A inteligência artificial passou a ocupar um espaço cada vez maior dentro das empresas. O avanço dos modelos e, principalmente, dos agentes capazes de executar tarefas e interagir com diferentes sistemas ampliou bastante o que pode ser feito com a tecnologia. Atividades que antes dependiam exclusivamente de pessoas trabalhando diante de um computador já podem, em muitos casos, ser automatizadas ou executadas com o apoio de funcionários digitais.
Essa transformação não começou agora. A experiência com inteligência artificial aplicada aos negócios vem evoluindo há alguns anos, inicialmente em atividades mais relacionadas ao atendimento e ao relacionamento com o público. A partir dessas aplicações, foi possível perceber que os agentes poderiam assumir funções mais amplas, passando a atuar também em vendas, suporte e outros processos da empresa.
Foi assim que a ideia de funcionário digital ganhou espaço: em vez de utilizar a inteligência artificial apenas para responder perguntas ou gerar conteúdos, é possível colocá-la dentro da operação para executar funções específicas, utilizando as ferramentas e os sistemas necessários para realizar aquele trabalho.
Da conversa ao processo
Um funcionário digital de atendimento pode receber uma solicitação, orientar um cliente e encaminhar uma demanda. Mas, conforme esse agente ganha acesso a outras ferramentas, sua atuação pode se estender para diferentes etapas do relacionamento com esse cliente.
No contexto comercial, por exemplo, a inteligência artificial pode participar desde o primeiro contato até etapas posteriores da jornada. Ela pode trabalhar com conversas, acompanhar informações no CRM, apoiar a gestão de leads e participar de automações relacionadas ao relacionamento com o cliente.
Isso representa uma mudança importante na maneira como as empresas podem utilizar a tecnologia. O objetivo deixa de ser simplesmente automatizar uma tarefa específica e passa a ser a construção de uma operação na qual diferentes atividades estejam conectadas.
Essa mesma lógica pode ser aplicada a outras áreas. A comunicação é um exemplo. Uma operação de comunicação envolve muito mais do que a publicação de um post. Existe pesquisa, análise de mercado, acompanhamento de concorrentes, benchmarking, definição de posicionamento, produção, testes e avaliação dos resultados. Parte desse trabalho pode ser executada por agentes trabalhando em paralelo, em uma escala que seria difícil de alcançar com uma operação exclusivamente humana.
Isso não significa que todo o processo deva ser entregue à inteligência artificial. Existem atividades que dependem de análise, contexto, experiência e autoria humana. O ponto é entender quais partes do processo podem ser assumidas pela tecnologia e como as pessoas podem concentrar seu trabalho naquilo em que sua participação é mais relevante.
A mudança de perspectiva: pensar no processo inteiro
Uma das dificuldades mais comuns na adoção de inteligência artificial é olhar para a tecnologia a partir de tarefas isoladas. Uma empresa pode pensar em utilizar IA para escrever um post, responder mensagens ou organizar determinadas informações. Todas essas aplicações podem ser úteis, mas elas não necessariamente representam uma transformação significativa na operação.
O ganho maior aparece quando a empresa começa a analisar o processo completo. Em vez de pensar apenas na criação de um post, por exemplo, é possível olhar para toda a operação de comunicação: quais assuntos precisam ser pesquisados, como o mercado está se posicionando, quais conteúdos devem ser produzidos, como eles serão testados e de que maneira os resultados serão utilizados para orientar os próximos conteúdos.
O mesmo vale para vendas, atendimento ou qualquer outra área. A inteligência artificial pode executar uma tarefa, mas seu potencial aumenta quando ela está inserida em um fluxo maior, no qual uma atividade alimenta a próxima e as informações são utilizadas ao longo de todo o processo.
Esse tipo de desenho também ajuda a evitar um problema comum: investir em automações que funcionam tecnicamente, mas que têm pouco impacto sobre os resultados da empresa.
A inteligência artificial também está mudando a forma de aparecer na internet
A mudança não acontece apenas dentro das operações. O comportamento de quem pesquisa informações também está mudando. Durante muito tempo, as empresas trabalharam para aparecer nos mecanismos de busca a partir de páginas, palavras-chave e links. Com a popularização das ferramentas de inteligência artificial, uma parcela das pesquisas passou a acontecer diretamente em ambientes capazes de interpretar uma pergunta e apresentar uma resposta.
