IA Generativa Empresarial: 11 Casos de Uso & Melhores Práticas

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

• Casos de uso de IA generativa empresarial.
• A oportunidade de construir os models 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 com a exposição de dados proprietários ao usar LLMs comerciais.¹
• A GenAI também acelerará novos serviços e soluções, permitindo que concorrentes entrem no mercado mais rapidamente e conquistem participação.
• A automação alimentada por models 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 aprender como grandes empresas podem construir, implementar e governar seus próprios models de IA generativa de forma eficaz.

Casos de uso de inteligência artificial generativa empresarial

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

Casos de uso comuns

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

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

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

4. Práticas da empresa (por exemplo, políticas de RH)
5. Dados internos da empresa, como previsões de vendas
6. Uma combinação de dados internos e externos. Por exemplo: Como possíveis futuras sanções direcionadas às vendas de sistemas MLOps para 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 geográficas
9. Atendimento ao cliente multilíngue
10. Monitoramento de redes sociais visando 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 ser na forma de novos produtos e serviços ou novas formas de trabalhar (por exemplo, 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 construir seus models, espera-se que a maioria das grandes empresas (ou seja, Forbes Global 2000) construa ou otimize um ou mais models de IA generativa específicos para suas necessidades de negócios nos próximos anos. O fine-tuning pode permitir que as empresas atinjam esses objetivos:

• Alcançar maior precisão ao personalizar a saída do model em detalhes para seu próprio domínio
• Economizar custos. Models personalizáveis com licenças que permitem uso comercial foram medidos como quase tão precisos quanto models 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 ao construir suas próprias ferramentas de IA generativa aproveitando dados internos.³

Quais são as diretrizes para models de IA empresariais?

No mínimo, um model 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 à liberação de models que não são suficientemente testados.

Controlado

As empresas devem hospedar ou integrar a IA generativa em ambientes onde possam gerenciar a segurança e a conformidade em um nível granular (por exemplo, on-premises ou instâncias de nuvem dedicadas). A alternativa é usar interfaces de chat online ou APIs como os APIs de LLM 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 dados 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, posteriormente, o ChatGPT Team (2024) introduziram zero retenção de dados, conformidade SOC 2, integração SSO/SAML e controles de administrador.⁶
• Provedores importantes (por exemplo, Anthropic, Microsoft, Google, Cohere) agora anunciam a opção de exclusão de dados do cliente, o que significa que prompts e saídas do usuário não são usados para treinamento de models.
• 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 gestão de riscos em sistemas de IA de alto risco.

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

• Agentes mal-intencionados internos 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 implantação privada de models de fundação (via models de código aberto como LLaMA-4, Mistral ou Granite) continua sendo a abordagem mais segura, embora com custo operacional mais alto.

Explicável

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

Confiável

A alucinação (ou seja, inventar falsidades) é uma característica dos LLMs e é improvável que seja completamente resolvida. Sistemas empresariais de GenAI exigem os processos e barreiras de proteção necessários para garantir que alucinações prejudiciais sejam minimizadas ou 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 models em dados confiáveis. No entanto, os desafios permanecem em infraestrutura, armazenamento e segurança, tornando o RAG um requisito empresarial de longo prazo.⁷

Seguro

Models de âmbito empresarial podem ter interfaces para usuários externos. Agentes mal-intencionados podem usar técnicas como injeção de prompt para fazer o model realizar ações não intencionais ou compartilhar dados confidenciais.

Ético

Treinado eticamente

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

1. Questões de PI de IA generativa, como dados de treinamento que incluem conteúdo protegido por direitos autorais onde os direitos autorais não pertencem ao proprietário do model, podem levar a models inutilizáveis e processos legais.
2. O uso de informações pessoais no treinamento de models 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 e soluções para saber mais.

