Inteligência artificial nas empresas: por que adotar IA não garante resultados?

A inteligência artificial nas empresas já deixou de ser apenas uma experiência pontual e passou a fazer parte da rotina de muitas organizações. No entanto, utilizar ferramentas de IA não significa, necessariamente, melhorar a produtividade ou alcançar resultados financeiros. Uma pesquisa realizada pela TOTVS em parceria com a MIT Sloan Management Review mostra que ainda existe uma distância significativa entre a adoção da tecnologia e seu uso estratégico no mercado brasileiro.

Segundo o levantamento, 80% das empresas já utilizam inteligência artificial, mas 93% fazem isso de maneira desestruturada, sem conexão com o planejamento estratégico do negócio. O cenário revela que disponibilizar ferramentas aos funcionários é apenas o primeiro passo. Para gerar valor, a tecnologia precisa estar alinhada aos processos, às necessidades e aos objetivos da organização.

Quais são os principais desafios da inteligência artificial nas empresas?

A adoção de IA pode começar com iniciativas individuais e aparentemente simples, como resumir reuniões, elaborar e-mails e organizar informações. Entretanto, quando essas experiências crescem sem coordenação, as empresas podem perder o controle sobre os custos, a segurança e os resultados obtidos.

O estudo da TOTVS destaca três desafios importantes: a falta de controle financeiro, a dificuldade para medir o retorno da tecnologia e a capacitação insuficiente dos profissionais.

1. Custos de IA sem acompanhamento adequado

De acordo com a pesquisa, 86% das empresas não monitoram os custos acumulados com licenças de software e acessos individuais.

Quando diferentes equipes contratam ferramentas por conta própria, os gastos podem se espalhar por diversos serviços e contas. Sem uma visão consolidada, fica mais difícil identificar licenças redundantes, avaliar a necessidade de cada contratação e entender quanto a organização investe em inteligência artificial.

Por isso, o controle financeiro deve fazer parte da estratégia de adoção. Antes de ampliar o uso de uma solução, a empresa precisa conhecer seus custos e avaliar se os benefícios justificam o investimento.

2. Dificuldade para medir os resultados da IA

Outro desafio é descobrir se a inteligência artificial está realmente melhorando o desempenho da operação.

Uma ferramenta pode reduzir o tempo necessário para produzir um relatório ou preparar uma apresentação. Entretanto, essa economia individual não comprova, por si só, que a empresa reduziu custos, aumentou sua capacidade de atendimento ou melhorou seus resultados.

Para avaliar o retorno da tecnologia, é necessário definir indicadores antes da implementação e compará-los com os resultados obtidos posteriormente. Entre as métricas possíveis estão o tempo de execução de processos, a frequência de erros, o volume de retrabalho e o custo por atividade.

Sem essa comparação, a organização corre o risco de confundir a popularidade das ferramentas com ganhos concretos de produtividade.

3. Falta de treinamento para utilizar inteligência artificial

A capacitação também aparece como um ponto crítico. Segundo o levantamento, 43% dos profissionais têm receio de cometer erros graves por confiar demais nas ferramentas de IA, enquanto apenas 7% das empresas oferecem treinamento contínuo aos funcionários.

Essa diferença merece atenção porque as respostas produzidas por inteligência artificial podem conter erros, informações desatualizadas ou recomendações inadequadas ao contexto. Além disso, o uso sem orientação pode levar ao compartilhamento indevido de informações confidenciais.

Treinar os profissionais não significa apenas ensinar comandos ou apresentar funcionalidades. É importante mostrar como verificar respostas, reconhecer limitações, proteger dados e identificar situações que exigem análise humana.

Por que o uso individual de IA não é suficiente para transformar uma empresa?

Muitos funcionários começam a utilizar ferramentas de IA por iniciativa própria para agilizar tarefas cotidianas. Esse movimento pode trazer benefícios imediatos, mas também cria um cenário fragmentado quando cada pessoa trabalha com ferramentas e métodos diferentes.