Isso cria uma nova preocupação para as empresas: além de serem encontradas pelos mecanismos tradicionais, elas precisam estar presentes nas respostas produzidas por esses sistemas.
Esse cenário deu origem a novas práticas relacionadas à forma como uma empresa estrutura seu conteúdo e seu posicionamento digital. E, novamente, a própria inteligência artificial pode participar desse trabalho, ajudando a analisar grandes volumes de informação, identificar padrões e estruturar conteúdos em escala. É um exemplo de como a tecnologia pode acabar sendo utilizada para lidar com a própria transformação provocada pela tecnologia.
Não existe um ponto de partida igual para todas as empresas
Com tantas possibilidades, é natural que uma empresa queira começar a implementar várias coisas ao mesmo tempo. O problema é que essa abordagem pode levar a investimentos dispersos, sem uma relação clara entre as automações desenvolvidas e os resultados esperados.
Por isso, antes de escolher uma ferramenta ou desenvolver um agente, é importante entender como a empresa funciona. Um diagnóstico permite identificar os processos existentes, os sistemas utilizados, a maneira como os dados estão organizados e os principais pontos de atenção da operação. A partir desse levantamento, torna-se possível definir quais iniciativas devem ser priorizadas.
Essa etapa também ajuda a diferenciar aquilo que é apenas interessante daquilo que realmente pode trazer resultado:
- Uma automação pode ser tecnicamente sofisticada e, ainda assim, ter pouca importância para o negócio;
- Outra automação, aparentemente simples, pode eliminar um gargalo importante ou reduzir uma quantidade significativa de trabalho operacional.
O ponto de partida, portanto, não deveria ser a tecnologia disponível, mas a necessidade da empresa.
O problema dos dados espalhados
O diagnóstico também costuma revelar outro problema: muitas empresas têm informações distribuídas entre diferentes sistemas, planilhas e ferramentas que não se comunicam adequadamente. Isso gera dificuldades tanto para a operação quanto para a utilização da inteligência artificial.
Quando os dados estão espalhados, os processos ficam mais difíceis de controlar e as informações podem não estar disponíveis no momento em que são necessárias. Uma mensagem pode ser enviada para a pessoa errada, um dado pode deixar de ser atualizado ou uma equipe pode trabalhar com informações diferentes sobre o mesmo cliente.
A implementação de IA pode ser uma oportunidade para reorganizar essa estrutura. Em alguns casos, isso significa integrar sistemas existentes. Em outros, pode fazer sentido desenvolver uma solução própria que concentre as informações e os processos necessários para aquela operação. O desenvolvimento de software também mudou bastante nesse contexto.
O software sob medida ganhou uma nova dimensão
Tradicionalmente, quando uma empresa precisava de um sistema para determinado processo, havia duas alternativas principais: desenvolver internamente ou contratar uma solução pronta. As ferramentas de mercado resolvem problemas comuns para um grande numero de empresas, mas dificilmente conseguem reproduzir exatamente a operação de uma organização específica. Por isso, muitas vezes é necessário adaptar parte do processo da empresa à ferramenta e, ao mesmo tempo, configurar a ferramenta para atender às necessidades do processo.
A inteligência artificial está tornando mais viável uma terceira possibilidade: desenvolver sistemas considerando desde o início a forma como aquela empresa trabalha.
Em vez de começar pela escolha de uma ferramenta, o desenvolvimento pode partir dos processos existentes e das necessidades específicas do negócio. Isso permite construir soluções mais próximas da operação real e, em muitos casos, acelerar consideravelmente o desenvolvimento. A combinação entre ferramentas modernas de desenvolvimento e inteligência artificial tornou o software customizado mais acessível do que era alguns anos atrás.
Quando o software também ganha um funcionário digital
Um sistema personalizado pode ser utilizado diretamente pelas equipes da empresa. Mas ele também pode ser conectado a um agente capaz de interagir com esse sistema. Nesse cenário, o funcionário digital não é apenas responsável por executar uma determinada tarefa. Ele pode também ajudar o gestor a utilizar, acompanhar e modificar a própria estrutura desenvolvida para a empresa.
Para um usuário não técnico, isso pode simplificar bastante a relação com o software. Em vez de depender sempre de uma pessoa especializada para realizar determinadas alterações, o gestor pode explicar o que precisa em linguagem natural e utilizar o agente como uma interface para o sistema.
