Inteligência Artificial na Prática

Prévia do material em texto

INTELIGÊNCIA 
ARTIFICIAL NA 
PRÁTICA!
E-book
INTRODUÇÃO .............................................................................................................................................3
Capítulo 1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA 
(RADAR DO GARTNER) ................................................................................................................... 10
Capítulo 2
PRODUCTS & SERVICE .....................................................................................................................12
Capítulo 3
CORE CAPABILITIES ......................................................................................................................... 16
Capitulo 4
BACK OFFICE ......................................................................................................................................... 26
Capítulo 5
FRONT OFFICE ..................................................................................................................................... 28
Capítulo 6
MÉTRICA E ROI ..................................................................................................................................... 30
CONCLUSÃO .............................................................................................................................................33
SOBRE A OBJECTIVE ...................................................................................................................... 34
CONTEÚDO
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!2
A inteligência artificial (IA) está redefinindo o 
panorama tecnológico, promovendo inovações 
que eram inimagináveis há alguns anos. Entre 
os avanços mais significativos temos a IA Gene-
rativa, cujas aplicações transcendem barreiras 
setoriais e prometem remodelar a forma como 
vivemos e trabalhamos. Este capítulo introdu-
tório oferece uma visão abrangente dessa tec-
nologia, explorando dados, aplicações e revi-
sões para os próximos anos.
Segundo o estudo Global AI Adoption Index, 
apenas no Brasil, 41% das empresas já imple-
mentaram ativamente Inteligência Artificial em 
suas operações comerciais, enquanto 34% di-
zem já estar explorando o seu uso - em que 73% 
dos profissionais de TI demonstram ter acelera-
do seus investimentos da tecnologia nos últimos 
24 meses. Esses números demonstram um cres-
cimento considerável, especialmente após os 
desafios impostos pela pandemia de Covid-19, o 
que levou a uma aceleração na implantação da 
IA por parte das empresas brasileiras. 
INTRODUÇÃO
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!3
https://www.mordorintelligence.com/pt/industry-reports/global-artificial-intelligence-market
Os principais desafios das empresas brasileiras para a adoção de IA são:
20% 17% 17%
complexidade ou dificul-
dade em integrar e dimen-
sionar projetos de IA
complexidade 
de dados
habilidades de IA li-
mitadas, experiência 
ou conhecimento
O estudo ainda demonstra que os principais 
usos da IA incluem a detecção de seguran-
ça/ameaças (44%), conversação (44%), 
marketing e vendas (30%), bem como a au-
tomação de operações de TI (30%).
A aplicação da Inteligência Artificial não se 
restringe a eficiência operacional, é possível 
observar também o avanço da IA Genera-
tiva, por exemplo, em discussões estratégi-
cas, com a aceleração das iniciativas de ESG 
(Environmental, Social and Governance). 
Cerca de 66% das empresas indicaram que 
já utilizam ou pretendem utilizar essa es-
tratégia e 60% indicam que a empresa tem 
planos de investir na adoção de IA através 
de incorporação em processos e aplicativos.
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!4
PREVISÕES DE MERCADO 
E OPORTUNIDADES 
As previsões de mercado para a IA Generativa são 
extremamente promissoras, com expectativas de 
crescimento substancial nos próximos anos. De 
acordo com um estudo da Deloitte estima-se que o 
mercado global de IA atingirá bilhões de dólares até 
2025, com a IA Generativa contribuindo significati-
vamente para este crescimento.
A expectativa é que, apenas o mercado de Inteligên-
cia Artificial, cresça a uma taxa composta de cres-
cimento anual (CAGR) de 31,22% nos próximos cin-
co anos, indicando uma expansão na adoção dessa 
tecnologia em vários setores .
Este panorama reflete a crescente importância da 
IA para o tecido empresarial brasileiro, apontando 
para uma tendência de maior investimento e inte-
gração dessa tecnologia em diferentes setores da 
economia. A adoção da IA Generativa (IAG) tem 
sido grande entre as empresas que já utilizam IA, 
com quase metade dessas empresas planejando 
aumentar seus investimentos nesta área. Segundo o 
Gartner, até 2025 a GenAI será parceira da força de 
IA Generativa: usa algoritmos 
para gerar novas obras, muitas 
vezes a partir de um conjunto mí-
nimo de instruções ou dados de 
entrada fornecidos pelo usuário. 
Contrasta com os sistemas de IA 
tradicionais, que se limitam a in-
terpretar ou classificar dados.
trabalho de 90% das empresas em todo o mundo.
Empresas de alto desempenho em IA, definidas 
como aquelas que atribuem pelo menos 20% de 
seus lucros antes de juros e impostos (EBIT) ao uso 
da IA, estão liderando na adoção da IAG, especial-
mente em áreas como desenvolvimento de produ-
tos e serviços, gestão de riscos e cadeia de supri-
mentos. Estas organizações estão usando a IAG em 
mais funções empresariais do que outras e estão 
menos focadas na redução de custos, preferindo vi-
sar a criação de novos negócios ou fontes de receita 
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!5
https://mundocorporativo.deloitte.com.br/desbloqueando-o-poder-da-inteligencia-artificial/#:~:text=At%C3%A9%202025%2C%20estima%2Dse%20que,expanda%20para%20US%24%204%20bilh%C3%B5es.
