Como os impactos da inteligência artificial podem ajudar a escalar suas soluções e criar oportunidades

Os impactos da Inteligência Artificial (IA) já podem ser observados em grande parte das empresas, já que o mercado de trabalho e a forma como inovamos nos negócios também passam por uma transformação baseada nessa tecnologia. 

As aplicações mais comuns envolvem a automação de processos com modelos inteligentes, mas o potencial vai além: a IA promete ser um motor para inovação constante e para desenvolver um futuro mais lucrativo, seguro, produtivo e preciso. 

Mas, afinal, as mudanças causadas são só positivas? Quais cuidados são importantes? Quais são as principais oportunidades de aplicação da IA nas empresas? 

São perguntas como essas que serão respondidas neste conteúdo. Continue a leitura para saber tudo sobre como a IA impacta as empresas e quais as melhores estratégias para líderes que precisam entender como entregar cada vez mais valor nesse novo cenário.

Principais impactos da IA nos negócios

A Inteligência Artificial pode gerar — e já está gerando — efeitos muito impactantes nos negócios, como maior produtividade, inovação, precisão, melhor capacidade de decisão, mudanças na segurança cibernética, entre outros. 

Vejamos, então, como isso acontece. 

Automação de processos e produtividade

A IA tem um importante papel na redução de ineficiência em tarefas repetitivas. 

Isso fica mais evidente quando analisamos o conceito de hiperautomação, que envolve integração de conceitos como Machine Learning, Deep Learning, RPA (Robotic Process Automation) e até mesmo IA Generativa.

Assim, a empresa evolui de uma automação simples, baseada em regras, para sistemas que aprendem sobre suas funções, interagem entre si e conseguem até propor novas perspectivas. 

Vamos considerar como exemplo um processo de seleção de RH. Com essa hiperautomação, bots de RPA que fazem a gestão dos documentos enviados por candidatos ganham o complemento de modelos inteligentes de IA, que são capazes de prever quais candidatos têm o melhor fit. 

Ou seja, nessa integração, o objetivo é automatizar tudo o que for possível com ferramentas conectadas e orquestradas, que garantem a aplicação de um método e, de forma autônoma, também fazem ajustes contínuos.

Um dos principais impactos dessa conexão nas empresas, com certeza, é a otimização dos processos, que leva à maior produtividade dos times.

Outro exemplo é a possibilidade de criar relatórios e estudos de comportamento com maior exatidão em um menor tempo de tratamento dos dados — em comparação com ferramentas comuns. 

Assim, a IA traz diminuição dos erros, do tempo gasto e, consequentemente, dos custos operacionais.

Transformação digital e inovação

A IA tem sido uma grande aceleradora da transformação digital. 

Ao mesmo tempo em que novos players têm se sentido mais pressionados a adotar a tecnologia, devido à sua popularidade, seu poder de automação e de predição tem levado empresas que já estavam nesse processo ao próximo nível de digitalização, com menos erros e mais oportunidades a explorar em termos de produtos e soluções oferecidas.

No setor financeiro, por exemplo, a aplicação correta de IA pode ser um grande diferencial para otimizar a tomada de decisão e a análise de riscos. 

Um bom exemplo é a Capital One, empresa de serviços financeiros. Com o Machine Learning, a empresa é capaz de detectar comportamentos, identificar fraudes e fazer recomendações personalizadas mais certeiras a seus clientes. 

Ou seja, ela se posiciona como um agente de transformação e inovação para se destacar no mercado, a partir de processos modernos e digitalizados baseados em IA. 

Análise de dados e Big Data

A expressão “Big Data” tornou-se quase onipresente nas discussões sobre tecnologia nos últimos anos, pois simboliza a era em que coletamos e gerenciamos quantidades gigantescas de informações. 

Com a Inteligência Artificial (IA) em cena, o conceito se expande ainda mais, visto que sistemas de IA conseguem não apenas filtrar dados, mas também descobrir padrões que passariam despercebidos a olho nu. Para se ter ideia, cerca de 47% dos negócios fazem uso da Inteligência Artificial justamente pela maior precisão dos dados coletados.

Uma perspectiva ainda pouco discutida é como o crescimento constante de fontes de dados faz com que, muitas vezes, a atualização de modelos de IA se torne um desafio crítico. 

À medida que mais dados entram, surgem dilemas relacionados à relevância, qualidade e segurança das informações. Ou seja, não basta apenas juntar tudo em gigantescos repositórios. 

