IA generativa: o desafio já não é testá-la, mas transformá-la em negócio

As empresas já superaram a fase de descobrir o que a inteligência artificial generativa pode fazer. Agora começa uma etapa mais exigente: identificar onde investir, medir o retorno e construir uma estratégia capaz de levar os primeiros experimentos até a transformação do negócio. Um guia do Google Cloud propõe um caminho para fazer essa transição.

A inteligência artificial generativa deixou de ser uma promessa de futuro para se tornar uma questão concreta de gestão.

O desafio, agora, é outro.

Para CIOs e líderes empresariais, a pergunta já não é apenas “o que podemos fazer com IA generativa?”. A questão estratégica é: “onde devemos investir, qual valor podemos capturar e quanto tempo levará para obtê-lo?”

É justamente nesse ponto que se concentra o guia Como cruzar o ponto de virada da IA generativa: de melhorias rápidas a valor comercial de longo prazo, elaborado pelo Google Cloud.

O material reúne recomendações de especialistas em IA, experiências de clientes e pesquisas de terceiros para ajudar líderes empresariais a avaliar casos de uso de IA generativa considerando valor, risco e horizonte de realização dos resultados.

A estratégia começa antes da transformação

Uma das ideias centrais do guia é que nem toda iniciativa de IA generativa precisa começar como um grande projeto de transformação empresarial.

O modelo apresentado propõe três categorias de valor: melhorias rápidas, com horizonte de seis a 12 meses; inteligência em toda a empresa, entre um e dois anos; e inovação transformadora, com resultados esperados em mais de três anos.

A lógica é particularmente relevante para empresas que ainda estão tentando transformar experimentos em uma agenda consistente de IA.

Em vez de apostar imediatamente em projetos complexos e de alto risco, a recomendação é começar por casos de uso capazes de produzir ganhos mensuráveis em processos existentes.

Essas melhorias rápidas podem aumentar a produtividade, reduzir custos operacionais ou melhorar a experiência do cliente. Ao mesmo tempo, funcionam como uma espécie de prova de conceito para iniciativas mais ambiciosas.

Onde a IA generativa já pode gerar valor?

O guia aponta três grandes áreas para começar: produtividade de profissionais e desenvolvedores, experiências personalizadas para clientes e automação de processos de back-office.

No desenvolvimento de software, por exemplo, a IA generativa pode apoiar a criação e explicação de código, testes, DevOps e automação de tarefas. O material cita potencial de desenvolvimento de código entre 35% e 45% mais rápido.

No atendimento ao cliente, os números também chamam atenção. Entre os exemplos apresentados estão ganhos de 30% a 45% na produtividade em funções de atendimento e redução de até 50% no volume de tarefas de atendimento humano em determinados cenários.

Mas talvez esteja justamente no back-office uma das oportunidades menos espetaculares — e mais interessantes — para quem precisa justificar investimentos.

O documento apresenta seis aplicações para começar a integrar IA generativa: gestão de contratos de compras, reservas de viagens, help desk de RH, vendas e marketing, processos de compliance e contas a pagar.

Primeiro demonstrar. Depois escalar. Finalmente transformar.

Essa sequência resume uma das principais teses do material.

Os resultados obtidos nas primeiras iniciativas podem criar experiência, recursos e confiança para ampliar o uso da tecnologia em toda a organização. No estágio seguinte, a empresa passa a buscar ganhos de eficiência, produtividade, velocidade de lançamento e melhoria da experiência do usuário.

Só então entram em cena as iniciativas realmente transformadoras: novos produtos e serviços, novos fluxos de receita, novos mercados e novas formas de interação entre pessoas e tecnologia. O horizonte é superior a três anos e o risco também aumenta.

É uma mudança importante de perspectiva: a vantagem competitiva não está simplesmente em adotar IA generativa, mas em saber construir um portfólio de iniciativas que conecte o valor de hoje às oportunidades de amanhã.

O guia apresenta ainda experiências de organizações como Turing, Estée Lauder, Forbes, GE Appliances e Victoria’s Secret, mostrando diferentes caminhos para transformar a tecnologia em aplicações concretas de negócio.

Para quem está definindo a próxima etapa da estratégia de IA da empresa, ficam algumas perguntas inevitáveis: quais casos de uso devem vir primeiro? Onde estão os ganhos mais rápidos? Que iniciativas exigem uma visão de longo prazo? E como equilibrar retorno, risco e capacidade de execução?

O guia foi desenvolvido justamente para ajudar a responder essas questões.

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