15 de jul 2025
Inteligência artificial transforma processos com automação eficiente e inovadora
Relatório da McKinsey revela que a adoção de IA generativa pode aumentar a produtividade e a automação em setores como manufatura e vendas.

Políticas e processos baseados em regras oferecem oportunidades para as empresas iniciarem jornadas bem-sucedidas de automação com IA. (Foto: Reprodução/@MIT)
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Adoção de IA nas Empresas: Oportunidades e Desafios
Recentemente, o relatório da McKinsey, intitulado "O potencial econômico da IA generativa: A próxima fronteira da produtividade", destacou a crescente adoção de tecnologias de inteligência artificial (IA) nas empresas. Este movimento, impulsionado por campanhas publicitárias e a pressão por inovação, tem gerado um aumento significativo na automação em diversos setores.
A pesquisa revela que a IA generativa e o processamento de linguagem natural (NLP) estão transformando áreas como manufatura e vendas. Por exemplo, na indústria, a análise de falhas em equipamentos, que costumava ser um processo demorado, agora pode ser realizada em minutos. A Intel implementou uma solução que utiliza NLP para analisar dados de ferramentas de manufatura, reduzindo o tempo de análise de semanas para menos de um minuto.
Exemplos Práticos de Automação
Além da manufatura, o setor financeiro também se beneficia da IA. Instituições que enfrentam desafios com sistemas legados podem usar NLP para traduzir entre linguagens de programação antigas e novas, facilitando a manutenção e atualização de sistemas críticos. Essa abordagem evita reescritas arriscadas e melhora a eficiência operacional.
Outro exemplo é a automação de processos de vendas. A utilização de IA generativa para reformatação de dados de produtos em propostas de clientes tem reduzido o tempo de resposta de semanas para horas. Essa agilidade é crucial em um mercado competitivo, onde a rapidez na resposta pode determinar o sucesso nas vendas.
Cautela na Implementação
Apesar dos avanços, a implementação de IA não é isenta de riscos. Estudos indicam que 80% a 90% dos projetos de prova de conceito em IA falham em escalar. Portanto, é essencial que as empresas desenvolvam uma estratégia de dados sólida e realizem avaliações de governança antes de adotar essas tecnologias. A comparação com iniciativas bem-sucedidas em empresas pares pode oferecer insights valiosos.
Com a pressão crescente para adotar IA, as empresas devem se concentrar em casos de uso bem definidos e estabelecer políticas claras. A combinação de IA com supervisão humana pode ajudar a evitar erros e custos excessivos, garantindo que os benefícios da automação sejam sustentáveis a longo prazo.
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