Como transformar sua empresa em AI First e liderar seu mercado com Inteligência Artificial

AI First é uma revolução que coloca a IA no centro das decisões empresariais. Na prática, gestores passam a concentrar investimentos, talentos e esforços no uso de soluções de IA para decisões estratégicas, previsões, automações e outras atividades essenciais.

Essa abordagem difere de tendências como AI Enabled, em que a IA é utilizada pontualmente para melhorar áreas específicas. Ser AI First significa adotar a IA como um pilar profundamente integrado à estrutura organizacional e à cultura, como acontece em estratégias cloud-first ou mobile-first.

Apesar dos desafios dessa mudança de paradigma, as empresas que conseguem superar as barreiras potencializam resultados.

Como uma empresa se torna AI First

Para se tornar AI First, uma empresa deve fazer uma transformação cultural, reestruturar processos internos, investir em infraestrutura tecnológica robusta, revisitar as habilidades necessárias, desenvolver engenharia de dados avançada, integrar automação e IA para personalizar experiências, entre outras questões. 

Em seguida, exploraremos em detalhes os pilares dessa transformação.

Mudança de mentalidade e cultura organizacional

Um dos primeiros pontos é a mudança de mentalidade e de cultura. O AI First requer uma visão focada em dados, tecnologia e no apoio de sistemas e modelos analíticos nas tomadas de decisão.

Ou seja, em vez de tomar decisões com base em intuições ou dados limitados, o direcionamento é buscar uma base de conhecimento suficientemente grande e representativa.

Aqui, vale reforçar o quanto essa mudança cultural requer engajamento da liderança. Além de capacitação dos times e um alinhamento claro entre os objetivos de negócio e as possibilidades oferecidas pela IA. 

Engenharia de dados e Machine Learning

A Engenharia de Dados é fundamental para construir a base sólida de uma empresa AI First. Nesse sentido, o primeiro passo é a coleta estruturada e organizada de dados. Seguida, posteriormente, por processos de limpeza, validação e transformação, que garantem a qualidade necessária para análises e tomadas de decisão. 

Afinal, sem dados consistentes e representativos, os modelos de IA não conseguem gerar informações confiáveis.

Além disso, é crucial investir em bons pipelines de Machine Learning — escaláveis, flexíveis e monitorados — que automatizam fluxos que vão desde a inserção de dados até a implementação de modelos em produção. 

Automação de processos

A automação de processos é um pilar indispensável para empresas que aspiram se tornar AI First, pois redefine a execução de tarefas operacionais e estratégicas ao integrar inteligência diretamente nos fluxos de trabalho. 

Quando isso acontece, em vez de depender de procedimentos manuais ou de regras estáticas, a automação com IA permite que sistemas compreendam, adaptem e otimizem tarefas em tempo real.

A combinação de Robotic Process Automation (RPA) com modelos de IA expande significativamente as capacidades de automação. 

Enquanto o RPA lida com tarefas estruturadas, como transferência de dados entre sistemas, a IA adiciona camadas de inteligência, como o Processamento de Linguagem Natural (NLP) para interpretar documentos não estruturados ou modelos preditivos para identificar padrões e tomar decisões automatizadas. 

Por exemplo, no setor financeiro, processos manuais como análise de faturas e conferência de pagamentos consomem horas de trabalho humano. Com a integração entre IA e RPA, algoritmos de NLP analisam automaticamente faturas não estruturadas, extraem os dados necessários e verificam inconsistências. 

Paralelamente, o sistema identifica padrões de atrasos ou irregularidades, utilizando modelos preditivos treinados com históricos de pagamento.

Personalização e Experiência do Usuário

Quando falamos em Experiência do Usuário, a personalização se torna o diferencial para criar vínculos mais profundos e duradouros com os usuários. 

A IA analisa dados comportamentais e padrões de consumo para oferecer soluções e interações que realmente fazem sentido para cada indivíduo. 

Além disso, por meio de algoritmos de recomendação, sistemas de atendimento automatizados e chatbots com capacidade de Processamento de Linguagem Natural, as empresas podem oferecer experiências sob medida, a fim de alcançar a fidelidade e satisfação do usuário.

Integração de IA em produtos digitais

Desenvolver produtos digitais com uma abordagem AI First exige uma integração completa da IA desde a fase de design até a entrega final. 

Essa integração passa por várias etapas — nas quais cada componente do produto é desenvolvido considerando o suporte e a melhoria contínua proporcionada pela Inteligência Artificial. 