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-10-16-gartner-says-cios-must-prioritize-their-ai-ambition-and-ai-ready-scenarios-for-next-12-24-months
A McKinsey destaca que a IA generativa tem o po-
tencial de transformar as organizações, permitindo 
a automação de até 70% das atividades de negó-
cios em quase todas as ocupações até 2030, adi-
cionando trilhões de dólares em valor à economia 
global. Isso implica que a adoção dessa tecnologia 
não é apenas uma questão de manter-se atualizado, 
mas uma oportunidade para as empresas se desta-
carem, melhorando a eficiência e criando novas for-
mas de valor .
No entanto, a capacidade das empresas de explorar 
o potencial da IAG depende de como elas abordam e 
mitigam os riscos associados à sua implementação. 
Apesar do crescente interesse, muitas organizações 
ainda não estão plenamente preparadas para o uso 
generalizado da IAG, principalmente em relação aos 
riscos empresariais que podem surgir. Apenas 21% 
das empresas que adotam IA têm políticas estabe-
lecidas para regular o uso por seus funcionários. Po-
rém, poucas estão mitigando ativamente os riscos 
associados, como a imprecisão, que é mencionada 
com mais frequência do que questões como ciber-
segurança e conformidade regulatória .
.
Esse cenário sugere uma forte tendência de 
crescimento na adoção da IAG por empresas, im-
pulsionada tanto pela busca de inovação quanto 
pela necessidade de endereçar desafios comple-
xos e oportunidades de mercado.
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!6
https://www.mckinsey.com/featured-insights/destaques/a-organizacao-do-futuro-habilitada-pela-ia-generativa-impulsionada-pelas-pessoas/pt
Setor financeiro: automa-
ção de processos repetitivos 
e burocráticos agilizam ta-
refas rotineiras, permitindo 
que os profissionais se con-
centrem em atividades mais 
estratégicas. Além disso, a 
análise de dados complexos 
possibilita uma previsão fi-
nanceira mais precisa e a de-
tecção de fraudes de forma 
mais eficiente, fortalecendo 
a segurança das transações.
Setor de seguros: geração 
de cenários e execução de 
testes e documentação, 
reduzindo o tempo e os 
custos associados ao de-
senvolvimento de softwa-
re, com isso as empresas 
podem acelerar o ciclo de 
desenvolvimento, aumen-
tar a produtividade da 
equipee oferecer produtos 
de software mais robustos 
e inovadores aos clientes.
Experiência do cliente: criação de 
conteúdos altamente personali-
zados e alinhados com os interes-
ses do cliente, além da melhorar a 
interação com chatbots, são ca-
pazes de entender e responder a 
perguntas complexas com maior 
precisão, adaptando-se ao con-
texto e ao histórico de interações 
do usuário, e automatizar o aten-
dimento e suporte ao cliente com 
soluções rápidas e acuradas para 
problemas. 
SETORES E MERCADOS BENEFICIADOS
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!7
Mercado de Manufatura: 
manutenção preditiva de equi-
pamentos ajuda a evitar falhas 
e paralisações não planejadas 
na linha de produção. Por fim, 
a personalização de produtos é 
viabilizada pela análise de da-
dos em tempo real, permitindo 
que as empresas atendam às 
necessidades individuais dos 
clientes de forma mais precisa 
e ágil.
Mercado de saúde: otimização de 
agendamentos e gestão de pron-
tuários agiliza o atendimento ao 
paciente, enquanto diagnósticos 
mais precisos são possíveis com 
a análise de grandes volumes de 
dados clínicos. Sem contar que a 
prestação de cuidados de saúde 
é aprimorada por meio da tele-
medicina, que permite o acompa-
nhamento remoto dos pacientes 
e a oferta de serviços médicos à 
distância.
Mercado de seguros: maior agi-
lidade nos processos de avaliação 
de riscos e na definição de preços 
de apólices, ao mesmo tempo 
em que melhora a experiência 
do cliente com um atendimento 
mais personalizado. Também há 
redução de erros em processos 
de sinistros e reembolsos aumen-
tando a eficiência operacional das 
seguradoras.
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!8
Até 2028, 
mais de 50% das 
empresas que vão 
tentar construir seus 
próprios grandes 
modelos de linguagem 
(LLMs) do zero e 
vão abandonar seus 
esforços devido a 
custos, complexidade 
e dívida técnica.
Até 2025, 
a IA gerativa será 
parceira da força 
de trabalho para 
90% das empresas 
globalmente.
2024 2026 2027 2029 2031Até 2030, 
80% dos humanos 
vão interagir 
diariamente com 
robôs inteligentes.
Fonte: Gartner 2024
A IA Generativa está no limiar de uma revolução tecnológica, 
com o potencial de transformar indústrias e criar oportunida-
des inéditas. Ao entender estas tecnologias e suas aplicações, 
estamos melhor preparados para navegar e prosperar na nova 
era da inovação digital.
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!9
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-10-16-gartner-says-cios-must-prioritize-their-ai-ambition-and-ai-ready-scenarios-for-next-12-24-months
Para apresentar de forma mais 
realista, ao lado está um gráfico 
fornecido pelo Gartner, apresen-
tando um radar de oportunidades 
de IA, com o objetivo de ajudar 
executivos, líderes e suas equipes 
para analisarem os possíveis casos 
de uso e oportunidades de trans-
formação em suas organizações.
