nossas soluções de sustentabilidade digital se você acredita que sua empresa ainda não avançou em sua jornada de transformação digital.

Quais são as etapas para a transformação de IA?

Listamos abaixo as principais etapas para empresas da Fortune 500. Empresas menores podem dispensar equipes internas e adotar abordagens menos arriscadas e com menos investimento, como contar com consultores para projetos direcionados.

Aqui está um breve resumo de cada estratégia com os detalhes relevantes de exemplos reais:

1. Definir uma visão clara e um roteiro estratégico para a adoção de IA

Uma transformação de IA bem-sucedida começa identificando e priorizando os casos de uso em que a IA generativa (GenAI), os large language models (LLMs) e a IA agêntica podem impactar mais significativamente os resultados de negócios. As organizações devem começar avaliando quais fluxos de trabalho operacionais são mais adequados para automação e onde a experiência humana pode ser efetivamente aprimorada por meio da IA.

Isso pode incluir automatizar tarefas repetitivas, simplificar a análise de dados ou sintetizar insights de vastos conjuntos de dados não estruturados. A chave é alinhar esses casos de uso com os objetivos estratégicos gerais para que cada iniciativa de IA gere resultados tangíveis e contribua para um maior retorno sobre o investimento.

Estudo de caso: o DocLLM do JPMorgan Chase demonstra o uso de GenAI para transformar a análise de contratos. Ao automatizar o processo de revisão, o banco teria reduzido o tempo de revisão manual em até 85% e minimizado significativamente os erros. Essas iniciativas de alto impacto gratuito up recursos críticos, permitindo que os especialistas se concentrem em decisões estratégicas em vez de ficarem atolados em tarefas rotineiras. ³

2. Construir uma rede híbrida de expertise em IA

As organizações que buscam impulsionar a transformação de IA em 2025 devem garantir acesso a talentos técnicos de ponta e conhecimento específico de domínio. Construir uma rede híbrida de IA significa combinar a experiência de laboratórios e fornecedores externos de IA, como a OpenAI, com a requalificação das equipes internas. Essa combinação é essencial porque confere à organização capacidades de IA de última geração e promove uma compreensão profunda de como essas tecnologias podem ser adaptadas a desafios de negócios únicos.

Estudo de caso: a Airbus investiu no treinamento de aproximadamente 10.000 engenheiros em ferramentas como o GitHub. Esse esforço acelerou suas simulações de design de aeronaves em impressionantes 40%, demonstrando que a requalificação interna e as parcerias externas podem gerar ganhos de eficiência significativos.⁴

As empresas podem promover uma cultura de aprendizado contínuo e inovação investindo em programas de treinamento abrangentes, adaptados a funções que vão de executivos a engenheiros juniores.

Além disso, implementar mineração de processos é um desses projetos fáceis de alcançar e impactantes. Com uma ferramenta de mineração de processos, sua empresa pode identificar ineficiências existentes e automatizar ou melhorar processos para obter economias ou melhorar a experiência do cliente. Algumas ferramentas de mineração de processos geram um gêmeo digital de uma organização (DTO), fornecendo uma visão de ponta a ponta dos processos da empresa e permitindo simulações para comparar cenários reais e hipotéticos.

3. Implantar IA agêntica para automação de ponta a ponta

O conceito de IA agêntica gira em torno da implantação de sistemas autônomos que podem lidar com fluxos de trabalho de várias etapas sem intervenção humana constante. Ao integrar agentes de IA nos processos de negócios, as empresas podem automatizar cadeias complexas de tomada de decisão e execução. Essa estratégia otimiza a eficiência operacional, permitindo que os funcionários redirecionem o foco para tarefas de nível superior que exigem pensamento criativo e estratégico.

Estudo de caso: a implantação de um agente de compras de IA pela Unilever ilustra como sistemas autônomos podem revolucionar a gestão da cadeia de suprimentos. O agente de IA pode negociar com fornecedores, gerando economias anuais de até US$ 250 milhões. Este estudo de caso destaca o imenso potencial dos agentes de IA para simplificar as operações e otimizar a eficiência de custos em várias funções. ⁵

4. Incorporar salvaguardas responsáveis de IA

Com a crescente integração da IA em todas as facetas das operações de negócios, garantir o uso ético e prevenir vieses nunca foi tão importante. Incorporar IA responsável significa estabelecer estruturas robustas de supervisão que monitoram as saídas de IA quanto à precisão, justiça e conformidade regulatória. Essa abordagem proativa é vital para manter a confiança do público e garantir que os sistemas de IA operem de forma transparente e ética.