Justo

Para as empresas, models injustos podem causar vários riscos:

• Risco regulatório: Sistemas de IA usados em contratação, empréstimos, seguros ou saúde podem violar leis antidiscriminação se produzirem resultados enviesados.
• Risco operacional: Saídas enviesadas 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 enviesado pode prejudicar a confiança na marca e os relacionamentos com os clientes.
• Limitações de mercado: Models treinados principalmente em uma geografia, idioma ou grupo demográfico podem ter baixo desempenho 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 curam conjuntos de dados de treinamento diversos e representativos e removem atributos sensíveis ou variáveis de proxy que possam introduzir viés.
• Os models são avaliados usando métricas de justiça (por exemplo, paridade demográfica ou igualdade de oportunidades) e testados em casos extremos para identificar possíveis disparidades.
• As organizações também incorporam supervisão humana, como validação com humanos no circuito para decisões de alto impacto e conselhos de revisão de ética de IA.
• As empresas monitoram continuamente as saídas dos models em produção para detectar padrões enviesados e retrainam os models à medida que novos dados ou dados mais equilibrados se tornam disponíveis.

Licenciado

A empresa precisa ter uma licença comercial para usar o model. Por exemplo, usar models como o LLaMA da Meta possui licenças não comerciais que impedem seu uso legal na maioria dos casos de uso em uma empresa com fins lucrativos. Models com licenças permissivas como Vicuna, construídos sobre o LLaMA, também acabam tendo licenças não comerciais, pois aproveitam o model LLaMA.^{9 10}

Sustentável

Treinar models 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 buscar a maioria dessas diretrizes e elas existem em um continuum, exceto as questões de licenciamento, preocupações éticas e controle.

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

Como as empresas podem construir models de fundação?

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

1- Construir Seu Próprio Model (BYOM)

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

O BYOM é buscado principalmente por empresas em setores altamente regulamentados (por exemplo, finanças, saúde, defesa), onde a sensibilidade dos dados e os requisitos de conformidade superam os custos. Algumas empresas seguem uma abordagem híbrida, treinando models menores específicos de domínio, aproveitando models de fundação externos para raciocínio de propósito geral.

2- Melhorar um model existente

A maioria das empresas adota essa abordagem devido à sua eficiência de custos 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 models de linguagem pré-treinados (LLMs) usando conjuntos de dados selecionados.

O fine-tuning por instrução era feito anteriormente com grandes conjuntos de dados, mas agora pode ser alcançado com um pequeno conjunto de dados (por exemplo, 1.000 prompts e respostas curadas no caso do LIMA).¹² A importância de uma abordagem robusta de coleta de dados, otimizando a qualidade e a quantidade dos dados, é destacada nos primeiros experimentos comerciais de fine-tuning de LLM.¹³

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

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

2.2- Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF)

Um model com fine-tuning pode ser melhorado ainda mais por avaliação com humanos no circuito.^{16 17}

2.3- Geração aumentada por recuperação (RAG)

O RAG permite que as empresas passem informações cruciais para os models durante o tempo de geração. Os models 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 pesquisa em tempo real, aumentando ainda mais a confiabilidade e a precisão factual.

As empresas estão migrando para o auto-grounding, onde models 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 models existentes. A otimização de models 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.

Melhores models de fundação com boa relação custo-benefício para empresas

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

OpenAI GPT-5

GPT-5.4 é o mais recente model de fronteira da OpenAI, projetado para trabalho de conhecimento profissional e complexo. As capacidades incluem:

• Raciocínio avançado e trabalho de conhecimento: Produz saídas de alta qualidade para tarefas como relatórios, planilhas, apresentações e análises em muitos domínios profissionais.
• Habilidade de codificação: Integra os pontos fortes de codificação do GPT-5.3-Codex, permitindo a geração de código de qualidade de produção e alterações de software em vários arquivos.
• Fluxos de trabalho agentivos e uso de ferramentas: Pode pesquisar e selecionar ferramentas, automatizar fluxos de trabalho de várias etapas e executar tarefas longas de forma mais confiável.
• Capacidade nativa de uso de 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 mostra fortes melhorias em vários benchmarks. Ele alcança 83% de vitórias/empates no GDPval para tarefas de trabalho de conhecimento (acima dos 70.9% no GPT-5.2). Em engenharia de software, ele pontua 57.7% no SWE-Bench Pro, indicando um desempenho sólido de codificação. Para tarefas de uso de computador, atinge 75% no OSWorld-Verified, superando a linha de base humana de 72.4%.