Capítulo 1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA 
(RADAR DO GARTNER)
Fonte: Gartner 2024
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!10
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-10-16-gartner-says-cios-must-prioritize-their-ai-ambition-and-ai-ready-scenarios-for-next-12-24-months
Essa foi a provocação lançada pelo Gartner 
após divulgar o radar de oportunidades de IA. 
Nós da Objective vamos te ajudar a entender 
e explorar este quadrante que separa a aplica-
ção de Inteligência Artificial nas empresas em 
diferentes âmbitos. 
Nos próximos capítulos vamos explorar os ca-
sos reais do uso de IA dentro de cada frente do 
radar: (1) produtos/serviços, (2) capacidades 
essenciais, (3) front office e (4) back office.
ATÉ ONDE SUA EMPRESA 
DESEJA CHEGAR COM A 
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL?
Don Scheibenreif, Distinguished 
VP Analyst do Gartner.
Cada vez mais IA será forneci-
da conjuntamente pela TI e pela 
empresa em geral.
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!11
https://emt.gartnerweb.com/ngw/eventassets/pt-br/conferences/2024/bbil12/documents/bbil12-infographic-genai-opportunity-radar-pt-feb02.pdf?_gl=1*o5er43*_ga*MTUyOTExNTg1LjE3MTA5NzQ2NTA.*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMTMxODUwMi40LjEuMTcxMTMxODU1OC40LjAuMA
https://www.gartner.com/en/experts/don-scheibenreif
A primeira divisão, proposta pelo Gartner, para 
explorar a utilização da Inteligência Artificial, é a 
de Produtos e Serviços. Essa vertente tem como 
objetivo principal enriquecer a experiência do 
cliente ao oferecer um valor agregado significa-
tivo. Isso pode ser realizado tanto pela integra-
ção da IA em ofertas já existentes -, como a adi-
ção de assistentes virtuais em smartphones ou a 
implementação de sistemas de recomendação 
inteligente em plataformas de streaming de mú-
sica e vídeo - quanto pelo desenvolvimento de 
novas categorias de produtos, incluindo veículos 
autônomos e assistentes virtuais para cuidados 
de saúde. 
A utilização da IA também permite modificar 
como os serviços e produtos são apresentados 
aos consumidores, possibilitando, em certos ca-
sos, que sejam oferecidos de maneira acessível 
ou mesmo sem custo. Este movimento em dire-
ção à incorporação da IA não só melhora direta-
mente o que é oferecido ao cliente, mas também 
redefine as expectativas do mercado sobre o que 
produtos e serviços podem alcançar.
Capítulo 2 
PRODUCTS & SERVICE
O grande X da questão é saber como extrair o máximo 
da tecnologia para ganhos de eficiência, produtividade 
e satisfação do cliente. 
A seguir trazemos alguns exemplos reais que ilustram o 
amplo espectro de suas aplicações:
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!12
ASSISTÊNCIA À SAÚDE
Diagnósticos Médicos 
Avançados: A IA é utilizada 
para analisar imagens mé-
dicas, como radiografias e 
ressonâncias magnéticas, 
com alta precisão, auxilian-
do no diagnóstico de condi-
ções como câncer, fraturas 
ósseas e doenças cardíacas. 
Plataformas como a Deep-
Mind, da Google, desenvol-
veram sistemas que podem 
diagnosticar certas condi-
ções oftalmológicas com 
precisão comparável à de 
especialistas humanos.
VAREJO
Personalização da Expe-
riência do Cliente: Em-
presas de e-commerce, 
como a Amazon, usam al-
goritmos de IA para anali-
sar o histórico de compras 
e navegação dos usuários, 
oferecendo recomenda-
ções personalizadas de 
produtos. Isso melhora a 
experiência de compra e 
aumenta as taxas de con-
versão.
TRANSPORTE
Veículos Autônomos: 
Companhias como Tesla, 
Waymo (uma subsidiá-
ria da Alphabet) e Uber 
estão desenvolvendo e 
testando veículos autô-
nomos. Esses veículos 
utilizam IA para proces-
sar dados de sensores e 
câmeras em tempo real, 
navegando com segu-
rança pelas ruas sem a 
necessidade de um mo-
torista humano.
SERVIÇOS 
FINANCEIROS
Robôs de Investimento 
(Robo-advisors): 
Ferramentas como 
o Betterment e o 
Wealthfront usam 
algoritmos de IA para 
gerenciar portfólios 
de investimentos, 
ajustando as alocações 
de ativos com base no 
perfil de risco e nos 
objetivos financeiros 
dos usuários.
1 2 3 4
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!13
ENTRETENIMENTO
Plataformas de Stre-
aming: Serviços como 
Netflix e Spotify empre-
gam IA para analisar as 
preferências e comporta-
mentos de seus usuários, 
recomendando 
filmes, séries e músicas 
personalizadas que pro-
vavelmente serão de seu 
interesse.
ATENDIMENTO 
AO CLIENTE
Chatbots e Assistente 
Virtuais: Empresas de todos 
os setores estão adotando 
chatbots alimentados por 
IA para oferecer suporte ao 
cliente 24/7. Estes chatbots, 
como o GPT-3 da OpenAI, 
podem entender e respon-
der a uma ampla gama de 
consultas dos clientes em 
linguagem natural.
AGRICULTURA
Agricultura de Precisão: 
Ferramentas de IA, como 
drones e sensores de solo, 
são utilizadas para monito-
rar a saúde das plantações, 
analisar dados do terreno e 
otimizar o uso de recursos 
como água e fertilizantes, 
aumentando assim a efici-
ência e a produtividade.
