*Este conteúdo é um Informe Publicitário
A inteligência artificial já conquistou espaço nas empresas. O tema saiu das áreas de inovação, avançou dos projetos-piloto para a operação e passou a fazer parte das discussões estratégicas de organizações públicas e privadas. Nesse contexto, uma questão ganha cada vez mais relevância entre lideranças: como garantir que a IA contribua para os objetivos do negócio, em vez de se tornar apenas mais uma iniciativa isolada?
Os números ajudam a explicar esse desafio. Segundo o relatório State of AI in the Enterprise, da Deloitte, apenas 34% das lideranças afirmam que suas organizações estão efetivamente redesenhando processos e modelos de negócio com apoio da inteligência artificial. A maior parte ainda concentra seus esforços em aplicações pontuais, com impactos restritos a áreas específicas.
Ao mesmo tempo, um estudo conduzido pela KPMG em parceria com o IBM Institute for Business Value revela que 68% dos CEOs globais acreditam que a IA está transformando aspectos fundamentais do core business e que a liderança de mercado dependerá da capacidade de conectar esse avanço às prioridades da organização.
Os dois dados revelam uma realidade importante: a adoção da tecnologia avançou rapidamente e já faz parte da agenda das lideranças. O desafio, agora, não está mais no acesso à ferramenta, mas na capacidade de direcionar seu uso para objetivos concretos e resultados que gerem valor para o negócio.
Leia também:
-
OpenAI Workspace Agents: forma segura e prática de usar IA nas empresas
-
O Brasil não está mais "adotando" IA e vive agora a fase de escala
O erro mais comum acontece antes da implementação
Quando uma empresa decide investir em inteligência artificial, a tendência natural é iniciar a discussão pelas ferramentas disponíveis no mercado. Avaliam-se plataformas, fornecedores, funcionalidades e possibilidades de uso. No entanto, muitas organizações deixam de responder primeiro a uma pergunta fundamental: qual resultado desejam alcançar?
A resposta muda completamente o caminho da adoção. Enquanto algumas buscam acelerar vendas e melhorar a experiência do cliente, outras priorizam ganhos de eficiência operacional, redução de custos ou maior capacidade analítica para apoiar decisões. Embora todas possam se beneficiar da inteligência artificial, os caminhos para gerar valor são diferentes.
Por isso, as iniciativas bem-sucedidas costumam começar pela definição de prioridades do negócio. Somente depois, faz sentido discutir quais soluções são mais adequadas para atender a essas demandas.
Quando objetivos claros impulsionam melhores resultados
Os ganhos mais consistentes aparecem quando a inteligência artificial é aplicada para resolver desafios específicos e contribuir para metas previamente definidas.
Dados da McKinsey & Company mostram que organizações que associam a adoção da IA a prioridades corporativas claras registram impactos concretos. Mais de 60% relatam redução de custos operacionais superiores a 5%, enquanto mais de 70% reportam aumento de receita acima de 5% nas áreas onde a solução foi implementada.
Os números ajudam a deslocar a discussão do campo técnico para o campo da gestão. Mais do que automatizar atividades, a IA passa a ser utilizada para impulsionar indicadores que já fazem parte da agenda das lideranças.
IA como apoio à decisão e não apenas à execução
A maturidade na adoção da inteligência artificial também altera a forma como as organizações enxergam seu papel dentro da operação.
À medida que os projetos evoluem, o foco deixa de estar apenas na automação de tarefas repetitivas e passa a incluir o apoio à tomada de decisão. A capacidade de analisar grandes volumes de informações, identificar padrões e antecipar cenários transforma a tecnologia em uma ferramenta cada vez mais relevante para gestores e executivos.
Nesse contexto, seu valor está na velocidade de realizações e na capacidade de ampliar a qualidade das análises e fornecer informações mais consistentes para decisões estratégicas.
Os obstáculos que ainda limitam o avanço da IA
Se os benefícios são cada vez mais evidentes, por que tantas iniciativas ainda enfrentam dificuldades para avançar? A resposta passa menos pela ferramenta utilizada e mais pela capacidade das organizações de criar as condições necessárias para sua adoção.
Segundo o Global AI Adoption Index, da IBM, mais de 45% dos executivos apontam a falta de capacitação e familiaridade das equipes com inteligência artificial como o principal fator que impede projetos de sair da fase experimental e ganhar escala.
Além disso, desafios relacionados à governança e à gestão de dados continuam entre os principais entraves. Um levantamento realizado pelo Gartner em parceria com o MIT Technology Review Insights mostra que as maiores preocupações dos líderes envolvem segurança e qualidade dos dados (45%), ausência de bases estruturadas para alimentar modelos de IA (42%) e dificuldade para mensurar o retorno financeiro dos projetos (42%).
Os dados reforçam uma percepção importante: o uso da inteligência artificial depende de uma combinação entre processos, pessoas, dados e direcionamento executivo.
Como transformar intenção em resultado
Empresas que conseguem avançar de forma consistente costumam seguir uma sequência relativamente simples. Primeiro, definem com clareza quais objetivos pretendem alcançar. Em seguida, identificam quais processos podem ser aprimorados para contribuir com essas metas. Somente depois avaliam quais soluções fazem sentido para sua realidade operacional.
Essa lógica reduz riscos, aumenta a previsibilidade dos projetos e facilita a mensuração dos resultados ao longo do tempo. Mais importante do que implementar novas ferramentas é garantir que cada iniciativa esteja conectada a uma necessidade concreta da organização e produzindo valor mensurável para o negócio.
Como a Think transforma objetivos em projetos de IA
É justamente nesse momento que o apoio especializado se torna decisivo. A Think atua ao lado de empresas e organizações que desejam estruturar a adoção da inteligência artificial de forma alinhada às suas prioridades de negócio. O trabalho começa pela compreensão do contexto da operação, identificando desafios, oportunidades e áreas onde a inteligência pode gerar impacto real.
A partir desse diagnóstico, são construídas soluções compatíveis com o estágio de maturidade digital da organização, sua disponibilidade de dados e seus objetivos de crescimento.
Mais do que implementar ferramentas, a proposta é garantir que cada iniciativa contribua para resultados concretos e sustentáveis.
A tecnologia vai continuar ampliando sua presença nas organizações. A diferença vai estar, cada vez mais, na capacidade de direcionar esse potencial para desafios reais e objetivos bem definidos.
Empresas interessadas em iniciar essa jornada de forma estruturada podem conhecer mais sobre o trabalho da Think e solicitar um diagnóstico inicial em: thinkbr.com.br