Ele também tem um 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 model de codificação agentivo 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 model 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 geração de slides a partir de prompt usando GPT-5.3-Codex.²⁰

DeepSeek

DeepSeek-V3 da DeepSeek é um model MoE (~671B, licenciado pelo MIT) com forte desempenho em raciocínio e codificação e é open-source desde março de 2025.²¹

O DeepSeek-V3.1 da DeepSeek (ago/2025) amplia as capacidades de contexto longo com um tokenizer atualizado e pesos abertos.²²

Google DeepMind

O Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) é um grande model de linguagem 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 em nível de pós-graduação. No Humanity’s Last Exam, que mede o raciocínio acadêmico, ele pontua 44.4% sem ferramentas.

Para codificação e engenharia de software, o model 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 LLaMA 4 da Meta é lançado como LLaMA 4 Maverick, Scout e uma prévia Behemoth. Esses models são nativamente multimodais (texto e visão), suportam janelas de contexto de até 10 milhões de tokens e permanecem otimizados para eficiência.²⁴

O Llama 3 da Meta foi o model anterior com uma licença de uso comercial, com algumas limitações para grandes empresas.²⁵

Mistral IA

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

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

IBM

Os models 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 models de fala, como Granite-4.0-1B-Speech, que suportam reconhecimento de fala e tradução multilíngues.³⁰

Databricks

O DBRX é um model de pesos abertos desenvolvido pela plataforma de dados Databricks. Ele vem com uma licença comercial com limitações semelhantes aos models da Meta. As limitações se aplicam a empresas que atendem a 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 pesquisa em tempo real e uma variante "Heavy" para raciocínio avançado. O Grok 4.1 foi lançado em novembro de 2025, melhorando o raciocínio, a coerência, a personalidade/nuances emocionais e reduzindo as alucinações em comparação com o Grok 4.³²

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

Explore os detalhes atualizados de benchmark e preços dos models de fundação para aplicações empresariais de GenAI:

Qual é a stack tecnológica certa para construir grandes models de linguagem?

A IA generativa é uma tecnologia de inteligência artificial e as grandes empresas têm construído soluções de IA na última década. A experiência mostrou que o uso de plataformas de Machine Learning Operations (MLOps) acelera significativamente os esforços de desenvolvimento de models.

Além de suas plataformas MLOps, as organizações empresariais podem contar com uma lista crescente de ferramentas e frameworks de Large Language Model Operations (LLMOps), como Langchain, Semantic Kernel ou watsonx.ai, para personalizar e construir seus models, e ferramentas de gestão de riscos de IA, como Nemo Guardrails.

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

Finalmente, 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 organizados e formatados.
2. Esforços de qualidade e observabilidade dos dados devem garantir que as empresas tenham acesso a conjuntos de dados de alta qualidade, únicos e facilmente utilizáveis, com metadados claros.
3. Capacidades de dados sintéticos podem ser necessárias para o treinamento de models

Como avaliar o desempenho de grandes models?

Sem a medição da eficácia, o valor dos esforços de IA generativa não pode ser quantificado. No entanto, a avaliação de LLM é um problema difícil devido a problemas em conjuntos de dados de benchmark, benchmarks se infiltrando nos dados de treinamento, inconsistência das revisões humanas e outros fatores.

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

• Use pontuações de benchmark para preparar listas restritas. Isso está disponível publicamente para um grande número de models open-source.^{34 35}
• Confie nas pontuações Elo usadas para classificar jogadores em jogos de soma zero como xadrez, para comparar os models a serem selecionados. Se houver models de maior desempenho que não estão disponíveis para uso (por exemplo, devido a problemas de licenciamento ou segurança de dados), eles podem ser usados para comparar as respostas de diferentes models.¹⁴
  • Se tais models não estiverem disponíveis, especialistas do domínio podem comparar a precisão de diferentes models.

Quais são as alternativas para controlar models?

As organizações empresariais podem aproveitar models pré-treinados e com fine-tuning de gigantes da tecnologia ou empresas de IA (por exemplo, OpenAI) nos casos em que estão em uma destas situações:

• Experimentando com dados que não incluem informações sensíveis para provar uma hipótese
• Não estão preocupadas em aumentar a 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 um tempo limitado e não vazarão enquanto estiverem armazenadas

Nesses casos, as equipes de tecnologia podem usar APIs para acessar models 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 a solicitação em cadeia de pensamento (chain-of-thought prompting). A solicitação em cadeia de pensamento é uma técnica de engenharia de prompt que guia um model de linguagem a raciocinar passo a passo por um problema antes de produzir uma resposta final. Ao gerar etapas intermediárias de raciocínio, o model 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, porque o model divide o problema em partes lógicas menores, em vez de responder imediatamente com uma única resposta.