5 6 7
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!14
AI Labs
Todos esses casos de uso surgiram a par-
tir de um desafio que foi solucionado atra-
vés dessas novas tecnologias. Para apoiar 
empresasa evoluírem seus produtos, ser-
viços ou processos, a Objective criou o AI 
Labs, uma solução inovadora que trans-
forma rapidamente ideias em MVPs fun-
cionais em apenas 4 semanas ou menos, 
oferecendo soluções de IA sob medida 
e eficaz em diversas indústrias. 
Utilizando tecnologias de ponta, nós apro-
veitamos uma mistura estratégica de au-
tomação, low code, IA preditiva e Large 
Language Models (LLMs) para fornecer re-
sultados que não apenas atendem, mas ex-
cedem as expectativas dos clientes. Dessa 
forma, é possível ter um estudo abrangente 
de viabilidade com cada MVP, garantindo 
que cada projeto seja viável, sustentável e 
esteja em sintonia com os objetivos estra-
tégicos do cliente.
Clique aqui para falar com um 
especialista sobre projetos de AI Labs
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!15
https://www.objective.com.br/ai-labs/
https://www.objective.com.br/ai-labs/
https://www.objective.com.br/ai-labs/
https://www.objective.com.br/contato/
https://www.objective.com.br/contato/
A Inteligência Artificial também está rede-
finindo as capacidades essenciais das em-
presas, proporcionando vantagens com-
petitivas significativas em diversos setores. 
Sua aplicação não apenas aprimora os pro-
cessos existentes, mas também habilita 
inovações. 
Além disso, altera fundamentalmente a 
maneira como as empresas operam e en-
tregam valor, o que proporciona uma van-
tagem competitiva única no mercado. Es-
sas capacidades são fundamentais para a 
criação de valor para os clientes. A seguir 
separamos alguns exemplos práticos por 
áreas de negócio já executados e novas su-
gestões de aplicação. 
Capítulo 3
CORE CAPABILITIES
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!16
CLASSIFICAÇÃO E 
AUTOMATIZAÇÃO DE 
ATENDIMENTO AO 
CLIENTE
Na área de atendimento ao cliente e supor-
te, principalmente em empresas com alto 
volume de chamados ou reclamações, como 
por exemplo em telecomunicações, varejos 
e e-commerce, um dos grandes desafios é 
manter uma equipe de atendimento bem 
treinada, com habilidades para interpretar 
as falas e necessidades dos clientes, enten-
der tecnicamente o produto ou serviço e di-
recionar adequadamente a resolução. 
Em um caso específico do varejo online, a 
área de atendimento tinha o desafio de ni-
velar a qualidade de suporte ao cliente e oti-
mizar a operação. Isso porque, o volume de 
demandas gerava um alto nível de esforço, 
uma grande propensão a falhas e respostas 
fora dos padrões e tom de voz da marca. 
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!17
Essa solução ainda sugere os próximos pas-
sos do processo de forma personalizada, 
dessa forma, proporciona maior velocidade 
no atendimento, precisão nas respostas, oti-
mização de recursos e uma padronização da 
linguagem de acordo com o posicionamento 
da marca no mercado. 
Esse processo com IA gera reduções de 
custos e otimização das jornadas de traba-
lho, abrindo possibilidades para evolução do 
atendimento com respostas também auto-
matizadas e foco das equipes em atividades 
estratégicas. Além disso, permite transfor-
mar as informações qualitativas para quan-
titativas, gerando retorno e insights para 
melhorias em outras áreas nas quais estão as 
origens dos problemas reportados, como por 
exemplo áreas de produtos, logística, ou até 
mesmo na comunicação sobre o produto ou 
na página de check-out.
Essa empresa recebeu em um período de 6 
meses mais de 75 mil reclamações. As men-
sagens são avaliadas e respondidas por 13 
atendentes em um prazo de 120 dias. Cerca 
de 600 clientes recebem retorno diariamen-
te. Esse processo gera um custo de 160 mil 
reais anualmente para a empresa e grande 
parte do tempo dos colaboradores, que po-
deriam atuar de forma mais estratégica. 
Para solucionar esse desafio, foi realizado um 
projeto de classificação dessas reclamações 
e avaliações feitas pelo portal Reclame Aqui. 
Com o uso da IA Generativa foi possível anali-
sar milhares de reclamações e sugerir respos-
tas dentro do tom de voz da marca com base 
em dados e informações programadas. Além 
disso, classificar o teor das mensagens envia-
das, de acordo com o sentimento do cliente. 
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!18
ANÁLISE E PREVISÃO 
DE CHURN
Já do ponto de vista de proteção de receita e custos, foi 
desenvolvido para uma plataforma de CRM & Billing um 
projeto de previsão de churn, que avalia com base nos 
dados históricos a probabilidade de perda de clientes 
baseado nos seus históricos de compra e pagamentos. 
Com base nas análises feitas por IA, 
foi possível prever 20% de usuários 
que iriam cancelar no mês seguinte, 
com 97% de precisão.
Além da análise preditiva, o uso da inteligência artificial 
generativa com automação permite gerar ações au-
tomatizadas para evitar o churn, como comunicações 
sobre vencimento de faturas, promoções baseadas em 
consumo ou roteiro de ligação e sugestão de próximos 
passos para os atendentes. Tais melhorias geram redu-
ção de custos, velocidade nas ações além de melhorias 
na satisfação dos consumidores.
