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A hora da virada
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A hora da virada
A inteligência artificial redefine a economia global com alcance em todos os setores, exigindo visão estratégica, investimento, letramento e governança
Por André Chaves e Mario Ciccone
A inteligência artificial (IA) deixou de ser promessa e já se consolida como força motriz da nova economia global. Estimativas da McKinsey indicam que a IA generativa pode adicionar entre US$ 2,6 e US$ 4,4 trilhões por ano à economia mundial — e até US$ 7 trilhões segundo projeções de outras consultorias como Goldman Sachs e PwC. Mas no Brasil e na América Latina a adoção da tecnologia ainda é marcada por avanços pontuais, gargalos estruturais e uma urgência estratégica que exige decisões rápidas e bem fundamentadas. “Quando você olha para a adoção de IA na América Latina, o que vê não é uma curva suave, mas uma série de saltos desiguais”, afirma Denis Chamas, especialista em transformação digital. Segundo ele, há exemplos de excelência, como bancos com sistemas de detecção de fraude comparáveis aos de Nova York ou Londres, e startups de e-commerce com algoritmos de recomendação sofisticados. “Mas ao lado dessas ilhas, existe um oceano de empresas que ainda operam com planilhas e processos manuais que deveriam ter sido automatizados há uma década.”
Luciano Sousa, pesquisador e consultor em inovação, reforça que o Brasil investe cerca 1,2% do PIB em ciência e tecnologia, conforme dados de UNESCO e Banco Mundial — menos da metade da média de países da OCDE (Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico). “Como poderemos surfar a onda da inovação se não nos preparamos adequadamente para isso?”, questiona. Para Sousa, a curva de adoção tende a ser acelerada entre os early adopters, mas limitada pela falta de investimento consistente e políticas públicas que estimulem o ecossistema de inovação. Entre os principais entraves, os especialistas destacam a escassez de talentos com fluência em IA e negócios, a baixa qualidade dos dados corporativos e uma cultura organizacional avessa à experimentação. “Você pode ter o melhor algoritmo, mas se ninguém consegue explicar ao CEO por que ele importa, ele vai morrer num servidor esquecido”, diz Chamas. Sousa complementa: “Os dados estão fragmentados, em silos, sem governança. E sem isso, IA vira risco, não vantagem”.
Outro desafio é a transição de provas de conceito para impacto real. A empresa de consultoria Gartner prevê que os gastos com IA generativa devem atingir US$ 1,5 trilhão em 2025 e bater os US$ 2 trilhões no ano que vem, mas apenas uma fração dos projetos gera valor. “O sucesso não depende da qualidade do código, mas da clareza da pergunta de negócio”, afirma Chamas. “Se você não sabe que problema quer resolver, a IA vira um hobby caro.”
Sousa aponta que a disciplina de produto e a integração com operações são cruciais. “Sem métricas de negócio, pipelines robustos e times multidisciplinares, a chance de fracasso é alta.” Ele defende que projetos bem-sucedidos combinam roteiro técnico, alinhamento estratégico e validação causal. “É preciso comprovar a contribuição incremental com experimentos A/B e métricas que façam sentido para o negócio.”
O retorno sobre investimento também varia por setor. Estudos de mercado, como os da IDC, Accenture e PwC, sugerem que cada dólar investido em IA pode gerar até quatro vezes esse valor em produtividade até 2030, mas esse multiplicador depende do contexto. Serviços financeiros, por exemplo, já operam em ambientes digitais e têm dados estruturados, o que facilita a aplicação de IA em processos como crédito e detecção de fraude. “A distância entre o estado atual e o desejado é curta”, diz Chamas.
Na manufatura, o caminho é mais longo. “Você precisa primeiro digitalizar o chão de fábrica, instalar sensores, criar infraestrutura. A jornada é mais cara e complexa.” Já o varejo e o e-commerce têm vantagem por acessar diretamente o comportamento do consumidor, o que permite personalização e otimização em tempo real. “Cada clique é uma pista, e a IA é excepcionalmente boa em encontrar padrões nessas pistas”, afirma.
A adoção de IA também exige mudanças profundas na liderança. “Sem fluência em IA no topo, ela vira um projeto isolado no laboratório de inovação”, alerta Chamas. Para Sousa, é preciso tratar IA como uma capacidade organizacional contínua, não como um projeto com começo, meio e fim. “A empresa que prospera é aquela que incorpora IA ao seu tecido cultural.”
Essa fluência, segundo os especialistas, não significa saber programar ou dominar prompts, mas entender o que a IA pode e não pode fazer, quais problemas ela resolve e como muda a natureza da vantagem competitiva. “Sem esse repertório, a IA é delegada ao CTO ou ao laboratório de inovação, e perde conexão com a estratégia de negócio”, diz Chamas.
A autonomia dos sistemas também levanta questões éticas e operacionais. “Quanto mais autônoma a IA, mais difícil é supervisioná-la. E quando algo dá errado, as consequências podem ser graves”, afirma Chamas. Ele defende modelos híbridos, com níveis de autonomia ajustados ao risco e supervisão humana significativa. Sousa concorda e propõe um equilíbrio pragmático: automatizar rotinas de baixo risco com monitoramento contínuo, manter humanos no circuito para decisões críticas e empregar mecanismos de transparência. “Modelos híbridos com checkpoints humanos e métricas de confiança são a via mais sensata no curto e no médio prazos.” Governança, ética, segurança e maturidade de dados são pilares indispensáveis. Sousa destaca falhas crônicas como foco excessivo em POCs (Proof of Concept – Prova de Conceito), ausência de métricas de fairness (imparcialidade) e governança fragmentada. “Corrigir isso é mais um desafio organizacional do que técnico.”
