A inteligência artificial já deixou a fase de experimentação e passou a ocupar funções concretas em empresas, operações de segurança, agronegócio e atendimento ao cliente. Drones quase autônomos, sistemas capazes de identificar situações específicas por imagem e plataformas de IA generativa que resolvem atendimentos sem intervenção humana mostram como a tecnologia começa a alterar processos, custos e decisões dentro das companhias.
No programa Conexão Segura, Adriano Buzaid, Fábio Felizzati e Daniel Fabiciack discutem como IA, drones, robótica e eVTOLs já estão sendo incorporados aos negócios e quais mudanças essa adoção exige de empresas e lideranças. Os exemplos vão do uso de drones no campo e na segurança até aplicações de IA generativa em shopping centers e novas formas de medir o retorno de projetos tecnológicos.
Um dos casos apresentados mostra uma plataforma multicanal com IA generativa que alcançou mais de 60% de resolução autônoma dos atendimentos já no primeiro mês de operação e chegou a 78% durante o período de Natal em um dos shoppings piloto. O exemplo reforça uma das ideias centrais do debate: a adoção de IA tende a gerar mais valor quando começa por um problema concreto do negócio, e não apenas pela decisão de incorporar uma nova tecnologia.
Como drones com IA estão mudando a segurança e os negócios?
Adriano Buzaid explica que começou a empreender em drones em 2011, quando o mercado ainda via esses equipamentos como “brinquedos” ou “helicópterozinhos”. Desde então, segundo ele, os drones ganharam mais sensores e autonomia, abrindo espaço para aplicações profissionais em larga escala.
No campo da segurança, Adriano descreve uma solução em que um drone:
– opera quase de forma autônoma, em regime 24×7;
– decola de uma estação (uma “caixa”),
– voa por quase uma hora,
– retorna, carrega por cerca de 5 minutos
– e volta a decolar em seguida.
Nessa arquitetura, a IA está embarcada na câmera e no software de controle. O operador define, via prompt de texto, imagem ou combinação dos dois, o que deseja que o sistema identifique: situações de assalto, pessoas com determinados objetos na mão, cores específicas de roupa, tipos de veículos ou placas, entre outros.
A ideia central, segundo Adriano, é tirar do humano a tarefa de vasculhar milhares de imagens em busca de uma “agulha no palheiro” e transformar o profissional de segurança – pública ou privada – em tomador de decisão apoiado por alertas automatizados.
Ele aponta ainda que o setor de drones no Brasil já é considerado consolidado na visão dele, tanto no uso corporativo quanto em aplicações como entregas em regiões como Alphaville (SP), incluindo comida, farmácia e outros itens via aplicativos.
Em que ponto está a regulação de drones e eVTOLs no Brasil?
Adriano comenta que o avanço dos drones no país veio acompanhado de um esforço regulatório. Na fala dele, houve uma primeira norma específica da aviação civil para drones por volta de 2015–2016, seguida de uma atualização em 2024, que ele descreve como:
– mais atualizada;
– com menor burocracia;
– mais favorável a empresas que desejam operar de forma regular.
O entrevistado menciona ainda a adoção de um modelo de análise de risco da operação, conhecido no jargão internacional como SORA, em que a agência reguladora delega parte da responsabilidade de avaliar e assumir riscos às empresas consideradas capacitadas. Segundo ele, isso abre espaço para modelos de negócio mais ousados, inclusive em logística.
Sobre os eVTOLs (os chamados “carros voadores”), Adriano afirma que:
– sua empresa realizou, em 2024, um voo de eVTOL em solo brasileiro;
– o segmento ainda carece de regulamentação específica e certificação de algumas aeronaves;
– mas a expectativa dele é que, em alguns anos, o eVTOL esteja tão consolidado quanto o drone está hoje.
Como o agro se beneficia de drones e da inteligência artificial?