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!19
ANÁLISE DE DOCUMENTOS 
E VALIDAÇÃO DE 
INFORMAÇÕES CRÍTICAS
A Objective desenvolveu uma solução inovado-
ra usando Inteligência Artificial para automatizar a 
validação desses documentos. Esta tecnologia 
visa garantir consistência em dados importantes 
como CNPJ, endereços e condições do seguro, e 
introduzir alertas automáticos para qualquer 
discrepância ou inconsistência, reduzindo a 
chance de erros humanos. Essa solução é capaz 
de validar mais de 150 mil documentos de forma 
inteligente, reduzir 20% dos custos com essas 
atividades, dobrar a produtividade e permitir 
que a corretora cresça sem precisar aumentar 
recursos humanos. Além disso, a solução prevê 
uma melhor experiência ao cliente pela ve-
locidade e eficiência das atividades de venda e 
aprovações de contratos. 
No mercado de seguros, uma das grandes corretoras do mundo 
enfrentava o desafio de analisar manualmente cerca de 150 mil 
documentos críticos por ano, como cotações, propostas e apóli-
ces. Esse processo era não apenas demorado, mas também pro-
penso a erros devido ao grande volume. A necessidade de vali-
dar esses documentos com precisão e consistência exigia uma 
solução que pudesse lidar com essas demandas de forma eficaz.
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!20
Já no setor financeiro, bancos e instituições fi-
nanceiras estão adotando IA para aprimorar a 
análise de risco e a subscrição de empréstimos. 
Algoritmos inteligentes são capazes de pro-
cessar grandes volumes de dados para ava-
liar o risco de crédito de maneira mais precisa, 
reduzindo a probabilidade de inadimplência e 
permitindo uma precificação de produtos fi-
nanceiros mais justa. Isso não apenas melho-
ra a eficiência operacional, mas também abre 
oportunidades que anteriormente poderiam 
ser consideradas muito arriscadas.
Esses exemplos ilustram como a IA não só 
aprimora as capacidades essenciais existen-
tes, mas também possibilita novas formas de 
competição e criação de valor, principalmen-
te em conjunto com novas tecnologias como 
plataformas low code/no code, RPA (robot 
process automation) e outras. A capacidade 
da IA de processar e analisar grandes volumes 
de dados com velocidade e precisão superio-
res abre portas para inovações disruptivas, 
oferecendo às empresas a oportunidade de 
liderar em seus respectivos setores. 
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!21
O DESAFIO DE REFINAR DADOS PARA 
ALIMENTAR A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Porém, em um mundo cada vez mais orientado por dados, podemos 
perceber nos exemplos acima que todos dependem de dados limpos e 
organizados para que o algoritmo possa trabalhar de forma correta. Du-
rante o Gartner IT Symposium foi apontado dados que comprovam essa 
deficiência das empresas: 
Seus dados provavelmente não estão prontos para IA. 
No Gartner IT Symposium Research Super Focus Group 
de 2023, apenas 4% dos entrevistados disseram que 
seus dados estão prontos para IA. Embora 37% tenham 
afirmado que estão bemposicionados para ter dados 
preparados para IA, 55% afirmam que será difícil. Fe-
lizmente, você não precisa preparar todos os seus dados 
para IA – apenas os dados que atendem à sua ambição 
de IA. Isso inclui dados que alimentam seus algoritmos, 
fórmulas, projetos e esquemas proprietários que dão su-
porte a seus casos de uso de alto valor.
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!22
https://www.linkedin.com/pulse/gartner-symposium-cios-must-define-drive-ai-adoption-rbw8f/?utm_source=share&utm_medium=member_ios&utm_campaign=share_via
A importância de dados limpos e or-
ganizados para o uso em Inteligência 
Artificial é fundamental para o suces-
so de qualquer iniciativa empresarial 
orientada a dados. Dados limpos re-
ferem-se a dados precisos, consis-
tentes e de alta qualidade, livres de 
erros e duplicidades, enquanto da-
dos organizados são estruturados de 
maneira lógica e acessível, facilitan-
do a análise e o processamento por 
algoritmos de IA. Quando os dados 
atendem a esses critérios, as empre-
sas podem extrair insights valiosos, 
tomar decisões baseadas em evidên-
cias e otimizar processos, produtos e 
serviços, impulsionando a inovação e 
a vantagem competitiva.
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!23
33
Confira a lista de verificação útil de cinco 
pontos para preparação de dados:
A gestão ética de dados 
para IA é fundamental.
É essencial que seus dados re-
flitam seus valores éticos. Nas 
grandes corporações, observa-
-se frequentemente uma desin-
tegração dos esforços em gover-
nança de dados e análises, com 
cada grupo de interesse perse-
guindo seus próprios objetivos, 
responsabilidades, e tendo per-
cepções distintas sobre riscos, 
desafios e oportunidades ligadas 
aos dados e aos artefatos analíti-
cos de suas áreas. Para o sucesso 
na aplicação de IA, é vital que es-
ses grupos diversificados encon-
trem um terreno comum, evitan-
do assim repercussões negativas.
A segurança é primordial 
para dados prontos para IA.