É necessário um “filtro inteligente”, que aproveite somente o que realmente agrega valor. O aprendizado de máquina, nesse sentido, atua como uma peneira dinâmica, que se ajusta de acordo com a evolução dos dados.

       

Algoritmos preditivos

Outro bom exemplo de impacto da Inteligência Artificial acontece em aplicações de algoritmos preditivos, que permitem que uma empresa faça análises de dados passados para prever comportamentos futuros. Esse tipo de solução de IA pode ser aplicado em diversos cenários, por exemplo:

• Vendas, como forma de prever o comportamento do cliente, a chance de compra ou de churn;
• Financeiro, como predição de comportamento de assets financeiros ou o risco de crédito de um cliente, por exemplo; 
• RH, a fim de otimizar processos e prever a chance de turnover dos colaboradores. 

Para a Head of Innovation & Continuous Improvement da SoftDesign, Karina Hartmann, ter o suporte de um time de Arquitetos e Engenheiros capazes de ajudar empresas a estruturar suas bases de dados é fundamental. 

Dessa forma, esse tipo de solução se torna viável, escolhendo as tecnologias mais adequadas e aplicando algoritmos preditivos que realmente geram resultados. 

Conheça o jeito soft de desenvolver produtos digitais:

Segurança cibernética

Nos últimos tempos, a segurança cibernética ganhou contornos de urgência, já que golpes, ataques e fraudes digitais continuam crescendo em sofisticação. 

Neste contexto, a IA emerge como aliada, funcionando como um sistema inteligente que aprende em tempo real.

Imagine, por exemplo, sistemas que percebem pequenos desvios de padrão, como transações fora do horário habitual ou tentativas de login sucessivas vindas de locais incomuns. 

Esses algoritmos de detecção trabalham 24 horas por dia, sete dias por semana, algo que seria complexo apenas com equipes humanas.

Vale dizer também que a adoção de IA na segurança cibernética também abre a porta para novos desafios éticos e técnicos. 

Por um lado, algoritmos podem identificar vulnerabilidades e bloqueá-las antes mesmo de serem exploradas. 

Por outro, existe o risco de dependência e confiança excessiva nessas ferramentas, gerando a falsa sensação de segurança absoluta. É necessário equilibrar a agilidade da IA com uma análise humana que compreenda nuances contextuais. 

A necessidade de regulamentação para mitigar os impactos negativos

Um aspecto raramente abordado é que, além de proteger, a IA pode ser usada também por criminosos para inovar em ataques. Redes de aprendizado profundo podem criar “iscas” virtuais tão realistas que enganam até mesmo usuários experientes. 

Também surgem fraudes em larga escala, em que as vítimas não são indivíduos específicos, mas sistemas inteiros, como plataformas de comércio eletrônico. 

Nesse cenário, empresas e governos enfrentam uma corrida tecnológica, em que cada evolução nos métodos de segurança precisa ser acompanhada de políticas claras sobre o uso responsável da IA.

Nesse contexto, a regulamentação se torna importante. Para lidar com os usos da IA e estimular um uso consciente e ético. Existem duas linhas de raciocínio principais:

• Team Permissionless: grupo que acredita que não deveria ser necessário pedir permissão a ninguém para fazer experimentos, coletar informações e lançar produtos no mercado;
• Upstream Governance: defende que existe um alto risco envolvido e que os impactos da Inteligência Artificial podem ser desastrosos em relação à privacidade e segurança de usuários e empresas.

Segundo Andrew McAfee, Cientista do MIT, estamos democratizando o acesso a tecnologias muito poderosas. Ele afirma que:

Fato é que, recentemente, a União Europeia saiu na frente na regulamentação com a aprovação do primeiro conjunto de leis que regula o desenvolvimento e usos da IA nos 27 países membros. 

No Brasil, esse debate ainda caminha a passos lentos por meio do projeto de lei 2.338/2023, que prevê a responsabilidade da administração pública federal de “zelar, implementar e fiscalizar” o uso da IA no país.

Impactos setoriais da IA

Com a rápida popularização da Inteligência Artificial, cada setor da economia – do varejo à saúde – vem percebendo vantagens e riscos. 

No varejo, por exemplo, há o uso de modelos para prever a demanda de produtos, otimizar estoques e oferecer promoções personalizadas. 

Isso significa que o consumidor encontra exatamente o que precisa quando visita a loja, enquanto o varejista reduz o desperdício de produtos que ficariam sem movimentação no inventário. 

