7 Estratégias Úteis de Transformação de IA
Antes de escolher como transformar a IA, os líderes precisam saber por onde começar. Analisamos o Anthropic Economic Index (lançamento de março de 2026)1 , mapeando mais de 1 milhão de interações reais do Claude em 3.260 tarefas ocupacionais para o APQC Process Classification Framework (PCF) padrão.2
Confira processos de nível alto, médio e granular por exposição real à IA e tempos de verificação humana, apoiados por 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 das 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 dentro de 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, com 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 de unidade estão 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 baixa sobrecarga de verificação.
- No nível 3: A análise granular de tarefas revela que a metaetiquetagem 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 verificar o trabalho.
- No nível 2: Os LLMs frequentemente elaboram modelos 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 longas caudas de verificação.
- No nível 2: O acompanhamento de auditorias regulatórias deve depender de soluções pontuais direcionadas, em vez de implantações autônomas amplas, devido aos altos custos de erro.
- No nível 3: Tarefas que envolvem a análise de risco de contratos legais ficam achatadas na parte inferior da matriz devido à revisão humana de alto risco necessária.
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 chamando de uma organização “IA-first”. Além das gigantes de tecnologia, a 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 depender de consultores para projetos direcionados.
Aqui está um breve resumo de cada estratégia com os detalhes relevantes de exemplos da vida real:
1. Definindo 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 grandes modelos de linguagem (LLMs) e a IA agêntica podem impactar de forma mais significativa os resultados de negócios. As organizações devem começar avaliando quais fluxos de trabalho operacionais são mais adequados para automação e onde a expertise 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. O segredo é alinhar esses casos de uso aos 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 reduziu, segundo relatos, o tempo de revisão manual em até 85% e minimizou significativamente os erros. Essas iniciativas de alto impacto gratuito up recursos críticos, permitindo que especialistas se concentrem em decisões estratégicas em vez de se atolarem em tarefas rotineiras. 3
2. Construir uma rede híbrida de especialização 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 capacitação das equipes internas. Essa combinação é essencial porque infunde na organização capacidades de IA de última geração e promove uma compreensão profunda de como essas tecnologias podem ser adaptadas aos desafios de negócios exclusivos.
Estudo de caso: A Airbus investiu no treinamento de aproximadamente 10.000 engenheiros em ferramentas como o GitHub. Esse esforço acelerou suas simulações de projeto de aeronaves em impressionantes 40%, demonstrando que a capacitação interna e parcerias externas podem gerar ganhos de eficiência significativos.4
As empresas podem promover uma cultura de aprendizado e inovação contínuos investindo em programas de treinamento abrangentes, adaptados a funções que vão de executivos a engenheiros juniores.
Além disso, implementar mineração de processos é um daqueles 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 aos 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 pela Unilever de um agente de IA para compras 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 ressalta o imenso potencial dos agentes de IA para otimizar operações e eficiências de custos em várias funções. 5
4. Incorporar salvaguardas de IA responsável
Com a crescente integração da IA em todas as facetas das operações comerciais, 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, imparcialidade 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 de IA responsável é o uso pela CVS Health dos Guardrails da AWS para o Amazon Bedrock. Ao integrar modelos críticos e mecanismos de auditoria, a CVS Health garante que seus chatbots de farmácia sigam consistentemente as diretrizes rigorosas da FDA, ao mesmo tempo que mitigam os riscos de resultados enviesados. Tais práticas são críticas na área da saúde e em outros setores 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 gestão do ciclo de vida dos dados para garantir que os modelos de IA sejam treinados em datasets relevantes, bem curados e de alta qualidade. Sem essa base, até mesmo os sistemas de IA mais avançados podem ter desempenho inferior e produzir resultados não confiáveis.