A proteção dos seus dados é 
importante para evitar aces-
sos indesejados, exceto nos 
casos em que opte por com-
partilhá-los. Caso você seja 
o Chief Information Office 
(CIO), ou seja, o responsável 
pela informação do negócio é 
sua tarefa adotar tecnologias 
que permitam o uso e a licen-
ça de Modelos de Linguagem 
de Grande Escala (LLMs) sem 
expor os dados de sua orga-
nização na internet ou inte-
grá-los aos conjuntos de trei-
namento de terceiros.
A imparcialidade é chave para 
os dados preparados para IA.
Busca-se alcançar uma abran-
gência nos dados, indo além 
do conceito de big data. Fica 
sob responsabilidade do CIO 
assegurar que a coleta de da-
dos provém de uma variedade 
de fontes, evitando limitar-se a 
um grupo homogêneo de indi-
víduos com características se-
melhantes, como idade, raça ou 
origem. Prevê-se que, até 2025, 
70% das organizações necessi-
tarão redirecionar seu foco do 
big data para dados menores e 
mais diversificados, a fim de ob-
ter análises com mais contexto.
11 22
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!24
Dados enriquecidos são es-
senciais para a IA.
Os dados preparados para IA 
são uma combinação de da-
dos brutos, regras aplicáveis 
e etiquetas informativas, tor-
nando-os prontos para serem 
processados por modelos de 
linguagem de grande escala.
Precisão nos dados é crucial.
Os dados apenas têm valor se forem ca-
pazes de fornecer respostas corretas. Em 
algumas situações, será necessário con-
tar com a verificação humana dos dados. 
Um exemplo é o uso recorrente do código 
"111" por varejistas para processar devolu-
ções, devido à sua simplicidade de inser-
ção nos sistemas. Esse tipo de prática não 
deve ser aprendida pela IA.
A Objective conta também com uma solução de 
Data & IA que resolve os desafios dinâmicos das 
empresas que exigem uma abordagem inovadora 
para explorar ao máximo os insights e o potencial 
dos dados. A oferta de Data & IA foi projetada para 
capacitar as organizações a atingirem níveis de ex-
celência nesse cenário em constante evolução.
44 55
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!25
https://www.objective.com.br/data-ai/
Capitulo 4
BACK OFFICE
Esta é a frente de 
aplicação que todas 
as empresas deveriam 
desde já testar, pois 
oferece menos riscos 
ao negócio e traz 
ganhos significativos 
de produtividade e 
aprendizado para 
evolução futura.
A utilização da Inteligência Artificial para o 
Back Office refere-se ao emprego de tecnolo-
gias avançadas para automatizar e otimizar os 
processos internos de uma empresa que não 
estão diretamente ligados ao cliente final, mas 
que são fundamentais para o funcionamento e 
eficiência do negócio. 
Na pesquisa de IA da Gartner de 2023, 77% dos 
CIOs e líderes de tecnologia indicaram que o au-
mento da produtividade e eficiência são os benefí-
cios mais significativos que esperam que a IA pro-
porcione a suas organizações.
Para melhorar o seu processo de back office, a pri-
meira pergunta que você deve fazer é: como pode-
mos usar a IA para aumentar a produtividade em 
nossa organização?
Usualmente a área de CSC (centro de serviços com-
partilhado) possui diversos processos burocráticos 
e muitas vezes manuais, a hiper automação para 
essa área possui diversas aplicações e pode gerar 
redução de custos e ganhos de eficiência em alta 
escala.
Alguns dos casos de aplicações incluem concilia-
ção financeira, automação de faturamento, revisão 
de contratos com sugestões de melhorias e até a 
organização de um centro de conhecimento, KCS 
(knowledge-centered services), com chatbots ver-
dadeiramente inteligentes para tirar dúvidas de 
colaboradores antes direcionadas para áreas de 
recursos humanos, financeiro, etc, além de facilitar 
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!26
https://www.gartner.com.br/pt-br/artigos/novidades-em-inteligencia-artificial-do-gartner-hype-cycle-2023
testes e QA, nas quais a inteligência arti-
ficial faz tanto a documentação, quanto 
sugere cenários de testes ou o executa. 
Nesses casos é possível ter diversos agen-
tes trabalhando em conjunto para sugerir 
e revisar o que está sendo proposto, redu-
zindo ainda mais a margem para erros ou 
alucinações.
Na Objective, criamos a ferramenta Mar-
vin QA, que auxilia em todo esse processo 
aumento a produtividade e garantindo a 
qualidade que é fundamental em todo o 
desenvolvimento.
Além disso, também foi criada a ferra-
menta SpokSyntax, utilizando a IA para 
code review. Mas os casos já vão além, 
com a IA atuando como co-piloto no de-
senvolvimento, na qual estudamos todas 
as possibilidades e questões relacionadas 
à precisão e segurança visando a evolução 
da aplicação da inteligência artificial para 
essa finalidade.
processos com integração de diversas ferramentas, 
eliminando grande parte do trabalho manual.
Outro exemplo interessante é a aplicação da IA na 
área de desenvolvimento. Devido aos menores ris-
cos, o caso prático mais aplicado está na parte de 
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!27
Capítulo 5
FRONT OFFICE
A adoção de IA para o Front Office refere-se à in-
tegração de sistemas de inteligência artificial em 
atividades e operações externas voltadas para o 
cliente, que fazem parte da área frontal (ou face) da 
empresa. 
