12/09/2025
Todos nós já ouvimos grandes promessas sobre a IA no ambiente de trabalho, mas muitos líderes empresariais estão se perguntando: quando o hype se traduzirá em valor agregado real e ROI?
Não é que as empresas não estejam experimentando. De acordo com o relatório Gartner 2025 AI Hype Cycle, 78% das empresas já integraram ou planejam integrar a IA generativa, e muitas também estão testando agentes de IA e outras formas de IA nas operações diárias.
Ainda assim, muitas iniciativas não dão certo. Às vezes, isso se resume simplesmente a expectativas irrealistas. Em outras circunstâncias , são casos de uso mal escolhidos ou gerenciamento de mudanças inadequado. Sejam quais forem as causas, o caminho para obter valor com a IA ainda parece incerto como sempre.
Especialmente em setores que mudam rapidamente, como varejo, produção, finanças e seguros, o potencial da IA é vasto, e há muito em jogo para que se erre. A questão é: onde focar agora? Do nosso ponto de vista, aprofundar-se nessas cinco verdades sobre IA no ambiente de trabalho pode dar aos tomadores de decisão uma visão geral realista e ajudá-los a se concentrar no que realmente importa.
1. A IA traz clareza na complexidade
A IA é capaz de processar grandes quantidades de dados, fornecer insights acionáveis e chegar a conclusões claras e lógicas muito mais rapidamente do que os humanos.
Já estamos vendo bancos usando IA para reduzir falsos positivos na detecção de fraudes, empresas de investimento examinando relatórios em busca de riscos, fabricantes prevendo falhas de máquinas antes que elas aconteçam e varejistas detectando mudanças no comportamento dos clientes. Casos de uso como esses estão impulsionando a adoção da IA causal, que vai além da detecção de correlações e realmente explica por que os resultados acontecem.
A verdade é que essas ferramentas são inúteis sem dados de alta qualidade. Se sua organização estiver explorando casos de uso, comece pelas áreas da empresa em que seus dados são confiáveis e bem administrados. É aí que a IA pode proporcionar clareza significativa mais rapidamente.
2. A IA multiplica as habilidades
As lacunas de talentos estão por toda parte. Os bancos não conseguem encontrar especialistas em compliance em número suficiente. As seguradoras estão com falta de subscritores. Os fabricantes têm dificuldades para contratar engenheiros. Os varejistas precisam de comerciantes que entendam tanto de produtos quanto de dados.
A IA não elimina essas carências, mas ajuda as equipes existentes a fazer mais com menos. Por exemplo, os subscritores podem usar a IA para acelerar a coleta de dados de rotina. Os consultores patrimoniais podem entrar em reuniões com resumos preparados por IA. Os gerentes de fábrica podem manter as máquinas funcionando com manutenção preditiva. Os comerciantes podem testar promoções sem horas de trabalho manual.
Mas se você deseja que a IA multiplique as habilidades de sua força de trabalho, é preciso começar com algum aprimoramento antecipado. A alfabetização em IA é agora tão essencial quanto a alfabetização em dados, mas a maioria das empresas não possui estruturas de treinamento adequadas e até mesmo os adotantes avançados enfrentam escassez. Se as empresas quiserem que a IA feche suas lacunas de habilidades em vez de aumentá-las, elas precisam fazer da alfabetização em IA uma prioridade central.
3. A IA depende da confiança em escala
Os líderes inteligentes não entregam as decisões a um sistema que não podem explicar. Por exemplo, os bancos não aprovam empréstimos que não possam defender, e os gerentes de fábrica não confiam em previsões que não possam verificar quando se trata de equipamentos críticos para a segurança.
É por isso que a maioria das empresas está mantendo os humanos no circuito de suas iniciativas de IA. A IA cuida das tarefas de rotina, enquanto as pessoas entram em cena para as exceções. As seguradoras já estão usando essa abordagem em tarefas como sinistros de automóveis: os casos simples são tratados automaticamente, enquanto os complexos vão para os avaliadores. Isso aumenta a eficiência sem perder a responsabilidade.