Naturalmente, existe um trabalho técnico importante por trás disso. É necessário estruturar a arquitetura, desenvolver o software, configurar os acessos e definir corretamente o que o agente pode ou não fazer. Depois que essa estrutura está pronta, porém, a interação pode se tornar muito mais simples para quem utiliza o sistema no dia a dia.
Segurança continua sendo parte da implementação
A expansão do uso de IA também aumentou as preocupações relacionadas à segurança e ao acesso a dados. É uma preocupação legítima, mas não significa que a inteligência artificial precise ser tratada como uma tecnologia que inevitavelmente expõe as informações da empresa.
Um agente, assim como qualquer outro usuário ou sistema, precisa ter permissões e papéis definidos dentro da arquitetura tecnológica. Ele deve acessar somente aquilo que é necessário para executar suas funções. A segurança depende, portanto, de como essa estrutura é construída e administrada.
Além disso, muitas vulnerabilidades que aparecem nas empresas não são novas e não surgiram por causa da inteligência artificial. Sistemas mal configurados, credenciais expostas, arquivos acessíveis indevidamente e prestadores de serviço sem os controles necessários já representam riscos há muito tempo.
A experiência da própria Redigir, empresa do grupo, ilustra esse ponto. A empresa sofreu uma tentativa de invasão relacionada a uma vulnerabilidade em um arquivo de configuração deixado exposto por um prestador de serviço. O problema foi identificado rapidamente pelos mecanismos de segurança existentes e havia uma estrutura de backup preparada para esse tipo de situação. O episódio não estava relacionado ao uso de inteligência artificial; a vulnerabilidade já existia.
O que muda com a evolução da IA é que ferramentas cada vez mais poderosas também podem ser utilizadas para encontrar vulnerabilidades com maior velocidade. Por isso, as empresas precisam acompanhar esse movimento e fortalecer sua própria estrutura de segurança. Em vez de simplesmente evitar a tecnologia, é necessário estar preparado para utilizá-la de maneira adequada e proteger a operação diante de um cenário em que os ataques também podem se tornar mais sofistas.
Perguntas frequentes sobre IA nas empresas
É preciso ter uma equipe técnica interna para implementar inteligência artificial?
Não necessariamente. Muitas empresas começam com parcerias estratégicas ou consultorias especializadas para criar a arquitetura inicial e os funcionários digitais, capacitando a equipe interna apenas para acompanhar as operações no dia a dia.
Por onde uma empresa deve começar a implementar IA?
O primeiro passo ideal é um diagnóstico de processos. Em vez de contratar ferramentas isoladas, a empresa deve mapear onde estão os maiores gargalos e qual área (como vendas, atendimento ou comunicação) trará retorno mais rápido.
Utilizar funcionários digitais coloca os dados da empresa em risco?
Apenas se a estrutura for mal projetada. Quando os agentes são configurados com permissões de acesso bem definidas e integrados a uma arquitetura segura, eles operam com os mesmos níveis de controle de qualquer sistema corporativo.
Conclusão
A quantidade de possibilidades pode fazer com que a adoção de inteligência artificial pareça mais complexa do que realmente precisa ser. Uma empresa não precisa começar tentando automatizar todas as áreas ao mesmo tempo. O caminho pode ser mais simples: entender como a operação funciona hoje, identificar os processos que mais consomem recursos, analisar onde existem gargalos e estabelecer uma ordem de prioridade.
A partir desse diagnóstico, é possível definir quais ferramentas fazem sentido, quais processos podem ser automatizados e onde o desenvolvimento de uma solução própria pode trazer mais resultado. Em alguns casos, o primeiro projeto será um funcionário digital de atendimento; em outros, poderá estar relacionado a vendas, comunicação, operações internas ou à integração de dados.
Não existe uma receita única. Existe o processo de cada empresa e, a partir dele, a possibilidade de encontrar onde a inteligência artificial pode assumir trabalho, integrar informações e aumentar a capacidade da operação.
Se você quer sair da experimentação e começar a utilizar a IA como parte efetiva do seu negócio, o primeiro passo é entender a sua operação. Agende um diagnóstico estratégico e descubra onde a inteligência artificial pode gerar o maior impacto para o seu modelo de negócio.