O front office é o segmento de uma organização 
de áreas como vendas, marketing, atendimento ao 
cliente e suporte. A implementação de ferramen-
tas de IA nessas equipes tem como objetivo me-
lhorar a eficiência, personalizar as interações com 
os clientes, aumentar sua satisfação e impulsionar 
as vendas. 
A inteligência artificial no front office está trans-
formando diretamente a forma como interagimos e 
gerenciamos essas relações. Ferramentas baseadas 
em IA, como bots de conversação e assistentes vir-
tuais, não apenas otimizam o atendimento ao clien-
te, oferecendo respostas rápidas e personalizadas, 
mas também redefinem a experiência do usuário, 
tornando-a mais envolvente e intuitiva. 
A capacidade da IA de analisar grandes volumes de 
dados em tempo real permite que as empresas ofe-
reçam recomendaçõespersonalizadas e prevejam 
as necessidades dos clientes, melhorando significa-
tivamente sua satisfação e fidelização.
A área de marketing pode se tornar uma referên-
cia quando olhamos para essa frente, com inúmeras 
possibilidades de aplicação. Entre as necessidades 
da área podemos citar a importância da visibilidade 
da marca através de seus portais e experiência para 
o cliente. 
Nestes casos podemos citar o uso da inteligência 
aplicada para verificação e otimização de SEO, na 
qual a IA em conjunto com automação centraliza os 
dados de SEO do site, avalia os critérios onpage e 
sugere melhorias. Este processo anteriormente era 
feito por um analista, que agora foca nas aprova-
ções apenas, reduzindo o tempo neste processo.
Além disso, as inúmeras possibilidades também en-
volvem a sugestão de conteúdos para as páginas 
baseadas no comportamento dos consumidores 
ou otimizações voltadas para conversão. E na ve-
locidade de publicação de conteúdos multi-línguas, 
que antes era feito por um tradutor, gerando redu-
ção de custos com excelente qualidade.
Do ponto de vista de atendimento ao cliente, os 
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!28
gicas facilitando o trabalho executivo mas 
trazendo um olhar bastante voltado para o 
cliente, que tem novos ganhos com soluções 
e abordagens direcionadas para o cenário e 
necessidades específicas de suas empresas. 
O processo de estimativa de vendas, num 
caso de empresa de serviços, também foi 
otimizado, com uma ferramenta que agiliza 
a estimativa com base em alguns critérios do 
projeto.
Esses são apenas alguns dos casos práticos, 
mas o mercado ainda conta com diversas 
outras ferramentas que podem ser utilizadas 
como aceleradores para novos projetos.
A adoção da IA pelas empresas não apenas 
melhora a experiência do cliente, oferecen-
do serviços mais personalizados e eficientes, 
mas também demonstra o potencial da tec-
nologia para transformar os negócios, tor-
nando-os mais ágeis, inovadores e competi-
tivos no mercado.
chatbots também ganharam um novo patamar, ainda 
mais inteligentes, tanto na captação de dados quanto 
na interação em si com respostas mais precisas e uma 
conversação natural.
Para vendas, a IA também trouxe outros benefícios 
com o enriquecimento de dados de contas estraté-
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!29
A IA do dia a dia parecerá deslumbrante, não 
é? Todos os departamentos de uma empre-
sa poderão sentir o impacto da adoção de 
ferramentas e perceberão ganhos significa-
tivos de produtividade. 
Uma pesquisa do Goldman Sachs, divulga-
da pela CBN, estima que a ampla adoção de 
ferramentas fundamentadas em Inteligên-
cia Artificial pode resultar em um acréscimo 
de 7% no Produto Interno Bruto (PIB) glo-
bal, equivalente a US$ 7 trilhões (ou cerca 
de R$ 34 trilhões). Além disso, essa adoção 
pode impulsionar o crescimento da produti-
vidade em 1,5 pontos percentuais ao longo 
de um período de 10 anos.
Sabemos que todas empresas que adotam 
essas tecnologias, terão esses benefícios. 
Mas também é claro que eles precisam ser 
apresentados por números (mais uma vez 
eles!) Então, como comprovar a eficiência 
da Inteligência artificial? Aqui estão algu-
mas formas mais comuns de medir: 
Capítulo 6
MÉTRICA E ROI
 REDUÇÃO DE CUSTOS
Automação de Tarefas Repetitivas: Pode 
otimizar processos operacionais, reduzin-
do desperdícios, melhorando o tempo de 
processamento e diminuindo a necessida-
de de intervenção humana. Mede-se a re-
dução de custos operacionais e o aumento 
da produtividade.
O ROI pode ser calculado ao compa-
rar o custo de operação antes e de-
pois da automação, incluindo eco-
nomias de custo com mão de obra 
Por exemplo: Quanto tempo um colabora-
dor da sua empresa investia fazendo de-
terminada atividade que foi facilitada ou 
substituída pela IA?
1. 
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!30
https://www.cnnbrasil.com.br/economia/como-os-ganhos-de-produtividade-com-a-ia-podem-ajudar-a-reduzir-inflacao/#:~:text=A%20ado%C3%A7%C3%A3o%20generalizada%20de%20ferramentas,com%20pesquisadores%20do%20Goldman%20Sachs.
https://www.cnnbrasil.com.br/economia/como-os-ganhos-de-produtividade-com-a-ia-podem-ajudar-a-reduzir-inflacao/#:~:text=A%20ado%C3%A7%C3%A3o%20generalizada%20de%20ferramentas,com%20pesquisadores%20do%20Goldman%20Sachs.
