IA aplicada aos negócios: agora é pra valer
Estudo realizado pela SAP em parceria com a Oxford Economics em oito países demonstra que a busca por resultados efetivos substituiu de vez a fase de experimentação da Inteligência Artificial.
A Inteligência Artificial superou definitivamente a fase de "experimento" e agora impulsiona o faturamento e a expansão dos negócios. Além disso, o levantamento mostra que o Brasil está entre os mercados mais avançados da pesquisa na transformação da IA em valor de negócio. O retorno sobre investimento (ROI) médio atual já está em 16% e deve praticamente dobrar até 2027, alcançando 31%, segundo o estudo global "Value of AI", realizado pela SAP em parceria com a Oxford Economics.
Foram entrevistados 200 líderes de médias e grandes empresas, de diversos setores, em cada país – além do Brasil, participaram Estados Unidos, China, Alemanha, Reino Unido, Índia, Singapura e Austrália. E revelou-se que embora os investimentos anuais no Brasil ainda sejam menores que em mercados como China (US$ 42 milhões) e Estados Unidos (US$ 37 milhões), o País está entre as economias que mais devem expandir seu investimento nos próximos anos. Hoje, o investimento médio nacional está em US$ 14,2 milhões por ano. Até 2027, a projeção é que o investimento cresça 36%, atingindo US$ 19,3 milhões. ritmo semelhante ao de países como Alemanha (37%) e Reino Unido (40%) e que posiciona o Brasil entre os mercados que mais planejam investir no curto prazo. Se confirmadas, as projeções representariam ROI médio de US$ 5,8 milhões ao ano.
"A pesquisa mostra que as empresas brasileiras estão entrando em uma nova fase de maturidade digital, em que a IA deixa de ser um experimento e passa a ser uma alavanca de crescimento", afirma Rui Botelho, presidente da SAP Brasil. "Os resultados comprovam que, quando a IA é integrada a dados de qualidade e fluxos de trabalho inteligentes, o retorno aparece de forma concreta e sustentável."
Na média do estudo, a proporção das tarefas que já contam com algum tipo de suporte de IA saltará de 25% para 41% em dois anos. No Brasil, a variação será semelhante, de 23% para 40%.
Outro fator favorável às empresas brasileiras é um maior índice de satisfação com os usos da IA: 69% relatam melhora em produtividade, tomada de decisão e engajamento de clientes, enquanto a média global é de 59%. Entre os usos atuais mais frequentes, de acordo com a experiência da SAP no Brasil, estão operações e cadeia de suprimentos (automação de tarefas repetitivas, previsão de demanda, otimização de estoques e rotas e monitoramento em tempo real), finanças e riscos (análises preditivas de fluxo de caixa, conciliações automáticas, detecção de anomalias e simulações de cenários), vendas e atendimento (recomendações personalizadas, segmentação dinâmica, assistentes virtuais realmente resolutivos e priorização de leads em ambientes omnichannel) e Recursos Humanos (triagem de candidatos, análise contínua de engajamento, previsão de rotatividade e trilhas de desenvolvimento personalizadas).
A vez dos agentes autônomos
A próxima fronteira dessa evolução, na visão dos 1.600 executivos entrevistados, é a disseminação dos agentes autônomos, sistemas que planejam, agem e colaboram com mínima intervenção humana. Para 78% dos brasileiros que participaram do estudo, o recurso apresenta alto potencial de transformação das operações.. Apesar do otimismo, apenas 1% das empresas brasileiras dizem estar totalmente preparadas para escalar o uso dessa tecnologia (5% no cenário global) e 65% dizem estar parcialmente prontas (54% globalmente).
A diferença central dos agentes autônomos em relação à IA tradicional é que não automatizam apenas tarefas isoladas: planejam, executam e colaboram em fluxos complexos, envolvendo múltiplas áreas. Funcionam como "colegas digitais" capazes de analisar dados de vendas, estoque e logística, sugerir planos de ação e disparar atividades em diversos sistemas. "Na SAP, isso já se materializa com a evolução da Joule, que deixa de ser apenas um copiloto e passa a orquestrar agentes que atuam em finanças, cadeia de suprimentos, compras, RH e experiência do cliente", explica Botelho.
