Empresas no mundo inteiro avan\u00e7aram em IA. Em 2024, 65% relatavam uso regular de IA generativa; em 2025, o \u00edndice chegou a 71%, indicando normaliza\u00e7\u00e3o da tecnologia em fun\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cio. (McKinsey & Company)<\/p>\n
Nos cortes por porte, 42% das organiza\u00e7\u00f5es \u201centerprise\u201d j\u00e1 implantaram IA, com outros 40% explorando ativamente \u2014 um retrato de escala e de projetos saindo do laborat\u00f3rio. (IBM Newsroom, Mediaroom) No investimento, a IDC projeta US$ 227 bilh\u00f5es em gastos com IA em 2025, sendo 67% embutidos em produtos e processos centrais; para GenAI, o gasto deve atingir US$ 202 bilh\u00f5es at\u00e9 2028. (my.idc.com)<\/p>\n
Na Am\u00e9rica Latina e, em particular, no Brasil, a ado\u00e7\u00e3o acelera: 37% das empresas declaram estar implementando GenAI e 45% explorando; pesquisas locais indicam inten\u00e7\u00e3o de aumentar investimentos em IA em 2025 e crescente prefer\u00eancia por c\u00f3digo aberto. (IBM Brasil Newsroom, IT Forum)<\/p>\n
Por outro lado, diagn\u00f3sticos nacionais (TIC Empresas 2024) mostram um gap de maturidade: a maioria ainda compra \u201csolu\u00e7\u00f5es de prateleira\u201d e terceiriza a gest\u00e3o de IA, com barreiras de dados, talento e integra\u00e7\u00e3o. (cgi.br, cetic.br)<\/p>\n
Por que tanta empresa investe\u2026 e pouco muda?<\/strong><\/p>\n Duas travas explicam boa parte do \u201cvai-n\u00e3o-vai\u201d. A primeira \u00e9 a fragmenta\u00e7\u00e3o, ou \u201cAI sprawl\u201d, quando departamentos adotam ferramentas isoladas que acabam criando sobreposi\u00e7\u00e3o, aumento de custos e lacunas de governan\u00e7a. Sem interoperabilidade e um plano \u00fanico, o valor se dilui, como aponta o TechRadar. A segunda \u00e9 a combina\u00e7\u00e3o de legados e dados: arquiteturas antigas e informa\u00e7\u00f5es dispersas travam a escala, o que impulsiona a press\u00e3o por moderniza\u00e7\u00e3o. O mercado de \u201clegacy modernization\u201d cresce justamente para destravar a integra\u00e7\u00e3o, aumentar a seguran\u00e7a e permitir que a IA escale, segundo a Mordor Intelligence.<\/p>\n O resultado \u00e9 que muitos pilotos promissores n\u00e3o chegam a \u201caterrissar\u201d no processo real. Diversas pesquisas executivas, como a da Deloitte, convergem para a mesma conclus\u00e3o: o valor sustent\u00e1vel aparece quando a IA est\u00e1 costurada ao processo e \u00e0 decis\u00e3o, e n\u00e3o tratada como um simples acess\u00f3rio.<\/p>\n Desse modo, fica claro que Ir al\u00e9m da automa\u00e7\u00e3o significa combinar automa\u00e7\u00e3o, dados, modelos e governan\u00e7a em um ciclo fechado, no qual o processo capta sinais, recomenda ou toma decis\u00f5es, executa, aprende com o resultado e melhora continuamente o modelo.<\/p>\n Nesse contexto, a intelig\u00eancia de processos, conhecida como process mining ou process intelligence, desempenha papel fundamental ao mapear gargalos, medir a situa\u00e7\u00e3o atual e priorizar casos de uso com alto retorno sobre o investimento. Esse mercado, que cresceu mais de 30% em 2024, j\u00e1 figura entre os quadrantes avaliados por institui\u00e7\u00f5es como Gartner e Forrester.<\/p>\n Outro elemento essencial \u00e9 o Decision Intelligence, que \u201cengenheirar\u201d a tomada de decis\u00e3o, unindo dados, regras, modelos e feedback para padronizar a forma como a empresa decide. De acordo com pesquisa da Gartner com CDOs, um ter\u00e7o das organiza\u00e7\u00f5es j\u00e1 implementa essa abordagem. Por fim, a automa\u00e7\u00e3o inteligente, ou IPA, quando conectada diretamente ao neg\u00f3cio, potencializa ganhos operacionais e estrat\u00e9gicos.<\/p>\n Al\u00e9m disso, a IDC projeta que o mercado de software de automa\u00e7\u00e3o inteligente atinja US$ 102,4 bilh\u00f5es at\u00e9 2028, com uma taxa m\u00e9dia de crescimento anual de 24,3%.<\/p>\n \u201cTecnologia sem estrat\u00e9gia \u00e9 s\u00f3 gasto\u201d: um roteiro pragm\u00e1tico<\/strong><\/p>\n Quando se fala em ado\u00e7\u00e3o de tecnologias emergentes, como a intelig\u00eancia artificial e a automa\u00e7\u00e3o avan\u00e7ada, um dos erros mais comuns \u00e9 investir pesado em ferramentas sem um direcionamento estrat\u00e9gico claro. O primeiro passo \u00e9 estabelecer uma tese de valor antes de escolher a ferramenta. Isso significa definir de tr\u00eas a cinco hip\u00f3teses de impacto traduzidas em m\u00e9tricas operacionais, como lead time, NPS, DSO, acur\u00e1cia de previs\u00e3o ou custo por contato.