Empresas brasileiras ainda enfrentam desafios para implementar modelos avançados de IA nas operações

A inteligência artificial (IA) vive um momento de aceleração sem precedentes no cenário corporativo brasileiro. O que antes era restrito a ferramentas como chatbots e automações básicas, agora evolui rapidamente para estruturas muito mais sofisticadas, incluindo agentes autônomos, copilotos corporativos e sistemas capazes de tomar decisões complexas, interpretar contextos e interagir com clientes em múltiplos canais simultaneamente.

Contudo, apesar do entusiasmo generalizado do mercado, essa corrida pela implementação da IA também começa a expor fragilidades estruturais dentro das companhias. Fernando Migrone, vice-presidente de Marketing da Zendesk para a América Latina, aponta que o maior desafio para as empresas brasileiras hoje não reside na tecnologia em si, mas na preparação interna para utilizá-la de forma eficaz e correta.

“Todo mundo quer implementar IA. Mas antes disso, a empresa precisa olhar para dentro e entender se o básico está organizado”, afirma o executivo. Ele ressalta que muitas organizações avançam em projetos de inteligência artificial sem antes estruturar adequadamente seus dados, organizar processos internos ou revisar a qualidade das informações que alimentarão esses sistemas.

O problema é crucial, especialmente em modelos generativos de IA, onde a qualidade da resposta está diretamente ligada à qualidade dos dados de entrada. Se os dados forem inconsistentes ou de baixa qualidade, o resultado gerado também tenderá a ser, o que pode esvaziar o potencial de inovações e desmotivar investimentos futuros. “Existe uma máxima em tecnologia: o que você coloca dentro é o que vai sair. Se os dados estiverem ruins, o resultado também estará”, explica Migrone.

Na prática, isso significa que empresas, sob a pressão da velocidade do mercado, acabam tentando integrar a IA em operações que ainda são fragmentadas, com bases de dados desconectadas e um baixo nível de maturidade digital. Esse movimento se intensificou após a pandemia, período em que a transformação digital deixou de ser um diferencial competitivo para se tornar uma questão de sobrevivência para muitos negócios.

Paralelamente, os consumidores elevaram suas expectativas, exigindo experiências digitais muito mais rápidas e integradas. Migrone observa que o consumidor brasileiro, em particular, é um dos mais exigentes quando o assunto é experiência digital. “O consumidor quer ser atendido da forma que ele quiser, na hora que ele quiser e no canal que ele quiser”, sintetiza o vice-presidente.

Esse comportamento impulsiona as empresas a criar jornadas de atendimento contínuas e fluidas entre diversos canais, como WhatsApp, aplicativos, telefone e chat, sem obrigar o cliente a repetir informações a cada novo contato. Uma das evoluções mais significativas da nova geração de IA, segundo o executivo, está justamente na memória contextual das plataformas.

Em vez de tratar cada interação como um evento isolado, os sistemas de IA agora são capazes de compreender o histórico, as preferências e a continuidade das interações, inclusive alternando entre texto, áudio e vídeo dentro de um mesmo atendimento. Para as empresas, essa capacidade representa uma mudança fundamental na forma de trabalhar.

A inteligência artificial, nesse novo paradigma, não busca substituir totalmente os profissionais, mas sim atuar como uma poderosa camada de apoio operacional para as equipes humanas. “O que a inteligência artificial está fazendo é transformar profissionais em superagentes”, afirma Migrone, destacando o papel da IA como um catalisador de produtividade e eficiência.

Tarefas repetitivas e operacionais tendem a ser rapidamente absorvidas pelas ferramentas de IA, liberando os colaboradores para dedicar mais tempo à análise estratégica, à tomada de decisões complexas e à interação humana de maior valor. No setor de marketing, por exemplo, atividades que antes demandavam meses de trabalho técnico agora podem ser executadas em questão de horas com o suporte de ferramentas generativas e automação de dados.

Apesar dessa otimização, o executivo enfatiza que a importância do conhecimento humano não diminui; pelo contrário, ela se acentua. “É fácil treinar uma IA. Difícil é formar alguém com 15 ou 20 anos de experiência em uma área”, conclui Migrone, sublinhando o valor insubstituível da expertise e da vivência profissional.