Exemplos práticos de aplicação de agentes autônomos incluem onboarding de clientes corporativos (coordena, de forma autônoma, cadastro, análise de crédito, contrato, configuração de serviços, treinamentos e comunicações – integrando vendas, financeiro, jurídico e suporte), manutenção inteligente (monitora sensores, histórico de falhas e plano de produção para disparar ordens de manutenção na hora ideal), resolução de problemas do cliente final (acessa dados de compras, contratos, faturamento e entrega para diagnosticar causas e executar ações corretivas, envolvendo humanos apenas quando necessário) e interação com o consumidor (experiências conversacionais muito mais inteligentes, integradas à Joule em ambientes B2B e a soluções de CX em varejo, bancos e utilities).
Dados e treinamento são cruciais
O otimismo predominante no estudo é contrabalanceado por algumas possíveis dificuldades, como as relacionadas a dados e segurança: 70% dos executivos brasileiros demonstram baixa confiança na capacidade de integrar dados de forma responsável adequadamente entre áreas internas e 60% com parceiros externos. "Há clareza de que não existe IA confiável sem dados confiáveis", enfatiza o presidente da SAP.
Outro risco em potencial é a chamada "Shadow AI", termo aplicado ao uso de ferramentas de IA sem aprovação formal. Isso ocorre, por exemplo, quando funcionários de uma empresa inserem planilhas com dados sensíveis em ferramentas públicas, usam modelos externos para gerar códigos, contratos ou pareceres sem validação, ou compartilham informações de clientes ou funcionários em soluções não autorizadas.
Mesmo com treinamento e orientação, situações desse tipo ocorrem com frequência em 66% das empresas brasileiras, de acordo com o relato dos executivos – trata-se de uma forte evidência da necessidade de reforçar políticas e regras claras para o uso ético da tecnologia. "Não existe IA bem-sucedida sem dados governados, pessoas capacitadas e processos redesenhados. É exatamente nesses pontos que a SAP quer ser parceira estratégica das empresas brasileiras", diz Botelho.
A Inteligência Artificial superou definitivamente a fase de "experimento" e agora impulsiona o faturamento e a expansão dos negócios. Além disso, o levantamento mostra que o Brasil está entre os mercados mais avançados da pesquisa na transformação da IA em valor de negócio. O retorno sobre investimento (ROI) médio atual já está em 16% e deve praticamente dobrar até 2027, alcançando 31%, segundo o estudo global "Value of AI", realizado pela SAP em parceria com a Oxford Economics.
Foram entrevistados 200 líderes de médias e grandes empresas, de diversos setores, em cada país – além do Brasil, participaram Estados Unidos, China, Alemanha, Reino Unido, Índia, Singapura e Austrália. E revelou-se que embora os investimentos anuais no Brasil ainda sejam menores que em mercados como China (US$ 42 milhões) e Estados Unidos (US$ 37 milhões), o País está entre as economias que mais devem expandir seu investimento nos próximos anos. Hoje, o investimento médio nacional está em US$ 14,2 milhões por ano. Até 2027, a projeção é que o investimento cresça 36%, atingindo US$ 19,3 milhões. ritmo semelhante ao de países como Alemanha (37%) e Reino Unido (40%) e que posiciona o Brasil entre os mercados que mais planejam investir no curto prazo. Se confirmadas, as projeções representariam ROI médio de US$ 5,8 milhões ao ano.
"A pesquisa mostra que as empresas brasileiras estão entrando em uma nova fase de maturidade digital, em que a IA deixa de ser um experimento e passa a ser uma alavanca de crescimento", afirma Rui Botelho, presidente da SAP Brasil. "Os resultados comprovam que, quando a IA é integrada a dados de qualidade e fluxos de trabalho inteligentes, o retorno aparece de forma concreta e sustentável."
Na média do estudo, a proporção das tarefas que já contam com algum tipo de suporte de IA saltará de 25% para 41% em dois anos. No Brasil, a variação será semelhante, de 23% para 40%.
