Ferramentas de IA para Gerenciamento de Dados: Do Hype ao Impacto nos Negócios

Em toda a Europa, os funcionários estão enfrentando crescente pressão para demonstrar à liderança sênior que podem dominar as ferramentas mais recentes projetadas para otimizar práticas de negócios. À medida que as organizações aceleram a adoção da automação, da IA, das plataformas de colaboração baseadas em nuvem e da análise de dados avançada, a competitividade e o crescimento são cada vez mais definidos pela força da ferramenta digital de uma empresa.

Por exemplo, para fornecer insights baseados em dados, você primeiro precisa dos dados para analisar. A web é uma grande fonte de vários dados relevantes para os negócios. No entanto, a coleta de dados da web leva tempo e depende de conhecimentos especializados em scraping de web, como construir scrapers e corrigir parsers. Mesmo que você tenha essas habilidades, levará tempo, e a maioria dos analistas não tem nem as habilidades específicas nem o tempo. No entanto, agora você pode solicitar que plataformas de coleta de dados baseadas em IA façam o trabalho por você.

Este é um caso de uso específico com impacto mensurável. As empresas que desejam aproveitar a IA além de seguir a tendência devem procurar casos de uso semelhantes em seus fluxos de trabalho que a IA possa otimizar e ferramentas que correspondam a esses casos de uso. Além disso, a adoção de IA em qualquer organização depende de fornecer recursos, treinamento e facilitar uma cultura de apoio para garantir que ninguém fique para trás diante dessas mudanças tecnológicas.

Desmistificando o ‘hype’ da IA para medir o potencial

Para realmente entender como as ferramentas de IA podem otimizar as operações de uma empresa, devemos primeiro reconhecer que a ‘IA’ se tornou uma palavra-chave da mídia – frequentemente cercada por hype que leva à decepção. A IA frequentemente falha fora de ambientes controlados, produzindo erros, alucinações ou saídas enviesadas se não for regulamentada de forma eficaz.

Como o termo ‘IA’ abrange uma ampla gama de processos e avanços, os céticos argumentam que muito do hype em torno da IA exagera suas capacidades atuais, com a cobertura da mídia e as tendências de investimento frequentemente inflando as expectativas além do que a tecnologia pode entregar no momento. Por exemplo, a discussão sobre Inteligência Artificial Geral (IAG) é prematura, considerando o fato de que ainda não começamos a resolver alguns problemas-chave relacionados a ela.

Se nos afastarmos e olharmos para resultados tangíveis, os principais avanços até agora vieram dos Grandes Modelos de Linguagem (GMLs). Sistemas que se destacam na compreensão de linguagem natural, geração de texto, assistência de código e raciocínio, enquanto a maioria das outras aplicações de IA permanece largamente experimental. E há sinais de que o progresso com os GMLs pode ser mais lento em frente, então não devemos contar com grandes avanços a cada poucos meses.

Para as empresas que visam se destacar, elas devem se afastar do hype e procurar ferramentas que utilizem a IA de forma significativa, em vez de uma solução legada embalada em um invólucro de IA. Dada a abundância desse tipo de soluções, não é de se espantar que 95% dos projetos de IA nas empresas falhem. Quando julgando novos produtos, as empresas devem investigar como é fino a camada de IA e se seria difícil construir a mesma solução por conta própria. Uma empresa adiciona valor que vai além de apenas usar um dos principais GMLs quando introduz maneiras novas de fazer as coisas que você não pode facilmente replicar, maneiras originais de resolver problemas específicos.

Ao investigar o que o produto realmente é, e não apenas o que ele afirma ser capaz de fazer, e combinando ferramentas com casos de uso reais onde elas podem ter um impacto mensurável, as empresas aprenderão que há muitas oportunidades no que já está acessível.

Ferramentas de IA e uso de dados

Os dados são algo que todos os departamentos em uma organização podem se beneficiar. No entanto, poucos realmente o fazem porque adquirir e analisar dados requer tempo e recursos, incluindo o conhecimento especializado de profissionais de dados. As ferramentas de IA podem remover essas barreiras, pelo menos em alguns casos, tornando a coleta e até a análise de dados mais acessíveis.

Algumas ferramentas de IA são capazes de entender e agir sobre prompts de linguagem natural. Um funcionário não precisa aprender a codificar se puder dizer em linguagem simples que tipo de dados ele precisa, e a ferramenta irá extrair esses dados da internet. Por exemplo, se uma equipe de marketing quiser entender a opinião do cliente sobre um lançamento de produto recente, os analistas agora podem recuperar os dados online disponíveis rapidamente e sem recorrer a equipes de scraping.

Além disso, construir pipelines de scraping é intensivo em recursos e demorado. Se as empresas não tiverem esses recursos à disposição, os GMLs podem ser usados como alternativa. É mais rápido usar uma plataforma baseada em IA que pode realizar todas as funções de scraping de web do que construir um pipeline de scraping do zero. Portanto, até mesmo empresas resourceful podem preferir usar uma plataforma baseada em IA quando precisam começar a coletar dados o mais rápido possível.

As organizações devem ajudar a capacitar funcionários de todas as disciplinas para usar essas ferramentas, com uma riqueza de conhecimento e treinamento disponível online. Muitas informações verdadeiramente valiosas estão disponíveis gratuitamente. Google e Anthropic oferecem cursos gratuitos, além de haver muitos fóruns online onde as pessoas compartilham conhecimento e ideias, e a OxyCon 2025, uma conferência online gratuita, incluirá minha sessão prática sobre a criação de uma ferramenta de comparação de preços baseada em IA sem codificação, utilizando ferramentas de IA existentes, nomeadamente OxyLabs AI Studio e Cursor.

A próxima fronteira na IA relevante para os negócios

O mercado global de IA deve decolar de cerca de $391 bilhões em 2025 para $1,8 trilhão até 2030. No entanto, o progresso nos GMLs pode desacelerar à medida que os dados e os recursos computacionais os limitam.

Como resultado, podemos esperar um aumento nos pequenos modelos de linguagem que requerem menos recursos computacionais e são direcionados a tarefas específicas. Outra vantagem desses modelos é que, sendo menores, eles podem ser hospedados em servidores internos, o que ajuda a resolver algumas das preocupações com privacidade e segurança de dados.

Em última análise, o futuro da IA nos negócios será definido não por promessas grandiosas de mudança revolucionária, mas por quão eficazmente as organizações aproveitam as ferramentas já ao seu alcance. Cortando o hype, focando em aplicações práticas e investindo em treinamento e integração, as empresas podem desbloquear ganhos reais de produtividade hoje, enquanto se preparam para a próxima onda de inovação.