Se quiser que a confiança aumente, comece esclarecendo onde a IA agrega valor e onde as pessoas precisam manter o controle. Escolha sistemas que expliquem seus resultados. Mantenha os funcionários informados e certifique-se de que eles saibam que ainda são responsáveis pelos resultados.
4. A IA proporciona eficiência sob pressão
Muitas empresas veem a IA como um impulso muito necessário para a eficiência operacional. Há muitos sinais de que isso é verdade. Vimos empresas usá-la para orquestrar tarefas de back-office, fabricantes reduzindo o tempo de inatividade com manutenção preditiva e varejistas melhorando as previsões para evitar excesso de estoque e desperdício.
Mas a eficiência pode ter um preço. O Gartner alerta que os picos de custo da nuvem decorrentes do uso imprevisível da GPU e do retreinamento já estão reduzindo o ROI. Ao contrário do software tradicional, a IA vem com custos variáveis e contínuos que podem aumentar se não forem controlados. Os líderes que desejam economias reais precisam incorporar a governança de custos (FinOps para IA) em seus planos de adoção desde o início.
5. A IA potencializa a personalização do ambiente de trabalho
Os empregadores focados nas pessoas entendem a importância de proporcionar aos funcionários uma experiência de trabalho mais personalizada para que eles se sintam mais felizes, continuem aprendendo no trabalho e façam mais. Algumas empresas já estão usando a IA para personalizar o treinamento, sugerir tarefas, fornecer informações no momento certo e ajudar os gerentes a apoiar suas equipes com mais eficiência.
Nos serviços financeiros, os agentes de IA podem preparar resumos de compliance e reuniões para que os consultores possam se concentrar nos clientes. No chão de fábrica, as ferramentas preditivas ajudam os gerentes de fábrica a programar a manutenção e a equipe de forma mais inteligente.
Os resultados até o momento são mistos, para dizer o mínimo. Menos de 30% dos líderes de IA afirmam que seus CEOs estão satisfeitos com o ROI da GenAI. As empresas que estão vendo um impacto real se concentram em incorporar a IA aos fluxos de trabalho existentes e facilitar a vida dos funcionários. Se as pessoas puderem ver que uma ferramenta de IA oferece benefícios claros em seu trabalho diário, é mais provável que a adotem e a usem para agregar valor.
Encarando as verdades de frente
Em nossa experiência, as promessas exageradas sobre IA contam apenas parte da história. O que as empresas precisam agora é de toda a verdade. Isso significa uma avaliação realista de seus recursos atuais, orientação sobre onde melhorar, ajuda para identificar casos de uso de alto valor e suporte para alinhar as iniciativas de IA no local de trabalho com os verdadeiros pontos problemáticos dos funcionários.
Embora nunca seja tão fácil quanto muitos fornecedores de IA gostariam que você acreditasse, o caminho para o sucesso da IA não precisa ser tão incerto. Felizmente, estamos adquirindo novas experiências e insights todos os dias para ajudar as empresas a decidir o que funciona e o que não funciona. Beneficie-se de nossa experiência. Entre em contato conosco agora para conversarmos sobre como transformar suas iniciativas de IA em valor comercial real.
Perguntas frequentes (FAQ)
Como as organizações podem criar confiança nos sistemas de IA?
A confiança aumenta quando as empresas usam sistemas transparentes que explicam seus resultados, mantêm os humanos no circuito das decisões, definem onde termina a automação e começa o controle humano e garantem a responsabilidade.
Por que a alfabetização em IA está se tornando essencial?
Porque as ferramentas de IA multiplicam o que as equipes podem fazer, mas, sem treinamento e compreensão, elas correm o risco de aumentar as lacunas de habilidades em vez de fechá-las. As organizações precisam de estruturas para aprimorar as habilidades, para que a equipe possa usar a IA de forma eficaz e responsável.
Quais são as armadilhas comuns ao adotar a IA nas operações?
Os problemas típicos incluem expectativas irrealistas, escolha de casos de uso errados, governança de dados deficiente, custos variáveis (especialmente para uso de nuvem e GPU) e não incorporação da IA nos fluxos de trabalho reais.