Já na saúde, a IA ajuda profissionais a diagnosticar doenças de forma precoce, a partir da análise de exames e sinalização de anomalias. Tudo isso aumenta as chances de intervenção e tratamento bem-sucedido.

Internet das Coisas (IoT) e conectividade

A Internet das Coisas já é, por si só, uma tendência muito forte, especialmente em indústrias. Com a IA, seu potencial de transformação é enormemente amplificado.

Uma das concepções modernas dessa integração é a própria noção de Swarm Intelligence (Inteligência de Enxame). 

Basicamente, consiste em dispensar um servidor central para gerenciar os objetos conectados e tornar cada nó (cada sensor) autônomo e inteligente, com capacidade de aprender e evoluir com IA.

Assim, é possível lidar com cenários inesperados de forma mais rápida e adaptável, o que é muito útil em situações de larga escala, como cidades inteligentes. 

Em cenários de falha ou sobrecarga, o sistema consegue se adaptar e reagir melhor, tudo isso sem um controle central (como no paradigma tradicional de IoT). 

Em suma, isso se traduz em ainda maior conectividade e poder de integração, com sensores em máquinas industriais, por exemplo, contribuindo ativamente com a operação. 

Computação em nuvem e escalabilidade

A Inteligência Artificial, especialmente em sua forma generativa, depende de estruturas de alto desempenho e flexibilidade para lidar com grandes volumes de dados e treinamento contínuo. 

Nesse cenário, a computação em nuvem é a tecnologia complementar que viabiliza sua eficiência, permitindo o acesso a bons recursos de processamento, como GPUs, sem a necessidade de manter uma infraestrutura on-premise.

Um conceito atual que complementa a cloud é o de computação efêmera. Aqui, os recursos computacionais são alocados dinamicamente para atender a demandas específicas, como o treinamento de um modelo de IA ou a execução de uma análise complexa. 

Assim, quando a tarefa é concluída, esses recursos são liberados, evitando custos desnecessários com servidores ociosos e aumentando a escalabilidade dos sistemas.

Essa abordagem é muito interessante para sistemas de IA que lidam com pipelines de treinamento constantes e atualizações frequentes, sendo ainda mais potencializados ao combinar computação efêmera com princípios de DevOps e Agile.

Experiência do Usuário

O impacto da Inteligência Artificial no contexto da jornada do cliente e na Experiência do Usuário é muito grande. 

Com a ascensão dos aplicativos de mensagens e plataformas digitais, assistentes virtuais e chatbots trouxeram grandes transformações para o universo UX. Esses sistemas automatizados, impulsionados por IA, tem o potencial de impulsionar inúmeros indicadores que envolvem a interação entre marcas e usuários.

Seja ao solucionar dúvidas sobre um produto, simular um empréstimo ou transferir problemas complexos para o suporte técnico, os chatbots oferecem conveniência, com respostas rápidas, personalizadas e disponíveis 24/7, independentemente da localização do usuário.

No entanto, quando os sistemas falham em compreender as intenções ou apresentam respostas genéricas, a experiência pode se tornar frustrante.

Para que o impacto da Inteligência Artificial seja majoritariamente positivo nesse contexto, as empresas estão aprimorando a “humanização” dessas interações. Isso inclui treinar bots para reconhecer gírias, expressões regionais e até mesmo variações culturais.

Além disso, a integração de chatbots e assistentes virtuais com tecnologias avançadas, como sistemas de voz e visão computacional, está ampliando as possibilidades.

Ao mesmo tempo, novas ferramentas, workflows e frameworks como Jobs-to-be-Done podem ser grandes aliados para impulsionar e otimizar o processo criativo. 

Adicionalmente, um estudo da Zendesk mostrou que 70% dos líderes reviram toda a jornada do cliente, baseando-se na Inteligência Artificial. Os dados ainda apontam um retorno sobre o investimento (ROI) positivo para 83% das empresas que adotaram essa mudança.

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Impactos sociais e econômicos da inteligência artificial

Em meio à revolução da IA, uma das questões mais urgentes é seu impacto nas pessoas, na economia e na força de trabalho. A seguir, entenda as discussões mais recentes sobre o tema:

Reconfiguração de funções

Enquanto para alguns a IA representa a grande aliada que alivia tarefas repetitivas e libera os profissionais para atividades mais estratégicas, para outros simboliza a ameaça de desemprego em massa. 

O que realmente tende a acontecer é uma reconfiguração de funções em todos os níveis da organização, inclusive na alta liderança. 

