A inteligência artificial passou a ocupar diferentes áreas das empresas, com aplicações no atendimento ao consumidor, na análise de dados, na logística, nos meios de pagamento e na gestão de estoques. Durante o programa Conexão Segura, executivos e especialistas destacaram que os resultados dependem da identificação de problemas concretos, da capacitação das equipes e da criação de estruturas de governança.
“A tecnologia eu acredito muito que ela vem para simplificar, agilizar e conectar ainda mais a gente com os nossos clientes e a experiência deles em qualquer ponto de venda”, afirma Mariana Santarém.
Tecnologia acelera atendimento e tomada de decisão
Na Vibra Energia, a adoção de ferramentas tecnológicas reduziu em seis minutos o tempo de atendimento a clientes com dúvidas ou problemas. A companhia também registrou aumento superior a 50% na produtividade do desenvolvimento de projetos para lojas de conveniência e melhora de mais de 20% na taxa de aprovação de pagamentos do programa de relacionamento Premmia.
“Com o uso da tecnologia, a gente melhorou em mais de 50% a produtividade de uma arquitetura de uma loja”, detalha Mariana Santarém.
Capacitação acompanha evolução dos modelos
A rapidez das mudanças tecnológicas exige que o treinamento dos profissionais avance no mesmo ritmo. Para ampliar o conhecimento interno, a Vibra criou uma academia de inteligência artificial destinada a diferentes níveis da organização, incluindo a presidência, as vice-presidências e as áreas de tecnologia, marketing e finanças.
“A gente lançou uma iniciativa internamente. Nossa academia de inteligência artificial, porque a gente entendeu que era necessário levar para todos os públicos da companhia a compreensão do que é a tecnologia, até onde ela consegue ajudar”, explica Aspen Andersen.
Inteligência artificial reduz estoques e movimentações
Na logística, a inteligência artificial tem sido utilizada para aprimorar rotas e prever a demanda por produtos. Segundo os dados apresentados no programa, as aplicações contribuíram para retirar quase uma centena de caminhões da operação, com uma economia próxima de R$ 100 milhões, além de reduzir o consumo de recursos e as emissões associadas ao transporte.
“A gente conseguiu reduzir quase 1 bilhão em capital aplicado em estoques, foram 900 milhões de redução de capital empregado em estoque também com a utilização da inteligência artificial preditiva”, relata Aspen Andersen.
Governança começa pela definição do problema
A adoção da IA sem planejamento pode acelerar processos ineficientes e consumir recursos sem produzir retorno para o negócio. Antes de contratar plataformas ou desenvolver agentes, as empresas precisam definir qual dificuldade pretendem solucionar, quais dados serão utilizados, quem responderá por cada aplicação e quais sistemas estarão conectados.
“Você tem um problema que eu posso resolver com IA e não dizer: ‘Eu quero uma IA para quê? Para resolver algum problema, não sei qual’. Esse não é um caminho bacana, né?”, adverte Écio Castilho.
Segurança precisa integrar o desenho dos projetos
A expansão dos agentes de inteligência artificial também aumenta a necessidade de controlar quais ferramentas estão sendo criadas, quem são seus responsáveis e quais informações podem acessar. A gestão de riscos, a privacidade e a segurança devem fazer parte da estratégia desde o início, evitando que os controles sejam considerados somente depois da implementação.
“Não adianta, é tarde demais eu começar a pensar em segurança, em riscos e em governança depois que eu já tenho toda a estratégia implementada”, ressalta Cláudia Marquesani.
Processos definidos orientam os investimentos
A tecnologia deve ser escolhida depois da definição dos processos, das finalidades de uso dos dados e dos limites de cada aplicação. Essa estrutura permite avaliar quais soluções são necessárias, evitar investimentos sem retorno e estabelecer políticas compatíveis com os objetivos da organização. Em um ambiente de mudanças aceleradas, a combinação entre inovação, controle e conhecimento humano tende a determinar a capacidade das empresas de transformar a IA em resultados.
“A gente precisa pensar em processo, né? E o que que eu quero dizer com processo? Você define o que que você quer usar de dado para qual finalidade, o que que você vai fazer com essas informações, quais são seus limitadores ali e como você vai fazer isso”, orienta Carla Batistela.
