A Inteligência Artificial deixou de ser uma discussão restrita às academias e tornou-se uma ferramenta essencial para empresas que desejam inovar e ganhar eficiência na automação com I.A.
Porém, aplicá-la não deve ser uma simples resposta ao hype, mas sim uma decisão estratégica com foco claro em gerar valor real. Mas como fazer isso de uma forma assertiva?
Neste artigo, entrevistamos Roberto Padilha – Staff Software Engineer da DB1 – que nos explica como empresas podem identificar oportunidades, implementar soluções com rapidez e superar desafios para alavancar produtos com automação com I.A. Boa leitura!
A primeira etapa para implementar a automação com I.A. é identificar os problemas certos. Como Roberto Padilha alerta, “Inicialmente, você precisa questionar: 'Esse problema realmente precisa de I.A. para ser resolvido?' Essa reflexão é importante porque nem toda automação de tarefa necessariamente precisa da aplicação de I.A. para ser eficiente e gerar valor. Além disso, a raiz de muitos problemas pode estar em processos que não fazem sentido para o negócio e não necessariamente na forma como são executados.”
Em processos repetitivos e padronizados, onde há pouca variação, a aplicação de I.A. tende a gerar valor imediato, pois os resultados são mais previsíveis e diretos.
Organização de estoque por meio de análise preditiva de hábitos de consumo, tarefas administrativas repetitivas e previsíveis, resolução de chamados e atendimento ao cliente, análise e classificação de dados, entre outros são exemplos de cenários em que se pode experimentar com a aplicação de I.A. por meio de iniciativas de baixo custo e esforço.
Outra área de impacto é a automação de testes de software. Segundo Padilha, “A I.A. consegue gerar testes automatizados, revisar códigos e sugerir melhorias incrementais. Isso reduz tempo, esforço e, principalmente, o risco de falhas no sistema”. Quando bem aplicada, a automação com I.A. traz resultados consistentes e mensuráveis.
Uma possibilidade é seguir o passo a passo sugerido por Roberto Padilha para considerar I.A. como um novo produto, sistema interno ou feature:
Esse roadmap guia o processo de implementação da I.A. de maneira estruturada, garantindo experimentação controlada, ajustes contínuos e escalabilidade sustentável.
Adotar I.A. simplesmente por estar na moda pode ser uma estratégia arriscada e custosa a longo prazo. Segundo Roberto Padilha, “A I.A. é uma ferramenta poderosa, mas precisa ser aplicada com senso crítico e alinhada ao propósito do negócio. Caso contrário, você corre o risco de gastar tempo e recursos em algo que não trará os resultados esperados”.
Empresas devem evitar a pressa em implementar soluções sem antes entender profundamente o problema e o valor que a I.A. pode agregar. Esse pragmatismo é essencial para obter resultados reais e sustentáveis.
Veja, a seguir, algumas aplicações com Inteligência Artificial práticas que as empresas podem considerar:
A I.A. tem se mostrado especialmente eficaz para otimizar processos de desenvolvimento de software. Segundo Roberto Padilha, “A criação de testes automatizados, protocolos de integração entre APIs e revisões incrementais de código são exemplos claros de onde a I.A. pode agregar valor de forma rápida e perceptível”.
Além dos testes e integrações, a I.A. pode ser aplicada na melhoria de performance estrutural e na criação de algoritmos simples com regras bem definidas, como códigos de validação.
“Aqui na DB1, estamos em constante desenvolvimento e queremos entender cada vez mais o uso da IA. Por isso, realizamos uma pesquisa interna sobre as aplicações de I.A. em processos de desenvolvimento de código e divulgamos esses resultados para a comunidade” comenta Padilha. Se quiser saber mais, clique aqui e baixe a pesquisa completa sobre o uso do GitHub Copilot na DB1.
A I.A. está transformando a forma como as empresas se conectam com seus clientes. Por meio dela, é possível analisar o comportamento do usuário em tempo real e segmentar públicos de forma precisa. Isso possibilita a entrega de campanhas publicitárias personalizadas, direcionadas a perfis específicos, o que melhora as taxas de conversão e o retorno sobre o investimento.
Além disso, o uso de I.A. para analisar grandes volumes de dados ajuda a prever tendências e identificar oportunidades ocultas. A análise preditiva torna-se uma poderosa ferramenta para empresas que desejam se antecipar às necessidades do mercado e lançar produtos mais alinhados com as demandas dos consumidores.
Assistentes virtuais e chatbots para empresas são exemplos emblemáticos de automação com I.A. que trazem resultados rápidos. Padilha destaca: “Processos que já possuem um roteiro definido, como helpdesks, podem ser facilmente otimizados com I.A.”. Esses sistemas garantem atendimento 24 horas, respostas consistentes e melhoram significativamente a experiência dos usuários.
Essas soluções são ideais para lidar com demandas recorrentes, pois utilizam a I.A. para processar informações de forma rápida e eficaz. “Se você pega um processo que já tem um padrão estabelecido, como um atendimento inicial, a I.A. consegue reduzir muito o tempo e o custo de operação”, complementa Padilha.
Dessa forma, a automação de processos com I.A. nesses cenários reduz custos operacionais, libera tempo das equipes para tarefas mais estratégicas e aumenta a qualidade do atendimento prestado.
O diferencial está na capacidade de aprendizado contínuo desses sistemas. Ao receber novos inputs e interações, a I.A. aprimora suas respostas e se torna cada vez mais eficaz.
A implementação de I.A. traz desafios específicos que precisam ser enfrentados com pragmatismo. Um dos principais pontos destacados por Roberto Padilha é o risco de investir em soluções rápidas e milagrosas. "A I.A. é uma ferramenta poderosa, mas ela não deve ser vista como a única solução. Aplicá-la sem um entendimento claro do problema pode gerar resultados fracos e desperdício de recursos."
Outro desafio é a qualidade dos dados. A I.A. depende diretamente de informações bem estruturadas e relevantes para gerar respostas precisas. Empresas que negligenciam essa etapa tendem a se frustrar no processo de tentativa e erro. Padilha reforça: “Sem dados organizados e de qualidade, as respostas geradas pela I.A. serão genéricas e superficiais”.
Além disso, Padilha ressalta a importância de adotar um espírito aberto ao processo de tentativa e erro. “Em empresas que estão começando com I.A., a implementação dessas soluções pode começar como um experimento. Você precisa estar preparado para ajustes e aprendizados ao longo do caminho. Ela pode não entregar a resposta ideal logo de início, mas com testes constantes e melhoria contínua, os resultados evoluem de maneira consistente.”
Por fim, é necessário considerar os custos de implementação e escalabilidade. Ferramentas prontas, como ChatGPT Pro, são alternativas acessíveis para iniciar pequenos protótipos. Conforme a maturidade aumenta, é possível migrar para soluções escaláveis e robustas.
A automação com I.A. é uma oportunidade poderosa para empresas que buscam alavancar novos produtos, melhorar processos internos e criar experiências personalizadas para seus clientes.
Contudo, como enfatiza Roberto Padilha, o sucesso na implementação depende de um entendimento claro do problema, dados de qualidade e pragmatismo na aplicação. “Adotar I.A. não é sobre seguir uma tendência, mas sim sobre gerar impacto real e mensurável”, conclui Padilha.
Com uma abordagem estruturada, como diagnósticos claros, prototipações ágeis e monitoramento contínuo, é possível transformar desafios em soluções escaláveis. A DB1 está preparada para guiar sua empresa nesse processo, garantindo que a automação com I.A. seja implementada com eficiência e resultados tangíveis. Acesse nosso site e conheça mais sobre como podemos fazer isso!