Na conversa sobre agronegócio, Adriano reforça a visão do Brasil como “fazenda do mundo” e aponta que o agro tem peso relevante no PIB, na geração de alimentos e na balança comercial.
No dia a dia do campo, ele destaca dois grandes usos de drones:
1. Mapeamento aéreo – para identificar pragas, falhas e ameaças na lavoura.
2. Pulverização e dispersão – tanto de sólidos (como sementes) quanto de defensivos.
Adriano compara o uso de drones agrícolas ao uso de tratores com barras de pulverização. Em solos encharcados, o trator pode causar amassamento da lavoura, com perda que ele estima na faixa de 3% a 5% da produção. O drone, operando pelo ar, elimina esse impacto físico.
Além disso, segundo o executivo, o drone se vale do fluxo de ar gerado pelas hélices para “empurrar” o líquido para baixo, o que – na avaliação dele – permite:
– usar menos água;
– trabalhar com maior concentração de produto;
– aplicar defensivos apenas onde é necessário.
Na visão de Adriano, essa combinação tecnologia + IA tende a elevar a eficiência do agro, mantendo ou ampliando produtividade com menor impacto operacional.
IA é uma nova revolução industrial para as empresas?
Fábio Felizzati, executivo de TI, traça um paralelo direto entre a revolução da IA e a Revolução Industrial. Ele argumenta que, assim como a mecanização respondeu à necessidade de produzir mais com menos trabalho manual, a IA responde hoje a um cenário em que:
– a taxa de natalidade global está caindo;
– a expectativa de vida está aumentando;
– e a demanda por produtos e serviços continua crescendo.
Na leitura dele, sem um salto expressivo de produtividade humana, a economia teria dificuldade de atender às necessidades da população no médio e longo prazo. Por isso, Fábio sustenta que os livros de história tendem a separar este período em “antes da IA” e “depois da IA”, como já se faz com a Revolução Industrial.
Um ponto central da fala de Fábio é que a discussão de IA não é apenas tecnológica. Para ele, as empresas precisam olhar para IA como gatilho para:
– repensar estrutura organizacional;
– redesenhar processos de ponta a ponta;
– e rever a forma como comunicação e decisões são tomadas.
Ele contrasta a adoção de IA como um “microssegmento de produtividade” (por exemplo, automatizar abertura de chamados de call center) com uma visão ampla, em que a IA é tratada como uma nova lógica de funcionamento da empresa.
Fábio também defende que a IA deve liberar pessoas de tarefas repetitivas e desumanas, tal como a mecanização substituiu trabalhos pesados em lavouras ou linhas de produção. Isso, porém, não exclui desafios sociais: assim como nas outras revoluções, ele reconhece que haverá deslocamento de funções e necessidade de respostas da sociedade para mitigar impactos em emprego e renda.
Que papel os líderes devem assumir na adoção de IA?
Ao longo da conversa, Fábio insiste que liderança e relevância caminham juntas na agenda de IA. Na visão dele:
– líderes que ignoram IA correm o risco de perder relevância;
– quem continuar falando apenas de passado tenderá a se afastar da construção de futuro;
– liderar hoje implica pautar IA, aprender sobre o tema, quebrar paradigmas e trazer a agenda para o centro da estratégia.
Ele destaca que a IA não elimina a importância do humano, porque algumas capacidades, como imaginação, não são replicadas pelas máquinas. Em um exemplo hipotético, Fábio sugere que, se Einstein nunca tivesse publicado a teoria da relatividade e a IA não tivesse sido treinada com esses dados, ela não “criaria” espontaneamente a teoria, justamente por falta de imaginação original.
Nesse quadro, a recomendação dele é que as pessoas usem IA como ferramenta para potencializar a criatividade e o julgamento humanos, em vez de enxergá-la apenas como ameaça a empregos.
Como estruturar projetos de IA generativa com foco em valor?
