IA generativa empresarial: 11 casos de uso e melhores práticas

IA generativa (GenAI) apresenta novas oportunidades para grandes empresas em comparação com empresas de médio porte ou startups, incluindo:

• Casos de uso de IA generativa empresarial.
• A oportunidade de criar os modelos da sua empresa sem expor dados privados a 3rd partes.

No entanto, a IA generativa traz desafios únicos para grandes organizações. Por exemplo:

• 36% das empresas citam preocupações sobre exposição de dados proprietários ao usar LLMs.¹
• A GenAI também acelerará novos serviços e soluções, permitindo que concorrentes entrem nos mercados mais rapidamente e conquistem participação.
• A automação impulsionada por modelos generativos pode melhorar a experiência do cliente ou reduzir custos, mas também pode introduzir riscos operacionais e de reputação por meio de viés de IA ou alucinações.

Explore nossos casos de uso de IA empresariais práticos para saber como grandes empresas podem criar, implantar e governar seus próprios modelos de IA generativa com eficácia.

Casos de uso de inteligência artificial generativa empresarial

A web está cheia de casos de uso B2C, como escrever e-mails com apoio de IA generativa, que não exigem integração profunda nem modelos especializados. No entanto, o valor empresarial da IA generativa vem das aplicações de IA empresariais listadas abaixo:

Casos de uso comuns

Gestão do Conhecimento Empresarial (EKM): Embora PMEs e empresas de médio porte não tenham dificuldades em organizar seus dados limitados, empresas Fortune 500 ou Global Forbes 2000 precisam de ferramentas de gestão do conhecimento empresarial para inúmeros casos de uso. A IA generativa pode atendê-las. As aplicações incluem:

1. Extração de insights por meio de marcação de dados não estruturados, como documentos.
2. Sumarização de dados não estruturados.
3. Busca empresarial que vai além da busca por palavras-chave, levando em conta as relações entre as palavras.

Parte da busca empresarial inclui responder a perguntas de funcionários sobre:

4. Práticas da empresa (ex.: políticas de RH)
5. Dados internos da empresa, como previsões de vendas
6. Uma combinação de dados internos e externos. Por exemplo: como possíveis sanções futuras direcionadas às vendas de sistemas MLOps ao nosso 3rd maior mercado geográfico afetariam nosso desempenho corporativo?

Organizações maiores atendem clientes globais e a capacidade de tradução automática dos LLMs é valiosa em casos de uso como:

7. Localização de sites
8. Criação de documentação, como manuais técnicos em escala para todas as regiões
9. atendimento ao cliente multilíngue
10. Monitoramento de mídias sociais direcionado a um público global
11. análise de sentimento multilíngue

Aplicações específicas do setor

A maior parte do valor empresarial provavelmente virá do uso de tecnologias de IA generativa para inovação nos setores específicos das empresas: isso pode ocorrer na forma de novos produtos e serviços ou novas formas de trabalhar (ex.: melhoria de processos com GenAI). As listas abaixo de aplicações de IA generativa podem servir como pontos de partida:

• GenAI para serviços financeiros
• IA generativa na educação
• IA generativa na moda
• IA generativa na saúde

Como as empresas devem aproveitar a IA generativa?

Traçamos um caminho detalhado para as empresas aproveitarem a IA generativa. Embora a maioria das empresas possa não precisar criar seus modelos, espera-se que a maioria das grandes empresas (isto é, Forbes Global 2000) construa ou otimize um ou mais modelos de IA generativa específicos para suas necessidades de negócios nos próximos anos. O Finetuning pode permitir que as empresas alcancem estes objetivos:

• Alcançar maior precisão personalizando a saída do modelo em detalhes para seu próprio domínio
• Reduzir custos. Modelos personalizáveis com licenças que permitem uso comercial demonstraram ser quase tão precisos quanto modelos proprietários a um custo significativamente menor.²
• Reduzir a superfície de ataque para seus dados confidenciais

Empresas como a Bloomberg estão gerando desempenho de classe mundial criando suas próprias ferramentas de IA generativa que aproveitam dados internos. ³

Quais são as diretrizes para modelos de IA empresariais?

No mínimo, um modelo de IA generativa empresarial deve ser:

Confiável

Consistente

A maioria dos LLMs atuais pode fornecer saídas diferentes para a mesma entrada. Isso limita a reprodutibilidade dos testes, o que pode levar ao lançamento de modelos que não foram suficientemente testados.

Controlado

As empresas devem hospedar ou integrar a IA generativa em ambientes onde possam gerenciar segurança e conformidade em nível granular (ex.: instalações locais ou instâncias de nuvem dedicadas). A alternativa é usar interfaces de chat on-line ou APIs como as LLM APIs da OpenAI.

A desvantagem de depender de APIs é que o usuário pode precisar expor dados proprietários confidenciais ao proprietário da API. Isso aumenta a superfície de ataque para dados proprietários. Líderes globais como Amazon e Samsung sofreram vazamentos de documentos internos e código-fonte valioso quando seus funcionários usaram o ChatGPT.^{4 5}

Desde então, as ofertas empresariais amadureceram significativamente:

• OpenAI Enterprise (2023) e, mais tarde, o ChatGPT Team (2024) introduziram retenção zero de dados, conformidade com SOC 2, integração SSO/SAML e controles de administrador.⁶
• Grandes provedores (por exemplo, Anthropic, Microsoft, Google, Cohere) agora anunciam opções de exclusão de dados de clientes, o que significa que prompts e saídas dos usuários não são usados para treinar modelos.
• Os provedores também começaram a se alinhar com os requisitos da Lei de IA da UE (2024), que enfatizam princípios de IA responsável, como transparência, auditabilidade e gerenciamento de riscos em sistemas de IA de alto risco.

Apesar desses avanços, riscos residuais permanecem ao depender de sistemas de nuvem de terceiros:

• Insiders mal-intencionados ou provedores comprometidos ainda podem acessar dados empresariais.
• Configurações incorretas de API podem expor fluxos de dados sensíveis.
• A falta de explicabilidade nos LLMs continua a desafiar as equipes de conformidade.

Para setores altamente regulamentados, a auto-hospedagem ou a implantação privada de modelos de fundação (por meio de modelos de pesos abertos como LLaMA-4, Mistral ou Granite) continua sendo a abordagem mais segura, embora com custo operacional mais alto.

Explicável

Infelizmente, a maioria dos modelos de IA generativa não é capaz de explicar por que fornecem determinadas saídas. Isso limita seu uso, pois usuários empresariais que desejam basear decisões importantes em assistentes com IA gostariam de saber os dados que motivaram tais decisões. A XAI para LLMs ainda é uma área de pesquisa.

Confiável

A alucinação (isto é, inventar falsidades) é uma característica dos LLMs e é improvável que seja completamente resolvida. Os sistemas empresariais de genAI exigem os processos e as proteções necessárias para garantir que alucinações prejudiciais sejam minimizadas, detectadas ou identificadas por humanos antes que possam prejudicar as operações empresariais.

As empresas dependem cada vez mais de pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG) para reduzir alucinações, fundamentando os modelos em dados confiáveis. No entanto, permanecem desafios em infraestrutura, armazenamento e segurança, tornando o RAG um requisito empresarial de longo prazo.⁷

Seguro

Modelos corporativos podem ter interfaces para usuários externos. Agentes mal-intencionados podem usar técnicas como injeção de prompt para fazer o modelo executar ações não intencionais ou compartilhar dados confidenciais.

Ético

Treinado eticamente

O modelo deve ser treinado com dados de fontes éticas, onde a Propriedade Intelectual (PI) pertence à empresa ou ao seu fornecedor e os dados pessoais são usados com consentimento.

1. Questões de propriedade intelectual da IA generativa, como dados de treinamento que incluem conteúdo protegido por direitos autorais cujos direitos não pertencem ao proprietário do modelo, podem levar a modelos inutilizáveis e processos judiciais.
2. O uso de informações pessoais no treinamento de modelos pode levar a problemas de conformidade. Por exemplo, o ChatGPT da OpenAI precisou divulgar suas políticas de coleta de dados e permitir que os usuários removessem seus dados após as preocupações da Autoridade Italiana de Proteção de Dados (Garante).⁸

Leia sobre direitos autorais de IA generativa, problemas e soluções para saber mais.

Justo

Para as empresas, modelos injustos podem causar vários riscos:

• Risco regulatório: sistemas de IA usados em contratação, empréstimos, seguros ou saúde podem violar leis antidiscriminação se produzirem resultados tendenciosos.
• Risco operacional: saídas tendenciosas podem degradar a qualidade das decisões, como recomendar candidatos inadequados ou classificar incorretamente segmentos de clientes.
• Risco de reputação: a exposição pública de comportamento de IA tendencioso pode prejudicar a confiança na marca e o relacionamento com os clientes.
• Limitações de mercado: modelos treinados principalmente em uma geografia, idioma ou grupo demográfico podem ter desempenho ruim em mercados globais.

Como as empresas abordam a justiça

As empresas abordam a justiça na IA por meio de uma combinação de práticas de governança e salvaguardas técnicas:

• Elas selecionam conjuntos de dados de treinamento diversos e representativos e removem atributos sensíveis ou variáveis proxy que possam introduzir viés.
• Os modelos são avaliados com métricas de justiça (ex.: paridade demográfica ou igualdade de oportunidades) e testados em casos extremos para identificar disparidades potenciais.
• As organizações também incorporam supervisão humana, como validação human-in-the-loop para decisões de alto impacto e comitês de revisão de ética em IA.
• As empresas monitoram continuamente as saídas dos modelos em produção para detectar padrões tendenciosos e retreinar modelos quando dados novos ou mais equilibrados estiverem disponíveis.

Licenciado

A empresa precisa ter uma licença comercial para usar o modelo. Por exemplo, usar modelos como o LLaMa da Meta tem licenças não comerciais que impedem seu uso legal na maioria dos casos de uso em uma empresa com fins lucrativos. Modelos com licenças permissivas, como o Vicuna, construídos sobre o LLaMa, também acabam tendo licenças não comerciais, pois aproveitam o modelo LLaMa.⁹¹⁰

Sustentável

Treinar modelos de IA generativa do zero é caro e intensivo em energia, contribuindo para as emissões de carbono. Os líderes empresariais devem estar cientes do custo total da tecnologia de IA generativa e identificar maneiras de minimizar seus custos ecológicos e financeiros.

As empresas podem se esforçar para seguir a maioria dessas diretrizes, e elas existem em um contínuo, exceto as questões de licenciamento, preocupações éticas e controle.

• Está claro como obter licenciamento correto e evitar preocupações éticas, mas essas são metas difíceis de alcançar.
• Alcançar o controle exige que as empresas criem seus próprios modelos de fundação; no entanto, a maioria das empresas não tem clareza sobre como conseguir isso.

Como as empresas podem criar modelos de fundação?

Existem 2 abordagens para construir a infraestrutura de LLM da sua empresa em um ambiente controlado.

1- Crie seu próprio modelo (BYOM)

Essa abordagem permite desempenho de classe mundial com custo de alguns milhões de dólares, incluindo computação (1.3M horas de GPU em 40GB de GPUs A100 no caso do BloombergGPT) e custos da equipe de ciência de dados.¹¹

O BYOM é adotado principalmente por empresas de setores altamente regulamentados (ex.: finanças, saúde, defesa), onde a sensibilidade dos dados e os requisitos de conformidade superam os custos. Algumas empresas seguem uma abordagem híbrida treinando modelos menores específicos de domínio enquanto aproveitam modelos de fundação externos para raciocínio de propósito geral.

2- Melhore um modelo existente

A maioria das empresas adota essa abordagem devido à sua eficiência de custo e flexibilidade. Vários métodos estão disponíveis:

2.1- Fine-tuning

É uma técnica de aprendizado de máquina mais barata para melhorar o desempenho de grandes modelos de linguagem pré-treinados (LLMs) usando conjuntos de dados selecionados.

O ajuste fino por instruções era feito anteriormente com grandes conjuntos de dados, mas agora pode ser realizado com um conjunto de dados pequeno (ex.: 1.000 prompts e respostas curados, no caso do LIMA).¹² A importância de uma abordagem robusta de coleta de dados que otimize qualidade e quantidade é destacada nos primeiros experimentos comerciais de LLM fine-tuning.¹³

Os custos de computação em artigos de pesquisa foram tão baixos quanto US$ 100, alcançando desempenho próximo ao de classe mundial.¹⁴

O fine-tuning de modelos é um domínio emergente com novas abordagens, como Inference-Time Intervention (ITI), uma abordagem para reduzir alucinações de modelos, sendo publicada toda semana.¹⁵

2.2- Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF)

Um modelo com ajuste fino pode ser melhorado ainda mais por meio de avaliação humana no ciclo. ¹⁶¹⁷

2.3- Geração aumentada por recuperação (RAG)

O RAG permite que as empresas passem informações cruciais aos modelos durante o tempo de geração. Os modelos podem usar essas informações para produzir respostas mais precisas.

Frameworks contemporâneos, como LangChain e LlamaIndex, facilitam a integração segura de dados empresariais estruturados e não estruturados. Métodos avançados de RAG agora incluem recuperação multi-hop e integração de busca em tempo real, melhorando ainda mais a confiabilidade e a precisão factual.

As empresas estão avançando para o auto-grounding, em que os modelos se conectam automaticamente a fontes de dados ao vivo para manter as saídas atualizadas. Provedores de nuvem como Azure agora enquadram o RAG como a arquitetura central para copilotos, sistemas de conhecimento e aplicativos de clientes, priorizando escalabilidade e segurança.¹⁸

Dados os altos custos envolvidos no BYOM, recomendamos que as empresas usem inicialmente versões otimizadas de modelos existentes. A otimização de modelos de linguagem é um domínio emergente, com novas abordagens sendo desenvolvidas semanalmente. Portanto, as empresas devem estar abertas à experimentação e prontas para mudar sua abordagem.

Principais modelos de fundação com boa relação custo-benefício para empresas

Plataformas de aprendizado de máquina lançaram modelos de fundação com licenças comerciais, baseando-se principalmente em texto da internet como fonte de dados primária. Esses modelos podem ser usados como modelos-base para criar grandes modelos de linguagem empresariais:

OpenAI GPT-5

GPT-5.4 é o mais recente modelo de fronteira da OpenAI, projetado para trabalhos de conhecimento profissionais e complexos. Os recursos incluem:

• Raciocínio avançado e trabalho de conhecimento: produz saídas de alta qualidade para tarefas como relatórios, planilhas, apresentações e análises em muitos domínios profissionais.
• Capacidade de codificação: integra os pontos fortes de codificação do GPT-5.3-Codex, permitindo geração de código com qualidade de produção e alterações de software em vários arquivos.
• Fluxos de trabalho agênticos e uso de ferramentas: pode pesquisar e selecionar ferramentas, automatizar fluxos de trabalho de várias etapas e executar tarefas longas com mais confiabilidade.
• Capacidade nativa de uso do computador: os agentes podem interagir com software usando capturas de tela, ações de mouse/teclado ou código de automação para concluir tarefas em aplicativos e sites.
• Grande janela de contexto: suporta até 1 milhão de tokens, permitindo a análise de grandes bases de código, documentos longos ou fluxos de trabalho estendidos em um único prompt.

O GPT-5.4 apresenta fortes melhorias em vários benchmarks. Ele alcança 83% de vitórias/empates no GDPval para tarefas de trabalho de conhecimento (acima de 70.9% no GPT-5.2). Em engenharia de software, pontua 57.7% no SWE-Bench Pro, indicando desempenho sólido em codificação. Para tarefas de uso do computador, atinge 75% no OSWorld-Verified, superando a linha de base humana de 72.4%.

Ele também tem bom desempenho em pesquisa na web com 82.7% no BrowseComp.

Além disso, as respostas do GPT-5.4 são 33% menos propensas a serem falsas e 18% menos propensas a conter erros em comparação com o GPT-5.2.¹⁹

GPT-5.3-Codex é o modelo de codificação agêntico da OpenAI, combinando os recursos avançados de engenharia de software do GPT-5.2-Codex com o raciocínio mais amplo e o conhecimento profissional do GPT-5.2.

O modelo gerencia fluxos de trabalho de desenvolvimento complexos, como pesquisa, uso de ferramentas em várias etapas e tarefas de codificação de longa duração, em grandes bases de código.