Desde a criação de interfaces adaptativas até a implementação de sistemas que aprendem com o comportamento dos usuários, a IA se torna a base para soluções que evoluem e se adaptam.

Desenvolvimento de Software em um mundo AI First: o que muda

A revolução do desenvolvimento de software passa pela integração profunda da Inteligência Artificial em cada etapa do ciclo de vida dos produtos. 

Atualmente, métodos tradicionais dão lugar a abordagens mais ágeis, em que Large Language Models (LLMs) e técnicas avançadas de Processamento de Linguagem Natural ajudam desde a concepção até a entrega final dos sistemas.

Plataformas No-Code/Low-Code com IA

Uma das inovações mais significativas na área de desenvolvimento é o surgimento das plataformas no-code/low-code integradas à Inteligência Artificial. 

Essas ferramentas democratizam o desenvolvimento, ou seja, possibilitam que profissionais criem soluções sofisticadas em tempo recorde. 

Ao reduzir as barreiras técnicas, as empresas conseguem acelerar a entrega de produtos, o time to market, e responder mais rapidamente às demandas do mercado.

Em uma empresa AI First um gestor de marketing pode, sem depender do time de TI ou de dados, configurar uma campanha digital automatizada com suporte de IA para segmentação e análise de resultados. 

Essa flexibilidade otimiza os recursos internos e promove uma cultura de inovação contínua, em que todos os setores usam o melhor da tecnologia para maximizar os retornos e reduzir custos.

Ciclo de vida de desenvolvimento com IA

No ciclo de vida do desenvolvimento, a IA atua em várias frentes: desde a geração automática de código até a automação de testes e o monitoramento contínuo das aplicações. 

Veja algumas das principais mudanças: 

• Geração de código automatizada: ferramentas de IA, como o GitHub Copilot, utilizam modelos para sugerir ou gerar trechos de código com base no contexto;
• Automação de testes: a IA cria testes de software unitários e de integração com maior precisão ao identificar áreas críticas do código. Além disso, algoritmos de Machine Learning analisam padrões de bugs históricos e criam mais cenários de teste, garantindo cobertura mais completa e proativa;
• Revisão e otimização de código: algoritmos de IA podem analisar o código em busca de vulnerabilidades, padrões ineficientes e oportunidades de otimização que, rotineiramente, poderiam não ser notadas.

Caso de sucesso em AI First: Nubank

O Nubank, ao se tornar AI First, mostra ao mercado que usará a IA como um pilar em todas as áreas, indo além da automação tradicional. 

A abordagem de “co-pilotos em toda parte“, mencionada pelo CTO Vitor Olivier, indica a integração da IA em processos críticos, desde o suporte ao cliente até o desenvolvimento de software. 

Como mostramos ao longo do conteúdo, esse movimento exige mudanças estruturais, como reorganização de times e consolidação de massa crítica em IA, reforçando a inovação como fator crucial para sua competitividade e eficiência.

Um dos destaques dessa transformação é a construção de um foundation model proprietário, voltado para segurança e personalização. Esse modelo permite detectar fraudes com base em dados não estruturados, como padrões de navegação no app e comportamento de compra. 

Esse case ilustra bem como empresas AI First vão além de adotar soluções de IA em iniciativas isoladas, mas a desenvolvem internamente, com foco em processos críticos, para escalar eficiência, segurança e personalização.

Agora é a hora de adotar a mentalidade AI First

Em suma, adotar uma abordagem AI First proporciona benefícios profundos e estratégicos: redução de custos, decisões mais ágeis e precisas, melhoria na experiência do usuário, aceleração da inovação e maior adaptabilidade ao mercado.

Não se trata apenas de otimizar processos, mas de transformar a forma como as empresas competem e crescem. Prova disso é que, segundo uma pesquisa da McKinsey, 72% das empresas globalmente já adotaram a IA em 2024, um avanço expressivo em relação aos 55% no ano anterior.

Esse movimento demonstra que a Inteligência Artificial já não é uma opção futura, mas uma necessidade presente—e quem não se adapta corre o risco de ficar para trás.

Para se destacar, é fundamental que gestores integrem a IA ao centro de suas estratégias de negócio. O momento de agir é agora—e nós podemos ajudar nessa transformação.

Fale com nossos especialistas e descubra como integrar a Inteligência Artificial ao seu negócio para aumentar eficiência, inovação e competitividade.

Perguntas frequentes sobre AI First

A seguir, apresentamos respostas rápidas para as principais dúvidas sobre o conceito AI First.

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