{"id":77478,"date":"2026-09-03T11:06:00","date_gmt":"2026-09-03T14:06:00","guid":{"rendered":"https:\/\/evertectrends.com\/?p=77478"},"modified":"2026-09-08T12:22:24","modified_gmt":"2026-09-08T15:22:24","slug":"como-gerar-valor-com-projetos-de-ia-na-sua-empresa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/evertectrends.com\/pt-br\/como-gerar-valor-com-projetos-de-ia-na-sua-empresa\/","title":{"rendered":"Como gerar valor com projetos de IA na sua empresa?"},"content":{"rendered":"\n

\u00c9 ineg\u00e1vel dizer que a IA est\u00e1 em toda parte. Empresas investem em copilotos, automa\u00e7\u00f5es inteligentes, assistentes virtuais, modelos generativos, entre outros. O problema \u00e9 que muitas iniciativas e projetos com intelig\u00eancia artificial impressionam nos testes e decepcionam quando chegam \u00e0 opera\u00e7\u00e3o (e o motivo geralmente n\u00e3o est\u00e1 na tecnologia).<\/p>\n\n\n\n

Essa dificuldade n\u00e3o se limita a casos isolados. Segundo o estudo State of AI, da McKinsey<\/a>, 88% das organiza\u00e7\u00f5es j\u00e1 utilizam IA em pelo menos uma fun\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cio, mas apenas 39% relatam impacto no EBIT em n\u00edvel corporativo. O dado refor\u00e7a que o desafio atual n\u00e3o \u00e9 experimentar IA, mas transform\u00e1-la em valor sustent\u00e1vel para o neg\u00f3cio<\/p>\n\n\n\n

Projetos com IA raramente falham porque o modelo \u00e9 ruim. Eles falham por algum desalinhamento processual <\/strong>ou porque n\u00e3o foram desenhados para resolver uma decis\u00e3o real do neg\u00f3cio. Essa \u00e9 talvez a principal mudan\u00e7a de mentalidade que as organiza\u00e7\u00f5es precisam fazer: deixar de enxergar IA como ferramenta e come\u00e7ar a trat\u00e1-la como um projeto de transforma\u00e7\u00e3o de processos e tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

O erro mais comum: come\u00e7ar pela IA<\/h2>\n\n\n\n

Em muitas empresas, a conversa come\u00e7a com “Onde podemos usar IA?”, sendo que a pergunta inicial deveria ser “Qual decis\u00e3o ou processo precisamos melhorar?”.<\/p>\n\n\n\n

Parece apenas um detalhe, mas essa mudan\u00e7a pode alterar completamente o resultado de um projeto, principalmente quando o escopo \u00e9 grande e os stakeholders s\u00e3o muitos.<\/p>\n\n\n\n

Sem um desafio bem definido e uma decis\u00e3o clara a ser melhorada, a IA pode acabar se tornando apenas uma demonstra\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica promissora, mas sem caminho real para ganhar escala ou se manter no neg\u00f3cio. Isso ajuda a explicar por que iniciativas bem-sucedidas em bancos, fintechs e empresas de pagamentos normalmente surgem a partir de desafios espec\u00edficos, como preven\u00e7\u00e3o a fraudes, an\u00e1lise de cr\u00e9dito, automa\u00e7\u00e3o de processos regulat\u00f3rios ou aumento da efici\u00eancia operacional, e n\u00e3o da simples ado\u00e7\u00e3o de uma nova tecnologia.<\/p>\n\n\n\n

Um exemplo pr\u00e1tico dessa abordagem ocorreu na Evertec<\/a><\/strong>, em uma prova de conceito conduzida pelo Torq<\/strong><\/a> (hub de inova\u00e7\u00e3o da companhia)<\/strong> com uma startup para automa\u00e7\u00e3o de processos fiscais. O projeto n\u00e3o come\u00e7ou pela tecnologia, mas pela necessidade de trazer automa\u00e7\u00e3o e reduzir o esfor\u00e7o operacional em atividades repetitivas.<\/strong> Ao final da valida\u00e7\u00e3o, foram observados ganhos de efici\u00eancia superiores a 85%<\/strong> em determinadas etapas do processo, demonstrando que resultados relevantes tendem a surgir quando a IA \u00e9 aplicada a um problema claramente definido e associado a m\u00e9tricas objetivas de neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n

As 5 perguntas que deveriam vir antes do primeiro prompt<\/h2>\n\n\n\n

Antes de escolher um modelo, parceiro ou caminho a seguir, vale responder:<\/p>\n\n\n\n