Figura 3: Exemplo mostrando como funciona a solicitação em cadeia de pensamento.³⁷

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

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

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Etapas pré-model de fundação para empresas

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

• Coleta de dados pode levar de semanas a meses. Serviços de coleta de dados de IA podem acelerar esse processo ajudando as empresas a gerar conjuntos de dados de instrução balanceados e de alta qualidade e outros dados para construir ou fazer fine-tuning de models. Você também pode trabalhar com plataformas de crowdsourcing de dados para 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 models aos processos e sistemas de negócios

Recomendamos que os líderes empresariais incentivem a experimentação com GenAI. Isso requer uma mudança de paradigma: devemos ver as máquinas não como robôs sem sentido, mas como cocriadores. 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 de IA, são as pessoas.

Figura 4: Framework da BCG para o lado humano da adoção de GenAI empresarial³⁹

As equipes podem aproveitar as 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 construir models próprios:

• Criação de novo conteúdo e otimização do 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 essas compensações cuidadosamente ao decidir se devem construir ou otimizar models.

Principais considerações incluem:

• Modelagem de ciclo de vida: Pesquisas mostram que a pegada de carbono dos LLMs abrange treinamento, inferência e até mesmo o hardware em si. Ferramentas como LLMCarbon fornecem frameworks para estimar esses custos de ponta a ponta.⁴⁰
• Controles de sustentabilidade em nuvem: Provedores de nuvem (por exemplo, Google, Microsoft, AWS) agora publicam dados sobre a intensidade de carbono de seus data centers.⁴¹
  • Escolher regiões mais verdes ou instalações com baixo PUE (eficácia do uso de energia) pode reduzir significativamente as emissões.⁴²
• Relatórios do setor: Relatórios independentes (por exemplo, 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 models e otimizar a inferência, em vez de sempre buscar o maior model disponível.⁴⁴

Táticas práticas de redução de custos

As empresas estão adotando métodos como:

• Usar models menores e especializados (com fine-tuning em dados internos) em vez de treinar do zero.
• Aplicar técnicas de eficiência como quantização (compressão de models) ou cache de solicitações.
• Aproveitar o RAG para que os models gerem quando necessário, em vez de retrainar com cada novo conjunto de dados.
• Rastrear tanto o 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 existam muitos sinais de que a IA generativa empresarial esteja em expansão (por exemplo, receitas relacionadas à IA generativa de consultores), isso ainda não se refletiu nas consultas dos motores 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, as principais casas de consultoria atualizaram os roteiros de adoção de GenAI empresarial para enfatizar a mudança do 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 model.⁴⁵
• A GenAI está passando do "pico do hype", com a orientação do roteiro mudando para casos de uso governados e productizados e pensamento de plataforma.

A lacuna de productização da IA

Enquanto o desempenho dos models melhora a cada poucas semanas, os produtos empresariais muitas vezes ficam para trás. Muitas soluções adicionam IA aos fluxos de trabalho existentes (por exemplo, widgets de chat, preenchedores de formulários) em vez de criar experiências nativas de IA projetadas desde o início.

A verdadeira oportunidade está em repensar os produtos para que a IA se torne o model de interação principal, não um complemento.⁴⁶

Perguntas frequentes

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  note   = {AIMultiple. Acessado em 12 Março 2026}
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Links de referência

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AI Agent Operations Platform | Rubrik

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Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM | Databricks Blog

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Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem tem sido o analista principal do AIMultiple desde 2017. O AIMultiple informa centenas de milhares de empresas (de acordo com o similarWeb), incluindo 60% das empresas da Fortune 500 todos os meses.

O trabalho de Cem foi citado por publicações globais de destaque, incluindo Business Insider, Forbes, Washington Post, empresas globais como Deloitte, HPE e ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia.

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas em 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 aquisições de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia profunda Hypatos, que alcançou 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 de destaque como TechCrunch e Business Insider.

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

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