7 estratégias úteis de transformação da IA em 2026
A transformação por IA é a próxima fase da transformação digital. As empresas estão dispostas a investir em tecnologias de IA para se manterem à frente da concorrência.
A transformação digital é um pré-requisito para que as empresas iniciem sua transformação em IA, visto que os dados digitais são essenciais para o treinamento da IA e os processos digitais são normalmente necessários para a implementação de soluções de IA.
O que é a Transformação da IA?
A transformação por IA é o próximo passo após a transformação digital. Depois que uma empresa adota processos digitais, o próximo passo é aprimorar sua inteligência. Isso aumentaria o nível de automação e a eficácia desses processos.
A inteligência artificial transformadora impacta todos os aspectos da empresa moderna, incluindo atividades comerciais e operacionais. Gigantes da tecnologia estão integrando IA em seus processos e produtos. Por exemplo, a Google se autodenomina uma organização "IA-first". Além das gigantes da tecnologia, a IDC estima que pelo menos 90% das novas organizações incorporarão a tecnologia de IA em seus processos e produtos.
Sinta-se à vontade para ler sobre nossas soluções de sustentabilidade digital caso acredite que sua empresa ainda não avançou em sua jornada de transformação digital.
Quais são os passos para a transformação da IA?
Listamos abaixo as principais medidas para empresas da Fortune 500. Empresas menores podem optar por não ter equipes internas e adotar abordagens menos arriscadas e com menor investimento, como contratar consultores para projetos específicos.
Segue um breve resumo de cada estratégia com exemplos práticos relevantes:
Estratégia | Empresa | Tipo de IA | Caso de uso | Impacto relatado |
|---|---|---|---|---|
Priorização de casos de uso orientada por visão | JPMorgan Chase | GenAI / Mestrado em Direito Multimodal | Automação da revisão de contratos (DocLLM) | Redução do tempo de revisão manual em até 85%, com menos erros. |
Especialização e capacitação em IA híbrida | Airbus | Ferramentas de desenvolvimento assistidas por IA | Simulações de engenharia baseadas em IA | Simulações de projeto de aeronaves 40% mais rápidas |
Automação de agentes de ponta a ponta | Unilever | Agentes de IA autônomos | Agente de negociação de compras | Economia anual de até US$ 250 milhões |
Governança responsável de IA | CVS Saúde | GenAI protegido por grades | chatbot de farmácia em conformidade com as normas da FDA | Conformidade regulatória + mitigação de viés |
Estratégia de IA centrada em dados | Clínica Mayo | LLM específico do domínio | Medical-GPT treinado com dados clínicos selecionados | Apresentou desempenho superior aos modelos de uso geral em precisão médica. |
Inovação rápida impulsionada por IA | L'Oréal | GenAI (ChatGPT-4) | Análise de tendências e idealização de produtos | Ciclo de produção reduzido de 18 meses para 4 semanas |
Arquitetura de IA modular | Samsung Electronics | Mestrado em Direito Empresarial Modular (Gauss) | Geração de código e suporte ao cliente | Flexibilidade do fornecedor + integração escalável |
1. Definir uma visão clara e um roteiro estratégico para a adoção da IA.
Uma transformação bem-sucedida em IA começa com a identificação e priorização dos casos de uso em que a IA generativa (GenAI) , os grandes modelos de linguagem (LLMs) e a IA agente podem impactar significativamente 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 a automatização de tarefas repetitivas, a otimização da análise de dados ou a síntese de insights a partir de vastos conjuntos de dados não estruturados. O essencial 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 como aproveitar a Inteligência Artificial Geral (GenAI) para transformar a análise de contratos. Ao automatizar o processo de revisão, o banco reduziu o tempo de revisão manual em até 85% e minimizou significativamente os erros. Iniciativas de alto impacto como essa liberam recursos essenciais, permitindo que os especialistas se concentrem em decisões estratégicas em vez de se perderem em tarefas rotineiras. 1
2. Construir uma rede híbrida de especialistas em IA
Organizações que buscam impulsionar a transformação da IA em 2025 devem garantir o acesso a talentos técnicos de ponta e conhecimento específico do domínio. Construir uma rede híbrida de IA significa combinar a expertise de laboratórios e fornecedores externos de IA, como OpenAI, com o aprimoramento das habilidades das equipes internas. Essa combinação é essencial porque infunde na organização recursos de IA de última geração e promove uma compreensão profunda de como essas tecnologias podem ser adaptadas a desafios de negócios específicos.
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 o aprimoramento de habilidades internas e as parcerias externas podem gerar ganhos significativos de eficiência. 2
As empresas podem fomentar uma cultura de aprendizagem contínua e inovação investindo em programas de treinamento abrangentes, adaptados a funções que vão desde executivos a engenheiros juniores.
Além disso, a implementação de mineração de processos é um daqueles projetos fáceis de realizar e de grande impacto. Com uma ferramenta de mineração de processos, sua empresa pode identificar ineficiências existentes e automatizar ou aprimorar processos para gerar economia ou melhorar a experiência do cliente. Algumas ferramentas de mineração de processos geram um gêmeo digital da organização (DTO), fornecendo uma visão completa dos processos da empresa e permitindo simulações para comparar cenários reais e hipotéticos.
3. Implante IA ativa para automação de ponta a ponta
O conceito de IA agente gira em torno da implementação de sistemas autônomos capazes de lidar com fluxos de trabalho complexos 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 seu foco para tarefas de nível superior que exigem pensamento criativo e estratégico.