Daniel Fabiciack organiza a trajetória recente de adoção de IA nas empresas em três fases:
| Fase da IA | Período citado | Característica principal |
|---|---|---|
| 1. Experimentação | A partir de 2022 | Populazicação via ferramentas como ChatGPT; testes e descoberta em massa |
| 2. Aceleração do uso | A partir de 2023 | Corrida para “colocar IA” em produtos e processos e comunicar isso ao mercado |
| 3. Mensuração de valor | 2023–2024 em diante | Foco em comprovar resultados de negócio frente ao custo de uso (tokens, infraestrutura) |
Segundo Daniel, depois do entusiasmo inicial, acionistas e alta direção passaram a perguntar não apenas “se” a empresa usa IA, mas “para quê” e “com qual retorno”.
Ele descreve também uma inversão de dinâmica em relação ao passado: antes, a área de TI precisava convencer a liderança a investir em tecnologia; com IA, muitas vezes a pressão passou a vir do negócio e da alta direção, exigindo “colocar IA” rapidamente. Nessa nova configuração, cabe ao executivo de tecnologia:
1. Fazer o contraponto à empolgação puramente tecnológica.
2. Perguntar qual problema de negócio se deseja resolver.
3. Definir objetivos claros e indicadores para medir resultado.
4. Estruturar uma governança de riscos compatível com o uso de IA.
Daniel resume essa lógica na sequência: problema claro → objetivo → indicadores → governança.
Qual o caso prático de IA generativa em shopping centers?
Para ilustrar a abordagem, Daniel traz um caso da empresa em que atua, administradora de shopping centers. Ele relata que, nos últimos anos, as interações digitais com clientes cresceram de forma exponencial, enquanto:
– os canais digitais não estavam bem unificados;
– o atendimento continuava baseado em respostas manuais;
– e isso quebrava a experiência do consumidor.
A partir desse problema, a companhia decidiu implementar uma plataforma multicanal com IA generativa embarcada, responsável pelo atendimento em canais digitais. De acordo com Daniel:
– o primeiro shopping foi implantado em 2023;
– outros dois foram implantados em 2024;
– um quarto está em implantação.
Nos resultados reportados por ele, o projeto apresentou:
– mais de 60% de resolução autônoma dos acionamentos já no primeiro mês de operação;
– um pico de 78% de resolução autônoma durante o período de Natal em um dos shoppings piloto.
Daniel destaca que esses números reforçam a importância de começar pela dor de negócio – no caso, a experiência do cliente – e só então escolher a tecnologia adequada, em vez de simplesmente buscar um lugar para encaixar uma solução de IA já escolhida.
O que as empresas e os profissionais não podem ignorar?
As três conversas convergem em alguns pontos incômodos, que o discurso otimista nem sempre enfatiza:
– IA, drones e robótica não são mais laboratório: já afetam segurança, agro, logística e atendimento ao cliente.
– Projetos sem problema claro tendem a virar custo recorrente de token e infraestrutura sem comprovação de valor.
– Tarefas repetitivas e de baixo conteúdo intelectual serão, em larga medida, automatizadas – o que exige planejamento de carreira por parte dos profissionais e revisão de funções por parte das empresas.
– Líderes que se afastarem do tema correm o risco de perder espaço para quem está disposto a repensar processos e modelos de negócio.
Para quem atua em liderança, tecnologia ou áreas de negócio, os entrevistados sugerem práticas imediatas:
1. Mapear processos críticos: onde há filas, gargalos, retrabalho ou experiência ruim para cliente ou colaborador.
2. Levantar hipóteses de uso de IA alinhadas a essas dores, em parceria entre TI e negócio.
3. Definir métricas de sucesso antes de implantar qualquer solução (tempo de atendimento, NPS, custos, etc.).
4. Estabelecer governança mínima: políticas de uso, tratamento de dados sensíveis, revisão humana quando necessário.
5. Investir em letramento: formar líderes e equipes para entender potencial, riscos e limites da IA.
Assista ao vídeo abaixo:
