A adoção de inteligência artificial já faz parte da rotina de pequenas e médias empresas no Brasil. Pesquisa da Serasa Experian mostra que 36% das empresas apontam o ganho de produtividade, a redução de custos e a melhoria no atendimento ao cliente como as principais vantagens da tecnologia.
Apesar do interesse, o uso prático ainda enfrenta obstáculos. O principal é a falta de conhecimento sobre as soluções e suas aplicações. Também aparecem a ausência de profissionais capacitados, a preocupação com a segurança dos dados e o custo financeiro.
Para Tatiana Oliveira, conselheira e mentora de estratégia e governança em IA, o maior desafio não é mais ter acesso à tecnologia, mas saber incorporá-la à operação. “A grande dificuldade está nos passos seguintes dessa história”, afirma.
Cinco erros frequentes
O primeiro erro é escolher uma ferramenta antes de identificar o problema que precisa ser resolvido. A recomendação é mapear o gargalo operacional, avaliar os riscos e só depois selecionar a solução. Em alguns casos, o desafio pode ser gerencial e não exigir inteligência artificial.
Outro problema é confundir a produtividade individual com o desempenho da empresa. A economia de tempo e a redução de tarefas repetitivas não significam, por si só, melhora nos indicadores, aumento do lucro ou geração de novas receitas. O resultado deve ser medido nos processos em que a IA foi aplicada.
Também é necessário revisar processos complexos ou ineficientes antes de automatizá-los. Caso contrário, a tecnologia pode ampliar erros e gerar desperdício de recursos.
O uso de ferramentas públicas sem controle corporativo é outro risco. Contratos, dados pessoais, informações de clientes e dados financeiros podem ser inseridos sem que os usuários percebam as consequências. Entre as medidas recomendadas estão uma política clara de dados, licenças corporativas e regras rígidas para o tratamento dessas informações.
Por fim, a IA generativa precisa ser validada. A revisão humana e o uso de fontes confiáveis ajudam a evitar a disseminação de dados incorretos e decisões baseadas em informações imprecisas.
Capacitação e governança
A correção desses problemas depende da capacitação das equipes e de uma mudança cultural dentro das empresas. Tatiana Oliveira também destaca que a qualidade dos dados usados para alimentar os sistemas influencia diretamente os resultados. Bases inadequadas podem acelerar a produção de problemas.
A especialista afirma ainda que nenhum processo ou agente de IA deve operar sem supervisão humana. A decisão final não deve ser transferida integralmente ao algoritmo. Cabe a uma pessoa fazer a curadoria, validar as informações e prestar contas, especialmente quando houver risco de descumprimento da LGPD ou vazamento de dados confidenciais.