Figura 1: Um exemplo de prompt para geração de slides usando GPT-5.3-Codex.²⁰

DeepSeek

DeepSeek-V3 da DeepSeek é um modelo MoE (~671B, licença MIT) com forte raciocínio e desempenho em codificação e é open-source desde março de 2025. ²¹

DeepSeek-V3.1 da DeepSeek (ago. de 2025) amplia os recursos de contexto longo com um tokenizer atualizado e pesos abertos. ²²

Google DeepMind

Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) é um modelo de linguagem grande de fronteira projetado para raciocínio complexo, codificação e tarefas multimodais, capaz de processar informações em texto, imagens, áudio, vídeo, código e documentos.

Em vários benchmarks, o Gemini Pro demonstra forte desempenho em raciocínio, codificação e tarefas multimodais. Ele alcança 77.1% no ARC-AGI-2 para raciocínio abstrato e 94.3% no GPQA Diamond para questões de ciência de nível de pós-graduação. No Humanity’s Last Exam, que mede raciocínio acadêmico, ele pontua 44.4% sem ferramentas.

Para codificação e engenharia de software, o modelo atinge 68.5% no Terminal-Bench 2.0 e 80.6% no SWE-Bench Verified. Ele também tem bom desempenho em benchmarks de conhecimento e multimodais, pontuando 92.6% no MMMLU (conhecimento multilíngue) e cerca de 80.5% no MMMU-Pro (raciocínio multimodal).²³

Meta LLaMA

O LaMA 4 da Meta é lançado como LLaMA 4 Maverick, Scout e uma prévia do Behemoth. Esses modelos são nativamente multimodais (texto e visão), suportam janelas de contexto de até 10 milhões de tokens e permanecem otimizados para eficiência. ²⁴

Llama 3 da Meta foi o modelo anterior com licença de uso comercial com algumas limitações para grandes empresas. ²⁵

Mistral IA

Mistral 8x22B é o mais recente modelo de pesos abertos desenvolvido pela startup europeia de IA generativa Mistral. Com sua licença permissiva (ou seja, Apache 2.0) que permite uso comercial sem restrições específicas para grandes empresas, pode ser atraente para todas as empresas.²⁶Mistral também fornece modelos como Mistral Large, mas esse modelo tem licenciamento mais restritivo.²⁷

Recentemente, a Mistral expandiu sua linha para incluir modelos como o Mistral Large 3; modelos menores como Mistral Small e Medium; modelos especializados em codificação, como Codestral e Devstral; e modelos de áudio como o Voxtral Transcribe 2, que oferece recursos de transcrição de fala em lote e em tempo real.²⁸

IBM

Os modelos Granite da IBM têm alto desempenho de acordo com benchmarks de geração de código e estão disponíveis com a licença permissiva Apache 2.0.²⁹

O ecossistema Granite também se expandiu para incluir modelos de fala, como Granite-4.0-1B-Speech, que suportam reconhecimento de fala multilíngue e tradução.³⁰

Databricks

O DBRX é um modelo de pesos abertos desenvolvido pela plataforma de dados Databricks. Ele vem com uma licença comercial com limitações semelhantes às dos modelos da Meta. As limitações se aplicam a empresas que atendem mais de 700M de usuários ativos. ³¹

Grok

Grok-4 da xAI foi lançado em julho de 2025 com uso nativo de ferramentas, integração de busca em tempo real e uma variante “Heavy” para raciocínio avançado. O Grok 4.1 foi lançado em novembro de 2025, melhorando raciocínio, coerência, nuances de personalidade/emocionais e reduzindo alucinações em comparação com o Grok 4.³²

A xAI apresentou recentemente o Grok 4.20 Beta, que adiciona recursos multiagentes, permitindo a execução coordenada de tarefas entre vários agentes especializados. Enquanto isso, o Grok 5 foi relatado como estando em treinamento, sugerindo que novos avanços em raciocínio e capacidades agênticas estão em desenvolvimento.³³

Explore os benchmarks e detalhes de preços atualizados dos modelos de fundação para aplicações empresariais de genAI:

Qual é a stack tecnológica certa para criar grandes modelos de linguagem?

A IA generativa é uma tecnologia de inteligência artificial, e grandes empresas vêm criando soluções de IA na última década. A experiência mostra que o uso de plataformas de Operações de Aprendizado de Máquina (MLOps) acelera significativamente os esforços de desenvolvimento de modelos.

Além de suas plataformas de MLOps, as organizações empresariais podem contar com uma lista crescente de ferramentas e frameworks de Operações de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), como LangChain, Semantic Kernel ou watsonx.ai, para personalizar e criar seus modelos, e ferramentas de gerenciamento de riscos de IA, como Nemo Guardrails.

Nos primeiros dias de novas tecnologias, recomendamos que os executivos priorizem plataformas abertas para criar sistemas à prova de futuro. Em tecnologias emergentes, o aprisionamento tecnológico (vendor lock-in) é um risco importante. As empresas podem ficar presas a sistemas desatualizados à medida que mudanças tecnológicas rápidas e sísmicas ocorrem.

Por fim, a infraestrutura de dados de uma empresa está entre as tecnologias subjacentes mais importantes para a IA generativa:

1. Grandes quantidades de dados internos precisam ser organizadas e formatadas.
2. Esforços de qualidade e observabilidade dos dados devem garantir que as empresas tenham acesso a conjuntos de dados de alta qualidade, únicos e fáceis de usar, com metadados claros.
3. Capacidades de dados sintéticos podem ser necessárias para o treinamento do modelo.

Como avaliar o desempenho de modelos grandes?

Sem medir a eficácia, o valor dos esforços de IA generativa não pode ser quantificado. No entanto, a avaliação de LLM é um problema difícil devido a questões em conjuntos de dados de benchmark, benchmarks que vazam para os dados de treinamento, inconsistência das avaliações humanas e outros fatores.

Recomendamos uma abordagem iterativa que aumenta o investimento em avaliação à medida que os modelos se aproximam do uso em produção:

• Use pontuações de testes de benchmark para preparar listas restritas. Isso está disponível publicamente para um grande número de modelos de código aberto.^{34 35}
• Baseie-se em pontuações Elo usadas para classificar jogadores em jogos de soma zero, como xadrez, para comparar os modelos a serem selecionados. Se houver modelos de melhor desempenho que não estejam disponíveis para uso (ex.: devido a problemas de licenciamento ou segurança de dados), eles podem ser usados para comparar as respostas de diferentes modelos. ¹⁴
  • Se esses modelos não estiverem disponíveis, especialistas do domínio podem comparar a precisão de diferentes modelos.

Quais são as alternativas para controlar modelos?

As organizações empresariais podem aproveitar modelos pré-treinados e ajustados de gigantes da tecnologia ou empresas de IA (ex.: OpenAI) nos casos em que se encontram em uma destas situações:

• Experimentar dados que não incluem informações sensíveis para comprovar uma hipótese
• Não se preocupar com o aumento da superfície de ataque dos dados de entrada
• Confiante de que suas entradas não serão interceptadas por 3rd partes ou armazenadas
• Confiante de que, mesmo que suas entradas sejam armazenadas, elas serão armazenadas por tempo limitado e não vazarão durante o armazenamento

Nesses casos, as equipes de tecnologia podem usar APIs para acessar modelos a custos acessíveis por chamada de API. Elas podem usar estas abordagens:

• Aprendizado zero-shot, também chamado de engenharia de prompt, envolve estruturar o prompt para ajudar a melhorar a saída do LLM
• Aprendizado few-shot, também chamado de aprendizado em contexto, envolve adicionar exemplos antes do prompt para melhorar a qualidade da resposta.³⁶

Figura 2: Melhoria do aprendizado few-shot da OpenAI.

Isso também pode incluir estímulo de cadeia de pensamento (chain-of-thought prompting). O chain-of-thought prompting é uma técnica de engenharia de prompt que orienta um modelo de linguagem a raciocinar sobre um problema passo a passo antes de produzir uma resposta final. Ao gerar etapas intermediárias de raciocínio, o modelo pode lidar melhor com tarefas complexas, como matemática, lógica ou tomada de decisão em várias etapas.

Essa abordagem geralmente melhora a precisão e a transparência, pois o modelo divide o problema em partes lógicas menores, em vez de responder imediatamente com uma única resposta.