Estudo de caso: A implementação de um agente de compras com IA pela Unilever ilustra como sistemas autônomos podem revolucionar a gestão da cadeia de suprimentos. O agente de IA consegue negociar com fornecedores, gerando uma economia anual de até US$ 250 milhões. Este estudo de caso destaca o imenso potencial dos agentes de IA para otimizar operações e reduzir custos em diversas funções. 3
4. Incorporar salvaguardas responsáveis para IA
Com a crescente integração da IA em todas as facetas das operações comerciais, garantir seu uso ético e prevenir vieses nunca foi tão importante. Incorporar IA responsável significa estabelecer estruturas de supervisão robustas que monitorem os resultados da IA quanto à precisão, imparcialidade e conformidade regulatória. Essa abordagem proativa é vital para manter a confiança pública e garantir que os sistemas de IA operem de forma transparente e ética.
Um exemplo de implementação responsável de IA é o uso do Guardrails da AWS para Amazon Bedrock pela CVS Health. Ao integrar modelos críticos e mecanismos de auditoria, a CVS Health garante que seus chatbots de farmácia sigam consistentemente as rigorosas diretrizes da FDA, mitigando os riscos de resultados tendenciosos. Essas práticas são cruciais na área da saúde e em outros setores sensíveis, onde os riscos são altos e qualquer desvio pode ter sérias repercussões. 4
5. Domine a IA centrada em dados
O sucesso das iniciativas de IA está enraizado na qualidade e na gestão dos dados. Uma estratégia centrada em dados mestres envolve investir em práticas superiores de gestão do ciclo de vida dos dados para garantir que os modelos de IA sejam treinados em conjuntos de dados relevantes, de alta qualidade e bem organizados. Sem essa base, mesmo os sistemas de IA mais avançados podem apresentar 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 ser treinado com interações anonimizadas de pacientes e dados específicos da área, o sistema Medical-GPT superou modelos de uso geral, fornecendo insights mais precisos e contextualizados no campo médico. Esse sucesso destaca a importância de dominar a curadoria e o gerenciamento de dados para aproveitar ao máximo o potencial da IA. 5
6. Inovação impulsionada por IA
A inovação em IA não é um esforço pontual, mas um processo contínuo que se beneficia de testes iterativos e prototipagem rápida. Os sprints de inovação orientados por IA oferecem uma abordagem estratégica para testar e validar rapidamente novas ideias antes de implementá-las em toda a organização. Esses sprints permitem que as empresas experimentem aplicações de IA de ponta em áreas como geração de conteúdo de marketing, manutenção preditiva e aprimoramento do atendimento ao cliente.
Estudo de caso: A L'Oréal oferece um exemplo convincente dessa estratégia. Ao realizar sprints de inovação em IA direcionados, a L'Oréal conseguiu reduzir os ciclos de desenvolvimento de produtos de 18 meses para 4 semanas, utilizando ferramentas como o ChatGPT-4 para análise de tendências e ideação de produtos. Essa abordagem acelera o processo de inovação e proporciona um lançamento mais rápido de novos produtos e serviços no mercado. 6
7. Escalabilidade com IA modular
Uma arquitetura de IA modular permite que as organizações integrem múltiplos 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 fiquem dependentes de um único fornecedor e estejam bem posicionadas para adotar novos avanços à medida que se tornem disponíveis.
Estudo de caso: O Gauss LLM da Samsung demonstra uma arquitetura modular em ação. Ao integrar diversos modelos de IA, a Samsung otimizou tarefas que vão desde a geração de código até o suporte ao cliente. Essa abordagem integrada não só aprimora o desempenho geral do sistema, como também garante que a organização possa migrar rapidamente para novos modelos ou tecnologias sem grandes retrabalhos. 7
Quais são os obstáculos à transformação pela IA?
Os principais obstáculos que a transformação da IA enfrenta são:
- Falta de profissionais qualificados e com pouca experiência em IA na organização.
- Problemas de qualidade de dados e dados inadequados.
- Dificuldades na identificação de casos de uso comerciais aplicáveis.
- A cultura da empresa muitas vezes não reconhece o valor da IA.
Quais são as melhores práticas?
Com base na nossa análise de pesquisas e entrevistas existentes:
- Defina objetivos claros: Identifique desafios de negócios específicos que a IA pode resolver e assegure-se de que essas iniciativas estejam alinhadas com seus objetivos estratégicos.
- Construa 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 projetos-piloto em pequena escala para avaliar a eficácia da IA, coletar informações e minimizar os riscos antes de expandir.
- Implementar iteração contínua: Avaliar regularmente o desempenho da IA, coletar feedback dos usuários e refinar os modelos para adaptá-los às necessidades de negócios em constante evolução.
- Faça parceria com especialistas e desenvolva habilidades internas: Colabore com fornecedores experientes em LLM e invista na capacitação da sua equipe para garantir uma transformação sustentável.
- Priorize a segurança e as práticas éticas: combata os vieses, assegure a transparência e implemente medidas rigorosas de privacidade de dados em todo o ciclo de vida da IA.
- Promover a colaboração interfuncional: Incentivar a comunicação e o trabalho em equipe entre os departamentos para alinhar as iniciativas de IA com as estratégias de negócios mais amplas.
- Foco na experiência do usuário : Desenvolva ferramentas intuitivas que se integrem facilmente aos fluxos de trabalho existentes e promovam ativamente a adoção por parte dos usuários.
- Adote uma estratégia à prova de futuro: construa arquiteturas flexíveis que permitam o aprendizado contínuo, a adaptação a novas tecnologias e a redução da dependência de um único fornecedor.
Para mais informações sobre IA
Fique à vontade 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
- Os 50 principais casos de uso e estudos de caso de aprendizado profundo .
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Comentários 1
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