Outro fator favorável às empresas brasileiras é um maior índice de satisfação com os usos da IA: 69% relatam melhora em produtividade, tomada de decisão e engajamento de clientes, enquanto a média global é de 59%. Entre os usos atuais mais frequentes, de acordo com a experiência da SAP no Brasil, estão operações e cadeia de suprimentos (automação de tarefas repetitivas, previsão de demanda, otimização de estoques e rotas e monitoramento em tempo real), finanças e riscos (análises preditivas de fluxo de caixa, conciliações automáticas, detecção de anomalias e simulações de cenários), vendas e atendimento (recomendações personalizadas, segmentação dinâmica, assistentes virtuais realmente resolutivos e priorização de leads em ambientes omnichannel) e Recursos Humanos (triagem de candidatos, análise contínua de engajamento, previsão de rotatividade e trilhas de desenvolvimento personalizadas).
A vez dos agentes autônomos
A próxima fronteira dessa evolução, na visão dos 1.600 executivos entrevistados, é a disseminação dos agentes autônomos, sistemas que planejam, agem e colaboram com mínima intervenção humana. Para 78% dos brasileiros que participaram do estudo, o recurso apresenta alto potencial de transformação das operações.. Apesar do otimismo, apenas 1% das empresas brasileiras dizem estar totalmente preparadas para escalar o uso dessa tecnologia (5% no cenário global) e 65% dizem estar parcialmente prontas (54% globalmente).
A diferença central dos agentes autônomos em relação à IA tradicional é que não automatizam apenas tarefas isoladas: planejam, executam e colaboram em fluxos complexos, envolvendo múltiplas áreas. Funcionam como "colegas digitais" capazes de analisar dados de vendas, estoque e logística, sugerir planos de ação e disparar atividades em diversos sistemas. "Na SAP, isso já se materializa com a evolução da Joule, que deixa de ser apenas um copiloto e passa a orquestrar agentes que atuam em finanças, cadeia de suprimentos, compras, RH e experiência do cliente", explica Botelho.
Exemplos práticos de aplicação de agentes autônomos incluem onboarding de clientes corporativos (coordena, de forma autônoma, cadastro, análise de crédito, contrato, configuração de serviços, treinamentos e comunicações – integrando vendas, financeiro, jurídico e suporte), manutenção inteligente (monitora sensores, histórico de falhas e plano de produção para disparar ordens de manutenção na hora ideal), resolução de problemas do cliente final (acessa dados de compras, contratos, faturamento e entrega para diagnosticar causas e executar ações corretivas, envolvendo humanos apenas quando necessário) e interação com o consumidor (experiências conversacionais muito mais inteligentes, integradas à Joule em ambientes B2B e a soluções de CX em varejo, bancos e utilities).
Dados e treinamento são cruciais
O otimismo predominante no estudo é contrabalanceado por algumas possíveis dificuldades, como as relacionadas a dados e segurança: 70% dos executivos brasileiros demonstram baixa confiança na capacidade de integrar dados de forma responsável adequadamente entre áreas internas e 60% com parceiros externos. "Há clareza de que não existe IA confiável sem dados confiáveis", enfatiza o presidente da SAP.
Outro risco em potencial é a chamada "Shadow AI", termo aplicado ao uso de ferramentas de IA sem aprovação formal. Isso ocorre, por exemplo, quando funcionários de uma empresa inserem planilhas com dados sensíveis em ferramentas públicas, usam modelos externos para gerar códigos, contratos ou pareceres sem validação, ou compartilham informações de clientes ou funcionários em soluções não autorizadas.
Mesmo com treinamento e orientação, situações desse tipo ocorrem com frequência em 66% das empresas brasileiras, de acordo com o relato dos executivos – trata-se de uma forte evidência da necessidade de reforçar políticas e regras claras para o uso ético da tecnologia. "Não existe IA bem-sucedida sem dados governados, pessoas capacitadas e processos redesenhados. É exatamente nesses pontos que a SAP quer ser parceira estratégica das empresas brasileiras", diz Botelho.