 AUMENTO DE RECEITA
Melhoria da Experiência do Cliente: 
A IA pode personalizar a experiência 
do cliente, levando a uma maior satis-
fação e lealdade. O impacto no ROI 
pode ser visto no aumento da retenção 
de clientes e no valor do ciclo de vida 
do cliente. Por exemplo: Qual o ciclo 
de vida/ Lifetime Value (LVT) atual de 
seus clientes? E após personalizar a ex-
periência deles?
Desenvolvimento de Novos Produtos 
e Serviços: AA IA pode ajudar a iden-
tificar oportunidades de mercado, le-
vando ao desenvolvimento de novos 
produtos e serviços que geram receita 
adicional. Exemplo: Além da criação, 
quanto foi possível escalar os produ-
tos/serviços atuais?
 MELHORIA DA QUALIDADE E PRECISÃO
Redução de Erros: A IA pode reduzir a taxa de erro em 
comparação com processos manuais, o que pode ser 
quantificado em termos de custos evitados e melhoria 
na qualidade do serviço ou produto. 
Exemplo: Considerar também erros de refação, que 
não impactam diretamente no faturamento da empre-
sa, mas fazem os colaboradores gastarem mais tempo 
do dia corrigindo. Dependendo da situação impacta até 
mesmo a relação de satisfação do cliente, como é o caso 
de falhas no desenvolvimento de softwares.
Previsão e Tomada de Decisão: A capacidade de prever 
tendências de mercado e comportamentos de consumi-
dores pode melhorar a tomada de decisão estratégica, 
resultando em melhores resultados financeiros. Chega 
de decisões tomadas por feeling! 
Exemplo: No setor financeiro, para uma análise de cré-
dito, modelos de aprendizado de máquina, como redes 
neurais, árvores de decisão e algoritmos de boosting, são 
treinados com vastas quantidades de dados históricos 
para identificar padrões e correlações que podem não 
ser imediatamente aparentes para análises humanas. 
2. 3.
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!31
 INDICADORES DE DESEMPENHO ESPECÍFICOS
Tempo de Retorno (Payback Time): Tempo necessário para 
que a economia gerada pela implementação da IA cubra o 
investimento inicial. Os custos de investimento em tecnolo-
gias podem ser recompensados em tempo determinado com 
a operação utilizando. 
Ou seja, para medir o ROI de forma eficaz, as 
empresas devem definir claramente os obje-
tivos específicos dos projetos de IA, estabe-
lecer métricas de desempenho quantificáveis 
e realizar um acompanhamento contínuo para 
ajustar as estratégias conforme necessário. 
É importante também considerar os custos 
indiretos e os benefícios intangíveis, como o 
aumento da satisfação do cliente e a melho-
ria da marca, que podem ser mais difíceis de 
quantificar, mas são igualmente importantes 
para o sucesso a longo prazo.
4.
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!32
À medida que nos aprofundamos na era digital, a inte-
ligência artificial e a automação de processos robóticos 
emergem não apenas como ferramentas de vanguarda, 
mas como imperativos estratégicos para as empresas 
que buscam sustentar e expandir sua competitividade 
no mercado. O Radar de Oportunidades da Gartner ilus-
tra vividamente a versatilidade e o potencial da IA em 
remodelar as fronteiras de indústrias, otimizar opera-
ções e personalizar a experiência do cliente em um es-
pectro sem precedentes de aplicabilidade.
Ao adotar a Inteligência Artificial Generativa, as empre-
sas não apenas otimizam seus recursos existentes mas 
também posicionam-se na vanguarda da criação de no-
vos modelos de negócios e oportunidades de mercado.
As organizações que souberem navegar por esta fase da 
transformação, estarão melhor equipadas para enfren-
tar os desafios futuros, satisfazer as expectativas dos 
clientes e manter uma posição de liderança no mercado. 
Converse com os especialistasda Objective sobre seus 
desafios e momento de negócio. Juntos podemos iniciar 
ou evoluir as iniciativas de Inteligência Artificial Gene-
rativa para entregar resultados concretos e impulsionar 
seus negócios para o futuro.
CONCLUSÃO
 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!33
Fluidez e responsividade somadas à arte de 
decodificar e codificar para entregar valor. 
SOBRE A OBJECTIVE 
Clique e conheça mais sobre a Objective
Gostou do conteúdo?
Baixe também o e-book "Cultura de Inovação" 
A Objective é uma multinacional brasileira, criada por amigos desenvolvedo-
res que compartilham uma mesma visão de negócio: transformar o futuro 
das organizações por meio da tecnologia e das pessoas. 
A empresa oferece ao mercado a criação e sustentação de soluções e expe-
riências digitais, realiza consultoria para aumentar a eficácia das empresas, 
traça jornadas de dados e rotas de inovação que vão do desafio ao produto. 
A empresa faz parte da holding Objective Group que é composta por E-TRUST, 
especializada em segurança da informação e Gestão de Identidades; ELE-
FLOW que atua com soluções em BI e Big Data Analytics; e NG Billing que 
é uma Plataforma de CRM & Billing para gestão de faturamento recorrente. 
https://www.objective.com.br/
https://materiais.objective.com.br/e-book-cultura-de-inova%C3%A7%C3%A3o
https://www.objective.com.br/