Um estudo de caso em implementação responsável de IA é o uso do AWS’s Guardrails para o Amazon Bedrock pela CVS Health. Ao integrar models críticos e mecanismos de auditoria, a CVS Health garante que seus chatbots de farmácia sigam consistentemente as diretrizes rigorosas da FDA enquanto mitigam os riscos de resultados enviesados. Essas práticas são críticas na saúde e em outras indústrias sensíveis, onde os riscos são altos e qualquer desvio pode ter sérias repercussões. ⁶

5. Dominar a IA centrada em dados

O sucesso das iniciativas de IA está enraizado na qualidade e na gestão dos dados. Uma estratégia mestre centrada em dados envolve investir em práticas superiores de gerenciamento do ciclo de vida dos dados para garantir que os models de IA sejam treinados com datasets de alta qualidade, relevantes e bem curados. Sem essa base, até mesmo os sistemas de IA mais avançados podem ter desempenho inferior e produzir resultados não confiáveis.

Estudo de caso:

A Wayfair, uma varejista on-line americana de artigos para casa com 40 milhões de produtos, descobriu que sua IA de busca apresentava desempenho inferior porque as tags de produtos fornecidas pelos fornecedores eram imprecisas e inconsistentes, e a reetiquetagem manual era lenta demais para corrigi-las. A Wayfair usou o Snorkel Flow, uma plataforma de IA centrada em dados, para limpar, deduplicar, rotular programaticamente e validar continuamente os dados de seu catálogo de produtos, o que gerou dados de treinamento de maior qualidade para seus models de rotulagem.

Resultados:

• Dados de produtos rotulados 10x mais rápido do que com rotulagem manual
• Precisão do model 20 pontos maior do que models treinados com rótulos de fornecedores
• 46 tag models criados em dias em vez de meses
• Aumento de 7 pontos nos cliques e aumento de 5 pontos nas taxas de adicionar ao carrinho
• 98,97% de taxa de vitória sobre as linhas de base da categoria anterior
• Economia estimada de seis anos de esforço dos funcionários.⁷

6. Inovação impulsionada por IA

A inovação em IA não é um esforço único, mas um processo contínuo que se beneficia de testes iterativos e prototipagem rápida. Sprints de inovação impulsionados por IA oferecem uma abordagem estratégica para testar e validar rapidamente novas ideias antes de escalá-las em toda a organização. Esses sprints permitem que as empresas experimentem aplicações de GenAI em geração de conteúdo de marketing, manutenção preditiva e melhorias no atendimento ao cliente.

Estudo de caso: a L’Oréal oferece um exemplo atraente dessa estratégia. Ao conduzir sprints de inovação de IA direcionados, a L’Oréal conseguiu reduzir os ciclos de desenvolvimento de produtos de 18 meses para 4 semanas usando ferramentas como o ChatGPT-4 para análise de tendências e ideação de produtos. Essa abordagem acelera o processo de inovação e impulsiona um tempo de colocação no mercado mais rápido para novos produtos e serviços. ⁸

7. Escalar com IA modular

Uma arquitetura modular de IA permite que as organizações integrem vários models de IA, desde o conjunto de ferramentas da OpenAI até soluções de código aberto, em um sistema escalável. Isso garante que as empresas não dependam de um único fornecedor e estejam bem posicionadas para adotar novos avanços à medida que se tornam disponíveis.

Estudo de caso: o LLM Gauss da Samsung demonstra uma arquitetura modular em ação. Ao integrar uma variedade de models de IA, a Samsung otimizou tarefas que vão desde a geração de código até o suporte ao cliente. Essa abordagem integrada não apenas melhora o desempenho geral do sistema, mas também garante que a organização possa migrar rapidamente para novos models ou tecnologias sem retrabalho significativo. ⁹

Quais são os obstáculos à transformação de IA?

