Mudança de rumo: empresas migram para IA aplicada em busca de ROI

A era da IA ​​aplicada chegou e está evoluindo rapidamente. A cada dia, parece surgir um novo avanço na IA, seja ela multimodal, GPT-4o ou IA agêntica. Com a política federal mudando para permitir Para um desenvolvimento ainda maior da IA, essa onda de inovação não está desacelerando – está apenas começando. Estamos entrando em uma fase em que a IA está sendo construída com impacto no mundo real em mente.

Mas enquanto as manchetes ainda se concentram em O potencial da IA para substituir empregos humanos, a realidade para os próximos anos é muito mais prática: a adoção da IA generativa será impulsionada por ferramentas que auxiliam os humanos, não substituí-los. Esses agentes de IA estão preparados para assumir tarefas repetitivas ou com alto consumo de dados, liberando tempo para que as pessoas se concentrem em pensamentos e tomadas de decisão de nível superior.

Então, o que as empresas podem fazer com a IA aplicada? Estamos testemunhando uma mudança do desenvolvimento teórico para a implementação prática. A IA aplicada não se trata apenas de inovação, mas também de impacto. O foco não está mais apenas no que a IA pode fazer, mas em como ela pode ser integrada aos sistemas cotidianos para gerar valor para os negócios de forma confiável e responsável.

A oportunidade da IA está nos dados

A IA tem o potencial de desbloquear um dos ativos mais subutilizados nos negócios modernos: os dados. As organizações detêm enormes quantidades de dados – na verdade, 64% gerenciam pelo menos um petabyte de dados e 41% superam isso com pelo menos 500 petabytes de dados. Em vez de acumular essas informações, a IA pode analisá-las e extrair insights delas para ajudar os líderes a tomar decisões informadas e ficar à frente da concorrência.

Por exemplo, uma grande barreira tanto na previsão de vendas quanto de receitas é a entrada manual de dados. Existem sistemas que lidavam com essas operações comerciais demoradas no passado, mas não estão equipados para lidar com os grandes volumes de dados nem têm as ferramentas para usar com precisão os dados recebidos. Eles não conseguem escalar com os volumes de dados atuais nem fornecer insights acionáveis em tempo real. Com a IA, essas tarefas podem ser automatizadas de ponta a ponta, extraindo dados de várias fontes, identificando tendências e gerando previsões precisas com supervisão humana mínima.

Automatizar essas operações oferece mais benefícios do que apenas mais tempo para os funcionários concluírem outras tarefas. Também centraliza as operações comerciais, o gerenciamento de dados e elimina a possibilidade de erro humano, levando a decisões mais bem informadas e resultados mais confiáveis.

Embora muitas empresas possuam vastas quantidades de informações que poderiam subsidiar uma melhor tomada de decisões, muitas vezes não possuem a infraestrutura ou as ferramentas necessárias para analisá-las com eficácia. Isso ocorre porque os sistemas legados não foram desenvolvidos para suportar ambientes de dados dinâmicos e baseados em IA, e a maioria das equipes não está preparada para preencher essa lacuna sozinha. A IA aplicada oferece um caminho para transformar esses dados inexplorados em vantagem estratégica real.

A precisão é o risco fundamental nos negócios

Para as empresas, o principal desafio para a adoção efetiva da IA é a precisão. A maioria dos fluxos de trabalho empresariais, especialmente em setores como finanças e vendas, exige altíssima precisão. As ferramentas de IA generativa atuais, embora poderosas, ainda não são confiáveis o suficiente para operar de forma autônoma em ambientes de negócios de alto risco. Mesmo um pequeno erro pode resultar em risco significativo. É por isso que os humanos continuam sendo essenciais para garantir qualidade, responsabilidade e confiança.

As apostas são claras: 97% dos líderes de vendas e finanças Concordo que os dados certos tornariam a entrega de previsões precisas muito mais fácil. Mas a IA é tão boa quanto os dados com os quais é treinada. Garantir a qualidade e a relevância dos dados é fundamental para extrair o ROI real dos sistemas de IA. A lógica "entrada e saída" ainda é válida: especialmente em IA.

Dito isso, a IA pode reduzir o erro humano na previsão e revelar insights difíceis de identificar manualmente. Quando integrada corretamente, a IA pode automatizar funções essenciais de previsão, eliminar vieses e trazer um nível de consistência que os processos manuais não conseguem.

O futuro do sucesso empresarial reside na combinação da supervisão humana com a inteligência artificial. A IA pode sinalizar os sinais mais importantes, priorizar leads de alto potencial e recomendar os melhores próximos passos. Mas são os representantes humanos que constroem relacionamentos, interpretam as nuances e, por fim, fecham os negócios. As empresas que encontrarem esse equilíbrio, utilizando a IA para otimizar a estratégia e liberar a criatividade humana, acabarão por gerar previsões mais precisas, melhores experiências para o cliente e resultados de vendas mais sólidos.

O futuro da IA Agentic nos negócios

Olhando para o futuro, os líderes devem priorizar estratégias de IA que equilibrem ambição e responsabilidade, gerando valor real e mensurável. Não se trata apenas do que a IA pode fazer, mas de como ela se integra aos fluxos de trabalho humanos para resolver problemas de negócios significativos em escala.

A IA agêntica é uma das formas mais poderosas de IA aplicada. Os profissionais de hoje têm dificuldade em analisar seus dados de forma eficaz para extrair insights acionáveis que lhes permitam operar com mais eficiência. Ao identificar oportunidades, adaptar estratégias e executar tarefas de forma autônoma, os sistemas agênticos dão às equipes a liberdade de se concentrar em trabalhos de alto impacto. sem sacrificando a supervisão ou a precisão.

É aqui que a IA pode causar um impacto significativo nas empresas no próximo ano e nos anos seguintes. A IA aplicada, especialmente quando baseada em dados sólidos e orientada por especialistas, pode desbloquear novos níveis de eficiência, precisão e inovação. A verdadeira oportunidade não está no hype: está em desenvolver ferramentas de IA que sejam fundamentadas, direcionadas e projetadas para resolver problemas relevantes.