Figura 3: Exemplo mostrando como o chain-of-thought prompting funciona.³⁷

Geração aumentada por recuperação (RAG) também pode ser usada com modelos comerciais se a empresa estiver satisfeita com as políticas de segurança de dados do provedor do modelo de fundação.

Fine-tuning também está disponível para melhorar ainda mais o desempenho de modelos comerciais oferecidos via APIs.³⁸

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Etapas pré-modelo de fundação para empresas

Criar seu modelo empresarial pode levar meses, pois as etapas abaixo precisam ser concluídas. Cada uma dessas etapas pode levar de semanas a meses e não podem ser totalmente paralelizadas:

• Coleta de dados pode levar de semanas a meses. Os serviços de coleta de dados de IA podem acelerar esse processo ajudando as empresas a gerar conjuntos de dados de instrução equilibrados e de alta qualidade, além de outros dados para criar ou ajustar modelos. Você também pode trabalhar com plataformas de crowdsourcing de dados para obter conjuntos de dados mais diversos.
• Contratação de cientistas de dados com experiência em LLM ou contratação de consultores pode levar de semanas a meses.
• Treinamento e implantação
• Integração de modelos aos processos e sistemas de negócios

Recomendamos que os líderes empresariais incentivem a experimentação com GenAI. Isso exige uma mudança de paradigma: devemos ver as máquinas não como robôs sem sentido, mas como cocriadoras. As organizações devem começar a usar GenAI para promover essa mudança de mentalidade, educando os funcionários sobre seu potencial e capacitando-os a mudar a forma como trabalham. Como os consultores costumam dizer, a chave para qualquer transformação, incluindo a transformação por IA, são as pessoas.

Figura 4: Framework do BCG para o lado humano da adoção empresarial de GenAI³⁹

As equipes podem aproveitar APIs existentes para automatizar processos em domínios onde o valor dos dados confidenciais é menor e a integração de sistemas é mais fácil. Exemplos de domínios onde as equipes podem aproveitar a GenAI para melhorar a produtividade e aumentar a familiaridade das equipes com a IA generativa sem criar modelos próprios:

• Criação de novos conteúdos e otimização de conteúdo gerado para campanhas de marketing
• Geração de código para software front-end
• IA conversacional para engajamento e suporte ao cliente

Sustentabilidade e custos

A IA generativa exige recursos computacionais significativos e, portanto, tem custos financeiros e ambientais. As empresas devem avaliar esses trade-offs cuidadosamente ao decidir se devem criar ou otimizar modelos.

As principais considerações incluem:

• Modelagem do ciclo de vida: pesquisas mostram que a pegada de carbono dos LLMs abrange treinamento, inferência e até o próprio hardware. Ferramentas como LLMCarbon fornecem frameworks para estimar esses custos de ponta a ponta.⁴⁰
• Controles de sustentabilidade na nuvem: provedores de nuvem (ex.: Google, Microsoft, AWS) agora publicam dados sobre a intensidade de carbono de seus data centers.⁴¹
  • Escolher regiões mais ecológicas ou instalações com baixo PUE (eficiência no uso de energia) pode reduzir significativamente as emissões.⁴²
• Relatórios do setor: relatórios independentes (ex.: Stanford IA Index, MIT Tech Review) destacam que as emissões dos data centers estão aumentando, mesmo com a melhoria da eficiência.⁴³ Isso ressalta a necessidade de dimensionar corretamente os modelos e otimizar a inferência, em vez de sempre buscar o maior modelo disponível.⁴⁴

Táticas práticas de redução de custos

As empresas estão adotando métodos como:

• Usar modelos menores e especializados (com ajuste fino em dados internos) em vez de treinar do zero.
• Aplicar técnicas de eficiência, como quantização (compactação de modelos) ou cache de solicitações.
• Aproveitar o RAG para que os modelos gerem quando necessário, em vez de retreinar com cada novo conjunto de dados.
• Acompanhar custo financeiro, CO₂ e uso de água no nível do caso de uso para transparência.

Recomendação: os líderes empresariais devem tratar a sustentabilidade tanto como uma estratégia de controle de custos quanto como uma prioridade de conformidade. Ao alinhar a implantação de IA com as metas corporativas de ESG, as empresas podem reduzir despesas e limitar o risco de reputação.