Estudo de caso: O Medical-GPT da Mayo Clinic é um exemplo exemplar de IA centrada em dados. Ao treinar com interações anônimas de pacientes e dados específicos de domínio, o sistema Medical-GPT superou modelos de uso geral, fornecendo insights mais precisos e contextualmente relevantes na área médica. Esse sucesso destaca a importância de dominar a curadoria e a gestão de dados para aproveitar totalmente o potencial da IA. 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 convincente 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 lançamento no mercado mais rápido para novos produtos e serviços. 8
7. Escalar com IA modular
Uma arquitetura de IA modular permite que as organizações integrem vários modelos 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 Gauss LLM da Samsung demonstra uma arquitetura modular em ação. Ao integrar uma variedade de modelos de IA, a Samsung otimizou tarefas que vão da geração de código ao 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 modelos 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 na identificação de casos de uso empresariais 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:
- Defina objetivos claros: Identifique desafios de negócios específicos que a IA pode resolver e garanta que essas iniciativas estejam alinhadas com seus objetivos estratégicos.
- Crie uma estrutura de integração robusta: Estabeleça diretrizes claras para governança de dados, treinamento de modelos, integração de TI, monitoramento de desempenho e conformidade regulatória.
- Comece com projetos-piloto: Lance pilotos de pequena escala para avaliar a eficácia da IA, coletar insights e minimizar riscos antes de escalar.
- Implemente iteração contínua: Avalie regularmente o desempenho da IA, colete feedback dos usuários e refine os modelos para se adaptar às necessidades de negócios em evolução.
- Faça parcerias com especialistas e desenvolva habilidades internas: Colabore com fornecedores experientes de LLM enquanto investe na capacitação de sua equipe para garantir uma transformação sustentável.
- Priorize a segurança e as práticas éticas: Trate os vieses, garanta transparência e aplique medidas rigorosas de privacidade de dados durante todo o ciclo de vida da IA.
- 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.
- Foque na experiência do usuário: Projete ferramentas intuitivas que se integrem facilmente aos fluxos de trabalho existentes e promovam ativamente a adoção pelos usuários.
- Adote uma estratégia à prova de futuro: Crie arquiteturas flexíveis que permitam aprendizado contínuo, adaptem-se a novas tecnologias e reduzam a dependência de um único fornecedor.
Adicionar como fonte preferencialMetodologia de transformação de processos de IA
Combinamos três datasets públicos para construir essa visão.
Os três datasets são:
- Anthropic Economic Index (AEI): O dataset de pesquisa da Anthropic que mede como o Claude é usado no mundo real. O lançamento de março de 2026 abrange 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 dos processos de negócios empresariais, organizada em cinco níveis hierárquicos (L1 a L5), desde 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
Pegamos o lançamento do AEI de 24 de março de 2026 e usamos a amostra global. Para cada tarefa, extraímos as métricas relevantes para priorização: com que frequência a IA é usada, como as pessoas colaboram com ela (delegar, iterar, validar ou aprender), quão autonomamente a IA opera, o nível de educação típico exigido, se os humanos relatam a tarefa como algo que conseguem 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 conexão é direta. Cerca de 7% das tarefas aparecem em múltiplas ocupações. Nesses casos, usamos a primeira listada.
Etapa 2: Conectar tarefas ocupacionais aos 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*NET e PCF. Resolvemos isso em duas camadas:
- Filtrar 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. Construímos esse filtro manualmente para todas as 13 categorias usando o sistema de codificação ocupacional padrão dos EUA.
- Encontrar a melhor correspondência dentro desse conjunto. Usamos um modelo de similaridade de frases (um modelo de código aberto amplamente usado chamado MiniLM) para pontuar quão de 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 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 exposição zero à IA para melhor legibilidade.
O que excluímos e por quê
- O AEI relata dados de uso de tarefas que apareceram em conversas suficientes durante a semana da amostra para tirar conclusões confiáveis.
- Para 57% dos processos correspondidos, 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; falta-nos evidência 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 sua empresa:
- Principais Casos de Uso / Aplicações de IA
- Principais 50 Casos de Uso e Estudos de Caso de Deep Learning.
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Links de referência
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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Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.