Imagine uma equipe em que vários profissionais utilizam inteligência artificial para resumir reuniões, preparar documentos e analisar informações. Se essas atividades não estiverem conectadas aos processos da organização, os ganhos podem permanecer restritos à rotina individual.

O problema não está na iniciativa dos funcionários. Pelo contrário, essas experiências podem revelar oportunidades valiosas de melhoria. A dificuldade aparece quando a empresa não identifica, avalia e transforma as boas práticas em processos consistentes.

A produtividade individual é um ponto de partida, não uma garantia de resultado empresarial. Para que o tempo economizado se converta em valor, é preciso direcioná-lo a atividades relevantes e conectar as ferramentas às prioridades do negócio.

Como implementar inteligência artificial nas empresas com mais eficiência?

Uma estratégia consistente de inteligência artificial nas empresas precisa ir além da escolha de ferramentas. Ela deve considerar os processos que precisam melhorar, os dados disponíveis, os riscos envolvidos e os resultados que a organização pretende alcançar.

1. Integrar a IA aos processos e sistemas corporativos

Ferramentas isoladas podem ajudar em tarefas pontuais. Já a integração com sistemas de gestão, bases de dados e fluxos de trabalho permite incorporar a inteligência artificial a atividades mais amplas da operação.

Dependendo do contexto, essa integração pode ajudar a automatizar etapas repetitivas, reunir informações de diferentes fontes e disponibilizar dados para apoiar decisões. Antes de implementar uma solução, porém, é necessário avaliar os requisitos de segurança, os acessos permitidos e a qualidade das informações utilizadas.

O objetivo é resolver um problema real do negócio, em vez de adicionar tecnologia a um processo sem avaliar se ela é necessária.

2. Definir metas e acompanhar indicadores

Antes de adotar uma ferramenta, a empresa deve estabelecer qual problema pretende resolver e como avaliará o resultado.

Se a meta for reduzir o tempo de execução de uma atividade, por exemplo, é importante registrar quanto tempo ela consome atualmente e acompanhar esse indicador após a implementação. Se o objetivo for diminuir erros, será necessário definir como eles serão identificados e contabilizados.

Essa abordagem permite comparar expectativas com resultados reais e tomar decisões mais fundamentadas sobre a continuidade ou a expansão do projeto.

3. Estabelecer regras de uso e investir em treinamento

A governança de IA também exige orientações claras para os funcionários. A organização precisa definir quais ferramentas estão autorizadas, quais informações podem ser compartilhadas e quais procedimentos de validação devem ser seguidos.

Ao mesmo tempo, a capacitação contínua ajuda as equipes a utilizar a tecnologia com senso crítico e responsabilidade. Dessa forma, a empresa pode incentivar a experimentação sem abrir mão da segurança e do controle sobre os processos.

Como transformar a inteligência artificial nas empresas em resultados concretos?

Os dados apresentados pela pesquisa da TOTVS apontam um desafio que vai além da adoção tecnológica: muitas empresas já utilizam inteligência artificial, mas ainda precisam estruturar a maneira como ela é aplicada e avaliada.

Controlar os custos, preparar os profissionais e definir indicadores são etapas importantes. Entretanto, o avanço também depende da capacidade de integrar a IA aos sistemas e processos que sustentam a operação.

É nesse ponto que o desenvolvimento de soluções sob medida pode contribuir. Na Fábrica de Software da REVIIV, a construção de produtos digitais considera as necessidades específicas de cada negócio, criando possibilidades para integrar sistemas, estruturar processos e desenvolver soluções alinhadas aos objetivos da empresa.

A inteligência artificial oferece oportunidades que vão além da execução mais rápida de tarefas. Para aproveitá-las, as organizações precisam conectar tecnologia, pessoas e estratégia. O sucesso não está apenas em usar IA, mas em saber onde aplicá-la, como medir seus efeitos e de que maneira transformar seus benefícios em resultados concretos.

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