IA generativa nas empresas: como transformar tecnologia em resultado

A inteligência artificial generativa deixou de ser uma novidade tecnológica para se tornar parte da rotina de empresas e profissionais. Ferramentas capazes de produzir textos, imagens, códigos e análises já são utilizadas em diferentes áreas. O desafio agora é transformar esse uso em valor para o negócio.

No Brasil, 71% dos trabalhadores afirmam ter utilizado inteligência artificial no trabalho no último ano, segundo pesquisa da PwC. Quase 30% dizem usar IA generativa diariamente.

Nesse cenário, a pergunta para as empresas já não é apenas se devem adotar IA, mas onde a tecnologia realmente pode gerar impacto.

O desafio de adotar IA com estratégia

A pressão para acompanhar o avanço da inteligência artificial pode levar empresas a testar ferramentas sem uma definição clara de objetivo.

Esse foi um dos pontos discutidos por Adriano Mussa, Ph.D. e reitor da Saint Paul, e Marcos Sanchez, Chief Technology Officer da instituição, no evento “IA Generativa: O que vem depois do hype?”.

A recomendação é começar pelo problema de negócio, e não pela tecnologia. A IA pode ser utilizada para aumentar produtividade, reduzir custos, melhorar o atendimento, acelerar análises ou apoiar decisões.

Mas cada aplicação precisa ter um objetivo e indicadores que permitam avaliar seu impacto.

IA generativa e produtividade

Os ganhos de produtividade estão entre os principais motivos para a adoção da tecnologia.

A IA pode assumir ou acelerar tarefas repetitivas, como elaboração de documentos, pesquisa, síntese de informações, atendimento inicial e organização de dados. Com isso, profissionais podem dedicar mais tempo a atividades que exigem julgamento, criatividade e interação.

Segundo a PwC, 83% dos trabalhadores brasileiros que utilizam IA relatam melhora na qualidade do trabalho e 79% afirmam ter obtido ganhos de produtividade.

Mas produtividade não significa apenas fazer a mesma tarefa mais rapidamente. O maior potencial aparece quando as empresas repensam o próprio processo de trabalho.

O impacto da IA sobre os empregos

A expansão da IA também modifica as competências exigidas dos profissionais.

Em vez de simplesmente substituir pessoas, a tecnologia pode automatizar determinadas tarefas e alterar a composição das funções. Isso aumenta a necessidade de reskilling e upskilling, além do desenvolvimento de competências como pensamento crítico, capacidade de análise, criatividade e tomada de decisão.

Para as empresas, o desafio é preparar as equipes para trabalhar com sistemas de IA, entendendo tanto suas possibilidades quanto suas limitações.

A capacitação também reduz um risco importante: utilizar ferramentas de inteligência artificial sem compreender quando seus resultados precisam ser revisados ou validados por uma pessoa.

O papel da liderança na adoção da IA

A implementação de inteligência artificial não é apenas uma decisão da área de tecnologia.

Líderes precisam definir prioridades, avaliar riscos e decidir quais processos devem ser transformados. Também precisam estabelecer regras para utilização, proteção de dados e revisão humana.

Essa participação é especialmente importante à medida que a IA deixa de apenas gerar conteúdo e passa a executar tarefas.

Os chamados agentes de IA podem realizar sequências de ações com maior autonomia, o que amplia as possibilidades de aplicação — e também a necessidade de governança.

Quanto custa implementar IA?

O custo da IA generativa vai muito além do preço de uma assinatura.

Em projetos corporativos, é preciso considerar ferramentas, infraestrutura, integração com sistemas existentes, qualidade dos dados, segurança, treinamento e manutenção.

Por isso, avaliar o investimento apenas pelo preço por utilização pode esconder parte relevante do custo real.

A análise deve partir do retorno esperado: quanto tempo será economizado? Que custos podem ser reduzidos? Qual impacto pode existir sobre receita, atendimento ou produtividade?

Um levantamento da AWS realizado em 2026 mostrou que apenas 33% das empresas brasileiras pesquisadas confiam na própria capacidade de medir o retorno dos investimentos em IA.

O próximo passo: redesenhar processos

A adoção mais madura de IA não consiste apenas em adicionar uma ferramenta a um processo existente.

Em muitos casos, é necessário repensar como o trabalho é realizado.

Esse movimento pode envolver a redistribuição de tarefas entre pessoas e sistemas, a automação de etapas repetitivas e a criação de novos fluxos de trabalho.

É justamente essa mudança que pode separar o uso experimental da IA de uma estratégia capaz de gerar vantagem competitiva.

IA generativa além do hype

A discussão sobre inteligência artificial nas empresas já mudou. O desafio deixou de ser descobrir o que a tecnologia consegue fazer e passou a ser decidir onde ela deve ser utilizada e como transformar essa capacidade em resultado.

Para isso, empresas precisam combinar tecnologia, estratégia, pessoas e governança.

A inteligência artificial generativa pode aumentar produtividade e transformar processos, mas seus resultados dependem das decisões tomadas antes e depois da implementação.

Como discutido no evento da Saint Paul, o diferencial não está em adotar IA simplesmente porque o mercado está adotando. Está em compreender o negócio, identificar oportunidades concretas e preparar a organização para trabalhar de uma nova maneira.