Qual é o nível de interesse na IA generativa empresarial?

Embora haja muitos sinais de que a IA generativa empresarial está em expansão (ex.: receitas de consultores relacionadas à IA generativa), isso ainda não se refletiu nas consultas dos mecanismos de busca. No entanto, há um interesse crescente em IA empresarial que provavelmente foi desencadeado pelo lançamento do ChatGPT:

Nível de adoção

Desde o ano passado, grandes consultorias atualizaram os roteiros de adoção empresarial de GenAI para enfatizar mudança no modelo operacional, governança e captura de valor, em vez de apenas ferramentas:

• 78% das organizações relatam usar IA em pelo menos uma função; as empresas estão reestruturando fluxos de trabalho, nomeando líderes de governança de IA e formalizando processos de risco de modelo.⁴⁵
• A GenAI está passando do “pico do hype”, com orientações de roteiro mudando para casos de uso governados e produtizados e pensamento de plataforma.

Lacuna de produtização da IA

Embora o desempenho dos modelos melhore a cada poucas semanas, os produtos empresariais muitas vezes ficam para trás. Muitas soluções adicionam IA a fluxos de trabalho existentes (ex.: widgets de chat, preenchedores de formulários) em vez de criar experiências “IA-first” projetadas do zero.

A oportunidade real está em repensar os produtos para que a IA se torne o modelo de interação central, não um complemento.⁴⁶

Perguntas frequentes

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{IA generativa empresarial: 11 casos de uso e melhores práticas}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Acessado em 12 Março 2026}
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Registro de alterações

9 atualizações

1. 202612 Mar

   Expandida a seção "Casos de uso de inteligência artificial generativa empresarial" com novo conteúdo.

2. 202526 Nov

   Adicionado o modelo GPT-5.1 à lista de modelos base.

3. 4 Set

   Expandida a seção "Controlado" com detalhes sobre ofertas empresariais e riscos residuais.

4. 29 Jan

   Adicionado DeepSeek-R1 à lista de modelos base.

5. 202422 Abr

   Modelos atualizados na seção "Quais modelos as empresas devem usar para treinar modelos de base econômicos?".

6. 202311 Set

   Adicionada uma seção de FAQ ao artigo.

7. 10 Set

   Expandida a seção sobre ajuste fino para incluir economia de custos.

8. 18 Jun

   Atualizada a seção "Como as empresas podem construir modelos de fundação?" com uma nova abordagem para reduzir as alucinações do modelo.

9. 28 Mai

   A introdução foi expandida para incluir o ajuste fino e a redução da superfície de ataque.

Links de referência

1.

AI Agent Operations Platform | Rubrik

Rubrik

2.

Unpopular opinion: Current AI is mostly engineering without science and can be a net negative for society for years. This is painful to say. I have been fascinated by AI for the last 20 years and… | Cem Dilmegani

3.

Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

4.

Amazon Warns Staff Not to Share Confidential Information With ChatGPT - Business Insider

Business Insider

5.

Samsung Bans ChatGPT, Google Bard, Other Generative AI Use by Staff After Leak - Bloomberg

Bloomberg

6.

Introducing ChatGPT Enterprise | OpenAI

7.

https://www.infinidat.com/en/resource-pdfs/role-storage-ai-applications-and-workloads.pdf

8.

OpenAI: ChatGPT back in Italy after meeting watchdog demands | AP News

AP News

9.

Introducing LLaMA: A foundational, 65-billion-parameter language model

10.

Large Language Models for Commercial Use | TrueFoundry

11.

https://arxiv.org/pdf/2303.17564

12.

[2305.11206] LIMA: Less Is More for Alignment

13.

Flowrite is now MailMaestro | Better AI Email Writing

14.

[2305.14314] QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

15.

[2306.03341] Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model

16.

Training language models to follow instructions with human feedback

17.

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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

Sıla Ermut

Analista do Setor

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Sıla Ermut é analista do setor na AIMultiple, cobrindo models de IA, infraestrutura de IA, governança de IA e aplicações empresariais de IA. Sua pesquisa se concentra principalmente no uso de IA em marketing, saúde, cadeias de suprimentos e sustentabilidade.
Ela trabalhou anteriormente como recrutadora em empresas de gerenciamento de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.

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