Os principais obstáculos enfrentados pela transformação de IA são:

• Talento e experiência insuficientes em IA na organização.
• Problemas de qualidade de dados e dados inadequados.
• Dificuldades para identificar casos de uso de negócios aplicáveis.
• A cultura da empresa muitas vezes não reconhece o valor da IA.

Quais são as melhores práticas?

Com base em nossa revisão de pesquisas existentes e entrevistas:

1. Defina objetivos claros: Identifique desafios de negócios específicos que a IA pode resolver e garanta que essas iniciativas estejam alinhadas com suas metas estratégicas.
2. Crie um framework de integração robusto: Estabeleça diretrizes claras para governança de dados, treinamento de models, integração de TI, monitoramento de desempenho e conformidade regulatória.
3. Comece com projetos-piloto: Lance pilotos em pequena escala para avaliar a eficácia da IA, obter insights e minimizar riscos antes de escalar.
4. Implemente iteração contínua: Avalie regularmente o desempenho da IA, colete feedback dos usuários e refine os models para se adaptar às necessidades de negócios em evolução.
5. Faça parcerias com especialistas e desenvolva habilidades internas: Colabore com fornecedores experientes de LLM enquanto investe na requalificação de sua equipe para garantir uma transformação sustentável.
6. Priorize a segurança e as práticas éticas: Aborde vieses, garanta transparência e aplique medidas fortes de privacidade de dados ao longo do ciclo de vida da IA.
7. Promova a colaboração multifuncional: Incentive a comunicação e o trabalho em equipe entre departamentos para alinhar as iniciativas de IA com estratégias de negócios mais amplas.
8. Concentre-se na experiência do usuário: Projete ferramentas intuitivas que se integrem facilmente aos fluxos de trabalho existentes e promovam ativamente a adoção pelos usuários.
9. Adote uma estratégia preparada para o futuro: Crie arquiteturas flexíveis que permitam aprendizado contínuo, adaptem-se a novas tecnologias e reduzam a dependência de um único fornecedor.

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Metodologia de transformação de processos de IA

Combinamos três datasets públicos para criar essa visão.

Os três datasets são:

• Anthropic Economic Index (AEI): dataset de pesquisa da Anthropic que mede como o Claude é usado no mundo real. A versão de março de 2026 cobre mais de um milhão de conversas, etiquetadas por tipo de tarefa. Ele nos diz a quais tarefas a IA está sendo aplicada hoje.
• O*NET: o banco de dados de ocupações do Departamento do Trabalho dos EUA. Para cada trabalho, ele lista as tarefas específicas envolvidas (por exemplo, “analisar registros financeiros para preparar relatórios” para um contador). Ele nos diz o que as pessoas realmente fazem.
• APQC Process Classification Framework (PCF): a taxonomia padrão de processos de negócios empresariais, organizada em cinco níveis hierárquicos (L1 a L5), de categorias amplas como “Gerenciar Recursos Financeiros” até atividades individuais como “Processar contas a pagar”. Ela nos diz como as empresas organizam o trabalho.

O desafio: o AEI é organizado por tarefas ocupacionais, enquanto as empresas pensam em taxonomias de processos. Precisávamos conectar os dois.

Etapa 1: Conectar o AEI às tarefas ocupacionais

Usamos a versão do AEI de 24 de março de 2026 e utilizamos a amostra global. Para cada tarefa, extraímos as métricas relevantes para a priorização: com que frequência a IA é usada, como as pessoas colaboram com ela (delegar, iterar, validar ou aprender), com que autonomia a IA opera, o nível de educação típico exigido, se os humanos relatam a tarefa como algo que podem fazer e com que frequência a IA tem sucesso.

Como o AEI rotula cada tarefa usando a redação exata das declarações de tarefas do O*NET, a ligação é direta. Cerca de 7% das tarefas aparecem em várias ocupações. Nesses casos, usamos a primeira listada.