E, nesse contexto, os desafios para os gestores nesse cenário são significativos. Não se trata apenas de adquirir as soluções de IA, mas de criar uma cultura organizacional que incentive a experimentação e a aprendizagem contínua. 

Cabe aos líderes conduzir esse processo com transparência, com programas de treinamento e oportunidades reais de realocação interna. 

No lugar de uma mera substituição, é necessário cultivar um ambiente onde as pessoas aprendam a utilizar a IA como uma ferramenta de potencialização do trabalho humano, e não como uma inimiga.

Um exemplo claro está na linha de produção das indústrias, em que robôs dotados de visão computacional já executam tarefas complexas de montagem. 

Se, por um lado, diminui-se a mão de obra necessária para atividades repetitivas, por outro surgem demandas em engenharia, análise de dados e desenvolvimento de software para manter e otimizar essas máquinas. 

Ética e vieses

Outro ponto que merece destaque é a ética no uso de IA, especialmente no que tange à privacidade e viés algorítmico. 

Já existem casos em que sistemas de recrutamento, por exemplo, aprenderam padrões históricos e acabaram reproduzindo preconceitos, rejeitando determinados grupos de candidatos. 

Para evitar esse tipo de situação, é preciso realizar revisões periódicas dos algoritmos, incluindo testes de fairness (justiça) e checagens de transparência. 

Já com relação à privacidade, a preocupação é o uso indevido dos dados para alimentar e treinar os modelos. Com leis específicas, como a Lei Geral de Proteção de Dados, as empresas precisam se adaptar para sempre solicitar permissão aos usuários e explicitar a finalidade de uso. 

Assim como em outras áreas, a regulamentação cumpre um papel crucial, ao definir parâmetros que protejam os cidadãos e estimulem boas práticas de mercado.

Oportunidades de negócio em desenvolvimento de software

Atualmente, a IA Generativa é uma das tecnologias que mais impacta o mercado SaaS, pois otimiza significativamente as estratégias relacionadas à experiência dos usuários. 

Com algoritmos avançados de IA é possível:

• Personalizar o atendimento de acordo com comportamentos e preferências;
• Automatizar tarefas repetitivas, como assistência 24h por meio de chatbots;
• Criar e otimizar produtos digitais.

Christine Spang, CTO da Nylas, acredita que há realmente um avanço significativo em termos de UX. 

Para a especialista, o que fará a diferença nessa corrida é a forma como as empresas utilizam a IA e a conectam a outros sistemas e aplicativos. Veja o que ela diz:

Olhando para o mercado de desenvolvimento de software, vemos um movimento generalizado de empresas buscando incorporar IA às suas soluções digitais, seguindo a tendência histórica de automatizar processos. 

Para Todd Olson, CEO da Pendo, em um mercado competitivo impulsionado pela IA, o foco deve estar nos fundamentos do gerenciamento de produtos. 

E não é para menos: segundo um relatório da McKinsey (2023), a IA Generativa irá gerar US$ 4 trilhões à economia mundial. Logo, muitas empresas serão impactadas por essa tecnologia, tanto por meio da criação de soluções digitais inovadoras, quanto de melhorias incrementais.

Dessa forma, ele propõe quatro níveis estratégicos para adotar IA: 

1. Adicionar GPT e Copilot ao desenvolvimento de produtos;
2. Automatizar fluxos de trabalho nos quais seus usuários passam muito tempo realizando tarefas;
3. Substituir os workflows utilizados e simplificar tudo ao máximo;
4. Fazer o trabalho automaticamente, sempre com foco na melhoria contínua da experiência do usuário

Entender os impactos da Inteligência Artificial é urgente!

Como você viu, além de questões éticas e de regulamentação, a discussão sobre os impactos da Inteligência Artificial nas empresas envolve ainda mudanças profundas nas organizações, principalmente relacionadas à produtividade e Experiência do Usuário. 

Com um uso consciente, empresas de médio e grande porte podem obter maior produtividade, redução de custos, adaptabilidade e muito mais.

Logo, convém compreender as principais necessidades do seu time, os principais problemas enfrentados pelos seus clientes e as vantagens reais da IA no ciclo de desenvolvimento do seu software antes de partir para uma fase de avaliação de investimentos. 

Nisso, a SoftDesign pode te ajudar. Converse com nossos especialistas por meio do formulário abaixo!

Perguntas frequentes sobre impactos da Inteligência Artificial

Veja o que a maioria das pessoas quer saber sobre os impactos da Inteligência Artificial.

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