<\/p>\n Experi\u00eancias de mercado mostram que l\u00edderes que focam poucos casos de alto impacto conseguem escalar valor mais rapidamente. Na sequ\u00eancia, \u00e9 fundamental realizar a descoberta e prioriza\u00e7\u00e3o com base em dados reais do processo.<\/p>\n T\u00e9cnicas como process mining, aplicadas a duas ou tr\u00eas jornadas cr\u00edticas, por exemplo, do pedido ao caixa, gest\u00e3o de sinistros ou suporte, ajudam a medir varia\u00e7\u00f5es, identificar retrabalho e causas raiz, al\u00e9m de simular ganhos para priorizar \u00e1reas com maior potencial e energia organizacional.<\/p>\n Em seguida, os dados e a integra\u00e7\u00e3o precisam vir primeiro, mesmo quando h\u00e1 sistemas legados. Construir um data backbone simples e incremental, com camadas de confiabilidade, cat\u00e1logo, linhagem e APIs ou eventos, \u00e9 essencial.<\/p>\n A moderniza\u00e7\u00e3o de legados pode ser feita por meio do \u201cestrangulamento\u201d, encapsulando-os via API e migrando por dom\u00ednio, reduzindo riscos e interrup\u00e7\u00f5es. Essa pr\u00e1tica acompanha uma tend\u00eancia de mercado que refor\u00e7a a urg\u00eancia da moderniza\u00e7\u00e3o para escalar a IA.<\/p>\n Outro ponto decisivo \u00e9 a operacionaliza\u00e7\u00e3o e a governan\u00e7a. Isso envolve padronizar pr\u00e1ticas de MLOps ou LLMOps, incluindo versionamento, avalia\u00e7\u00e3o e monitoramento de vi\u00e9s e performance, al\u00e9m de uma governan\u00e7a clara com pap\u00e9is definidos, gest\u00e3o de riscos e auditoria. A regulamenta\u00e7\u00e3o europeia, com o AI Act, j\u00e1 imp\u00f5e exig\u00eancias espec\u00edficas para sistemas de alto risco e modelos de base, criando um cen\u00e1rio que influencia multinacionais que atuam no Brasil.<\/p>\n Por fim, medir o ROI exige indicadores corretos. Nem sempre o retorno em IA se resume a cortes de custos; muitas vezes, os primeiros sinais de sucesso v\u00eam de indicadores antecedentes, como acur\u00e1cia, tempo de ciclo, taxa de automa\u00e7\u00e3o e qualidade da decis\u00e3o. Monitorar esses indicadores permite orientar o caminho para o payback e evita encerrar iniciativas promissoras antes de atingirem seu potencial.<\/p>\n Portanto, ir al\u00e9m da automa\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 empilhar ferramentas, e sim orquestrar decis\u00e3o inteligente sobre processos que importam \u2014 com IA que aprende com seus dados, integra com seus legados e toma decis\u00f5es mais r\u00e1pidas e melhores.<\/p>\n \u00c9 estrat\u00e9gia antes de software, arquitetura antes de modinha, valor de neg\u00f3cio antes de \u201cfeatures\u201d. Quem fizer isso agora entra no ciclo virtuoso de efici\u00eancia e escala; quem n\u00e3o fizer, corre o risco de ver a concorr\u00eancia transformar pilotos em vantagem competitiva.<\/p>\n Sobre a Osten Moove<\/strong><\/p>\n A Osten Moove faz parte da Osten Group. Trata-se de uma Aceleradora Venture Studio Capital focada no desenvolvimento de inova\u00e7\u00e3o e tecnologia. Conta com estrat\u00e9gias e planejamentos baseados no modelo de neg\u00f3cios de startups voltadas ao mercado gamer. Al\u00e9m de realizar networking com o ecossistema de empreendedorismo e comunidades de startups do Brasil, possui um time de especialistas para oferecer desenvolvimento tecnol\u00f3gico, gest\u00e3o estrat\u00e9gica e mentorias focadas em estrutura de governan\u00e7a.<\/p>\n Quando processos ficam lentos, as decis\u00f5es n\u00e3o usam dados, os custos sobem e falta vis\u00e3o estrat\u00e9gica, a rea\u00e7\u00e3o padr\u00e3o \u00e9 \u201ccomprar ferramentas\u201d. Mas tecnologia sem estrat\u00e9gia \u00e9 s\u00f3 gasto e, no caso de IA, isso vale em dobro. O salto competitivo vem de ir al\u00e9m da automa\u00e7\u00e3o, ou seja, redesenhar processos fim a fim, integrar legados, e colocar decis\u00e3o inteligente (data + modelos + governan\u00e7a) dentro do fluxo operacional, n\u00e3o apenas em pilotos isolados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Empresas no mundo inteiro avan\u00e7aram em IA. Em 2024, 65% relatavam uso regular de IA generativa; em 2025, o \u00edndice chegou a 71%, indicando normaliza\u00e7\u00e3o da tecnologia em fun\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cio. 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