Etapa 2: Conectar tarefas ocupacionais a processos empresariais

Esta etapa é mais difícil porque a mesma tarefa pode aparecer em vários processos de negócios e a redação raramente corresponde exatamente entre o O*NET e o PCF. Resolvemos isso em duas camadas:

• Filtre o conjunto de candidatos. Para cada uma das 13 categorias de nível superior do PCF, mantivemos as ocupações que plausivelmente realizam esse tipo de trabalho. Por exemplo, “Desenvolver Visão e Estratégia” foi restrito a altos executivos, analistas de gestão e analistas de pesquisa de mercado. Criamos esse filtro manualmente para todas as 13 categorias usando o sistema padrão de codificação ocupacional dos EUA.
• Encontre a melhor correspondência dentro desse conjunto. Usamos um model de similaridade de frases (um model de código aberto amplamente utilizado chamado MiniLM) para pontuar o quão perto cada descrição de tarefa do O*NET correspondia a cada descrição de processo do PCF. A correspondência com maior pontuação foi selecionada para cada processo do PCF.

Confiança da correspondência

Cada correspondência recebeu uma pontuação de similaridade entre 0 e 1:

• Alta confiança (pontuação de 0.65 ou superior): 306 correspondências (20%)
• Média confiança (0.50 a 0.65): 1.037 correspondências (66%)
• Baixa confiança (0.35 a 0.50): 220 correspondências (14%)
• Sem correspondência confiável (abaixo de 0.35): 5 correspondências

Todas as 1.568 linhas detalhadas do PCF (atividades L4 e tarefas L5) receberam uma correspondência. Os níveis superiores (L1 a L3) são abstratos demais para correspondência direta e são usados para hierarquia e agrupamento.

Aqui estão os dados que plotamos acima:

Observe que a tabela mostra o dataset completo, enquanto os gráficos excluem tarefas com zero exposição à IA para melhor legibilidade.

O que excluímos e por quê

• O AEI relata dados de uso para tarefas que apareceram em conversas suficientes durante a semana da amostra para tirar conclusões confiáveis.
• Para 57% dos processos correspondentes, a tarefa O*NET correspondente ficou abaixo desse limite, portanto não podemos determinar o nível exato de adoção de IA.
• Nós os excluímos dos gráficos em vez de adivinhar. Eles não são necessariamente de baixa prioridade; não temos evidências para posicioná-los.
• Os gráficos mostram os 327 processos em que temos um sinal mensurável tanto na exposição à IA quanto no tempo de verificação.

Para saber mais sobre IA

Sinta-se gratuito para conferir nossos outros artigos sobre IA para saber mais sobre como a IA pode transformar seu negócio:

• Principais Casos de Uso / Aplicações de IA
• Principais 50 Casos de Uso e Estudos de Caso de Deep Learning.

Cite esta pesquisa

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{7 Estratégias Úteis de Transformação de IA}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-transformation}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 23 outubro 2026}
}

Registro de alterações

4 atualizações

Todas4Geral3Metodologia1

202620252022

1. 22 mai

   Adicionada uma seção inicial que mapeia dados do Anthropic Economic Index para as categorias de processos APQC, com gráficos de exposição à IA e tempo de verificação.

2. 22 mai

   Adicionada uma seção de metodologia de transformação de processos com IA detalhando a correspondência dos conjuntos de dados AEI, O*NET e APQC PCF.

Links de referência

1.

The Anthropic Economic Index \ Anthropic

2.

Process Frameworks | APQC

3.

DocLLM: JPMorgan’s New AI for Visually Rich Multimodal Document Intelligence | by My Social | 𝐀𝐈 𝐦𝐨𝐧𝐤𝐬.𝐢𝐨 | Medium

𝐀𝐈 𝐦𝐨𝐧𝐤𝐬.𝐢𝐨

4.

The economic impact of the AI-powered developer lifecycle and lessons from GitHub Copilot - The GitHub Blog

5.

How AI is transforming Unilever Ice Cream’s supply chain | Unilever

6.

Generative AI Data Governance – Amazon Bedrock Guardrails – AWS

7.

Wayfair achieves 99% category win rate and 7-point clickthrough lift | Snorkel AI

Snorkel AI

8.

L’Oréal Is Using Gen AI To Boost Product Personalization | Cross-Border Commerce Europe

9.

Samsung Developer November Newsletter: Samsung Electronics Reveals the Samsung Gauss Generative AI Model and Other Latest News

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017.

O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.

Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.

Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Pesquisado por

Hazal Şimşek

Analista do Setor

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Hazal é analista do setor na AIMultiple, com foco em inteligência de processos (incluindo mineração de processos) e automação empresarial (incluindo automação de TI e automação low-code/no-code).

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Laurel

Jun 17, 2021 at 15:22

Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.

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