A adoção da inteligência artificial (IA) mudou o cenário corporativo, mas o grande desafio está em implementar projetos que tragam retorno financeiro claro e escalabilidade. Muitas empresas ainda tentam apenas usar IA sem um planejamento estratégico alinhado aos objetivos de negócio.
Para ter sucesso com IA, as companhias precisam de liderança engajada, equipes multidisciplinares e uma cultura que valorize experimentação e aprendizado constante. Projetos que não repensam processos e dados acabam não entregando valor real e não passam da fase inicial.
No Brasil, falta maturidade em FinOps, segurança e governança de dados, fazendo com que poucas soluções avancem além do protótipo inicial. Construir uma cultura baseada em dados e IA é essencial para transformar a tecnologia em vantagem competitiva sustentável no longo prazo.
A IA para negócios transformou o cenário corporativo, apresentando tanto oportunidades quanto desafios. Para muitas empresas, a grande questão não é mais se devem adotar a IA, mas como implementar projetos de IA que gerem resultados tangíveis, com um Retorno Sobre Investimento (ROI) claro, governança eficaz e capacidade de escalar em ambientes críticos.
O desafio crucial é identificar por onde começar e quais prioridades definir para assegurar que os investimentos em IA tragam benefícios concretos. Sérgio Larentis, COO da MATH, destaca a importância de aprender com os poucos projetos de IA bem-sucedidos, que focam em resolver problemas de negócios reais e não apenas em usar a IA por ser uma tendência.
Empresas que prosperam com IA para negócios geralmente possuem liderança engajada, equipes multidisciplinares, objetivos bem definidos e uma cultura de experimentação. Esses projetos são adaptáveis, aprendem rapidamente com os erros e priorizam a entrega de valor ao negócio.
Um erro comum é tentar automatizar processos antigos e ineficientes. As empresas mais bem-sucedidas redesenham seus fluxos de trabalho, colocando a inteligência artificial no centro da arquitetura, repensando dados, integrações e decisões. Isso resulta em soluções mais eficientes, escaláveis e preparadas para o futuro.
Muitos projetos de IA para negócios não passam da fase de MVP devido à falta de clareza sobre custos, infraestrutura e manutenção. A gestão financeira em IA, conhecida como FinOps, é essencial para entender os custos de cada etapa, otimizar o uso da nuvem e escalar com previsibilidade. Sem esse controle, o projeto pode falhar antes de demonstrar seu valor.
Resultados significativos podem ser alcançados com bases de dados menores, bem organizadas e com forte domínio sobre privacidade e compliance. A soberania dos dados garante segurança, rastreabilidade e independência tecnológica, aspectos cada vez mais estratégicos no mundo atual.
A IA para negócios generativa traz novos riscos, como vazamento de informações, uso indevido de modelos e questões éticas. É crucial implementar governança, auditoria e políticas de uso seguro. A segurança em IA deve proteger a integridade dos dados e a reputação da empresa, indo além dos modelos tradicionais.
No Brasil, muitas empresas ainda estão na fase de experimentação com IA para negócios. Poucas conseguem passar do MVP, devido à falta de controle de custos, maturidade em dados e uma cultura de aprendizado contínuo. Embora haja avanços na privacidade com a LGPD, ainda há atraso em segurança de IA e FinOps.
A MATH Group desenvolve soluções para acelerar essa transição, como a MATH AI Platform, que conecta dados, tecnologia e pessoas para transformar operações em tempo real. Essa plataforma integra governança de dados, IA generativa e automação inteligente em uma estrutura modular e escalável, viabilizando a soberania digital corporativa.
Para Sérgio Larentis, o diferencial competitivo não está no modelo mais avançado, mas em construir uma cultura que experimente, meça, aprenda e evolua com base em dados e inteligência, com resultados comprovados. Este é o caminho para transformar a IA para negócios em uma aliada estratégica de longo prazo.
Via TI Inside
