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Por onde começar a implementar IA nas empresas?

Com o uso de tecnologias digitais cada vez mais disseminado, a adoção de Inteligência Artificial (IA) pela empresas passa de tendência a necessidade estratégica. De acordo com Mauricio Frizzarin, fundador e CEO da QYON Tecnologia – empresa norte-americana especializada no desenvolvimento de softwares de gestão com Inteligência Artificial – destaca que pequenas, médias e grandes empresas têm, agora, a oportunidade de transformar seus processos internos, com ganhos concretos em eficiência, redução de custos e qualidade na tomada de decisões.

Dados recentes mostram que a adoção de IA nas empresas brasileiras cresceu de forma significativa — principalmente no setor industrial, mas com impactos que se estendem à contabilidade, finanças e gestão corporativa. Conforme levantamento do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), entre 2022 e 2024, o uso de IA pelas indústrias teve um crescimento de 163%, passando de 16,9% para 41,9% no período. Além disso, entre as companhias que declararam adotar tecnologias avançadas, a IA já aparece como uma das mais relevantes, embora outras, como computação em nuvem e Internet das Coisas, mantenham amplo uso.

Segundo estudo de 2025, realizado pela KPMG Brasil, 86% das empresas nacionais afirmam utilizar IA de algum modo em seus processos corporativos. Contudo, o mesmo estudo revela que a confiança nas decisões tomadas por IA ainda é um desafio: apenas 55% dos respondentes declaram se sentir confortáveis com a tomada de decisão baseada em IA. Outro levantamento recente aponta que apenas 17% das empresas brasileiras consideram seus dados internos totalmente acessíveis e adequados para uso em IA, evidenciando que a governança de dados e qualidade da informação continuam sendo barreiras concretas à adoção mais madura da tecnologia.

No cenário global, pesquisas como a de 2025 da consultoria McKinsey & Company indicam que muitas empresas já utilizam IA em múltiplas funções – desde marketing e vendas, finanças corporativas até P&D – embora poucas tenham escalado esses projetos de forma ampla. Entre as organizações que relatam impacto, 39% dizem que a IA já contribui para o lucro antes de juros e impostos (EBIT), ainda que muitas vezes de forma modesta. Por outro lado, uma parcela significativa aponta melhoria em inovação, satisfação do cliente e diferenciação competitiva.

Diante desse cenário, Frizzarin elenca seis passos essenciais para empreendedores e empresários que desejam adotar IA de forma estratégica — com base em evidências e melhores práticas:

-Mapear processos internos e identificar gargalos claros: antes de qualquer investimento, é essencial diagnosticar quais áreas consomem mais tempo e recursos – contabilidade, controle financeiro, atendimento, gestão administrativa, estoque, etc. A IA deve ser aplicada onde há oportunidade de impacto real e mensurável.

-Assegurar dados de qualidade e governança da informação: a adoção de IA depende de dados acessíveis, organizados e confiáveis e, de acordo com estudos, apenas 17% das empresas têm dados plenamente utilizáveis para IA. Isso demonstra que muitos empreendimentos ainda precisam estruturar sua base de dados antes de avançar.

-Definir objetivos claros e métricas de sucesso: como estabelecer metas como aumento de eficiência, redução de retrabalho, automatização de tarefas contábeis/financeiras, melhoria de previsibilidade de caixa, relatórios mais precisos, ou suporte à tomada de decisão. Com objetivos claros, torna-se possível avaliar o retorno sobre o investimento em IA.

-Selecionar ferramentas apropriadas e compatíveis com o porte da empresa: há soluções de IA acessíveis e modulares para automação contábil, análise financeira, forecasting, chatbots para atendimento e sistemas de apoio à decisão. Para pequenas e médias empresas, o ideal é começar com ferramentas de menor complexidade e custo, mas com possibilidade de escalabilidade conforme a empresa cresce.

-Capacitar equipes e fomentar uma cultura de inovação orientada a dados: o treinamento e a adaptação das pessoas são aspectos tão importantes quanto a tecnologia. Segundo pesquisas recentes, muitas empresas no Brasil já investem em capacitação em IA, especialmente as de médio e grande porte. Garantir que colaboradores entendam os benefícios, saibam usar as ferramentas corretamente e interpretem os dados gerados é fundamental para sucesso da implementação.

-Monitorar resultados, ajustar e evoluir continuamente: a adoção de IA não é um evento único, mas um processo contínuo. É necessário acompanhar métricas, mensurar ganhos (eficiência, economia, agilidade, precisão), e ir refinando o uso da tecnologia — além de escalar sua aplicação para novas áreas da empresa conforme a maturidade do negócio.

“Vale a pena investir em IA em diversas funções, que vão do marketing à gestão administrativa, finanças e contabilidade, dada a versatilidade da tecnologia, que é viável inclusive para empresas menores, que podem começar com aplicações mais simples e alcançar ganhos relevantes. Assim, torna-se possível preparar a companhia para saltos de eficiência e competitividade ao longo do tempo. Em um momento de transformação digital acelerada, empresas que adotam IA obtêm vantagens na automação, na precisão de processos e na tomada de decisão, fatores decisivos para competitividade e sustentabilidade no longo prazo”, finaliza Mauricio Frizzarin, CEO da QYON Tecnologia.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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