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Enquanto a Inteligência Artificial (IA) já é um pilar estratégico para 95% das companhias nacionais e multinacionais no Brasil, apenas 5% exploram a IA Generativa, capaz de criar novos conteúdos a partir de padrões aprendidos em vastos volumes de dados. Este cenário revela uma lacuna, reforçada pela percepção de 40% dos executivos de que a falta de conhecimento especializado e mão de obra capacitada são os principais obstáculos para projetos mais complexos em IA.
Estes insights provêm de um estudo de 2024 conduzido em parceria pela Meta (empresa brasileira especializada em soluções digitais) e pela renomada escola de negócios Fundação Dom Cabral (FDC). A pesquisa ouviu mais de 200 CEOs e executivos de diversas companhias, que juntas somam cerca de R$ 700 bilhões em faturamento.
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Lyniker Aoyagui, gerente sênior de projetos da Samsung SDS, braço de tecnologia da informação (TI) e logística do Grupo Samsung, afirma que a IA generativa vem se posicionando como um diferencial competitivo, mesmo para empresas que estão em estágio inicial de adoção.
Ele cita que a IA generativa pode contribuir com até US$ 4,4 trilhões por ano (cerca de R$ 24,4 trilhões, na cotação atual) para a economia global, conforme estimativa da consultoria McKinsey.
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“A maioria das organizações reconhece o potencial dessa tecnologia para automatizar processos, aumentar produtividade e explorar novas possibilidades de inovação. O que vemos, especialmente em grandes corporações, é a estruturação de projetos-piloto que evoluem para aplicações práticas em múltiplas frentes, com a IA generativa deixando de ser apenas uma promessa e passando a fazer parte da estratégia digital”, aponta Aoyagui.
Utilidades da IA generativa
Na visão do executivo da Samsung SDS, a versatilidade da IA generativa é um dos seus principais trunfos. “Ela pode ser aplicada na criação de conteúdo, análise de dados, automação de tarefas administrativas, suporte ao cliente, e até na geração de código para desenvolvimento de software”, explica.
Isso permite que diferentes áreas ‒ como jurídico, marketing, TI, recursos humanos (RH), entre outras ‒ se beneficiem diretamente, ressalta Aoyagui. Segundo ele, a capacidade da IA generativa de interagir em linguagem natural e adaptar-se a contextos diversos é o que habilita sua presença transversal nas empresas.
“Na área de RH, a IA generativa está sendo usada para otimizar descrições de vagas, gerar resumos de currículos, e até realizar triagens iniciais baseadas em critérios objetivos. Também tem sido aplicada na criação de trilhas de aprendizado personalizadas e na elaboração de conteúdos de treinamento dinâmicos”, exemplifica.
Outro uso está em avaliações de desempenho, auxiliando na análise de feedbacks e no cruzamento de dados comportamentais para identificar padrões de evolução profissional. Na parte de atendimento ao cliente e customer success, o impacto mais visível da IA generativa está na automação e personalização de respostas.
“Chatbots com IA generativa conseguem compreender melhor o contexto do consumidor e oferecer respostas mais precisas e humanas. Além disso, a geração de relatórios de satisfação e análise de sentimentos em tempo real permite ações proativas para melhorar a experiência do cliente. Isso se traduz em maior eficiência operacional e maior fidelização”, destaca Aoyagui.
No setor jurídico, a IA generativa tem auxiliado na redação de contratos, pareceres e documentos legais, economizando tempo e aumentando a consistência textual. Também contribui na análise de jurisprudências e decisões judiciais para embasar estratégias jurídicas, complementa o executivo.
“Já na área de TI, vemos destaque para assistentes de desenvolvimento que ajudam na geração de código, testes automatizados e documentação técnica. A IA também está sendo utilizada para sugerir melhorias de performance, refatorar código legado e gerar scripts para automação de infraestrutura. Outro uso crescente está na análise de logs e alertas de sistemas para antecipar falhas e propor correções”, diz Aoyagui.
Educação coorporativa
Ele, no entanto, reconhece que, mesmo diante do grande potencial, muitas empresas podem enfrentar dificuldades para implementar a IA generativa nos negócios, conforme demonstrado pela pesquisa da Meta e da FDC.
De acordo com Aoyagui, o primeiro passo para superar esse obstáculo é promover a educação corporativa sobre o tema, desmistificando a IA generativa e mostrando exemplos concretos de aplicação.
“Além disso, é importante criar um ambiente seguro para testes — como sandboxes e POCs [provas de conceito] — onde as empresas possam experimentar a tecnologia antes de expandi-la. Investir em infraestrutura adequada, como datacenters com capacidade de processamento GPU [unidade de processamento gráfico], e em parcerias com fornecedores especializados também acelera a adoção. Por fim, conectar a IA com os objetivos estratégicos da organização torna o investimento mais tangível”, ressalta.
Para evidenciar o que pode ser feito para uma implementação da tecnologia nos negócios, Aoyagui cita exemplos da Samsung SDS.
“Desenvolvemos a Fabrix, uma plataforma de IA que integra múltiplos Large Language Models (LLMs), permitindo maior flexibilidade e acurácia nos projetos dos clientes. Além disso, trabalhamos com abordagens de implementação, incluindo privacidade de dados e governança de IA. Nosso objetivo é apoiar clientes na jornada de adoção da IA generativa com soluções que visam a escalabilidade, segurança e adaptação ao contexto de cada negócio”, finaliza ele.
Para saber mais, basta acessar: https://www.samsungsds.com/la/index.html