Chamas reforça que sem esses pilares, a IA deixa de ser vantagem estratégica e vira risco mal gerido. O papel das políticas públicas também é central. “Se dependermos só do setor privado, as desigualdades vão se intensificar”, alerta Sousa. Ele defende ações em três frentes: requalificação profissional, incentivos à adoção responsável e regulação clara sobre responsabilidade algorítmica. “A combinação de regulação proativa, investimento em capital humano e incentivos alinhados cria o ambiente necessário para que a IA aumente a produtividade sem ampliar desigualdades.” Chamas destaca que IA pode ser uma plataforma de ampliação de capacidades humanas. “Quando redesenhamos processos para elevar pessoas, desbloqueamos formas de trabalho mais significativas.” Para líderes empresariais, o recado é claro: aprofundar a visão estratégica, tratar IA como competência transversal, começar pequeno com ambição e desenhar programas de letramento e governança desde o início. “Navegar esse ambiente exige imaginação, método e uma dose saudável de coragem”, conclui Chamas.
No cotidiano, os impactos já começam a ser sentidos. No varejo, IA permite atendimento personalizado, estoques preditivos e checkouts com menos fricção. No agronegócio, viabiliza agricultura de precisão, previsões climáticas e uso eficiente de insumos. Na saúde, apoia triagens, diagnósticos e telemedicina. Na educação, oferece tutoria adaptativa e personalização do aprendizado. E na indústria, viabiliza manutenção preditiva, simulação digital e cadeias logísticas em tempo real. Mas para que esses avanços se consolidem, é preciso mais do que tecnologia.
É necessário um novo pacto entre empresas, governos e sociedade. Um pacto que reconheça que a IA não é apenas uma ferramenta, mas uma força transformadora que exige responsabilidade, programas contínuos de capacitação, visão e compromisso com o futuro. Varejo: personalização extrema, automação de estoque, analytics em tempo real. No varejo, a promessa mais visível é a personalização em escala: sistemas alimentados por IA analisam o comportamento do cliente em tempo real, permitem ofertas sob medida e ativam mecanismos de fidelização mais sofisticados.
A automação de estoques — com previsão de demanda, reposição automática e robôs de picking — está reduzindo rupturas e custos logísticos. O analytics em tempo real, por sua vez, permite reagir à variação de preço, ao comportamento de compra ou à mudança de tendência com agilidade. Benefícios esperados incluem crescimento na conversão de vendas, aumentos no ticket médio e menor capital imobilizado em estoques. A adoção de IA generativa e análises avançadas já está no radar de muitas redes varejistas. Mas os desafios permanecem: dados fragmentados entre canais, dificuldade de integrar sistemas legados e a necessidade de reconfigurar jornadas de trabalho.
Indústria: manutenção preditiva e robôs colaborativos
Na indústria, a IA está se incorporando ao chão de fábrica e à cadeia produtiva: sensores IoT alimentam modelos de manutenção preditiva que antecipam falhas, reduzem paradas imprevistas e prolongam a vida útil dos ativos. Robôs colaborativos (cobots) trabalham lado a lado com humanos, assumindo tarefas repetitivas ou perigosas, melhorando produtividade e segurança.
O impacto potencial é alto: maior eficiência operacional, menor tempo de parada, melhor qualidade e menor custo total de manutenção. Em setores pesados e manufatura avançada, essas tecnologias já são um diferencial competitivo. Mas a adoção exige forte integração entre sistemas OT e TI, maturidade de dados de sensores, e retrabalho de processos de manutenção tradicionais.
Saúde: diagnósticos mais rápidos, IA em triagens e cirurgias assistidas
No campo da saúde, a IA está transformando o atendimento clínico e hospitalar: algoritmos de imagem auxiliam no diagnóstico precoce (exemplos: câncer, radiologia), sistemas de triagem avaliam rapidamente pacientes e, em alguns centros cirúrgicos, robôs assistidos por IA colaboram com cirurgiões humanos. A expectativa é reduzir tempo de espera, aumentar precisão diagnóstica, reduzir erro humano e melhorar desfechos clínicos.
Os ganhos potenciais são significativos — mas os obstáculos também: regulação, privacidade de dados, entendimento dos algoritmos e alto custo de implementação. A adoção da IA nesse setor requer rígida governança, compliance e integração com o sistema de saúde.
Agronegócio: sensores, drones, predição climática
No agronegócio, especialmente em países com grande extensão agrícola como o Brasil, a IA está atuando via sensores no solo e em plantas, drones para monitoramento aéreo, e modelos de previsão climática/saúde da lavoura que permitem decisões mais precisas de insumos, irrigação, plantio/colheita. O resultado: maior produtividade, menor desperdício, otimização de adubos e defensivos e menor impacto ambiental.
Esse é um dos campos em que a IA pode gerar impacto direto na cadeia de valor, sobretudo quando o produtor adota sistemas integrados de gestão. Ainda assim, o desafio é forte: conectividade de campo, cultura tecnológica da fazenda, custo de sensores/drones, além de maturidade para monetizar dados.
Educação: tutorias com IA, personalização de aprendizado
Na educação, a IA está abrindo caminho para tutores virtuais adaptativos, que ajustam o ritmo e o conteúdo conforme o aluno; sistemas analíticos identificam lacunas de aprendizagem; plataformas personalizadas adaptam provas, exercícios e até trajetórias de carreira. A promessa: maior engajamento, menor evasão escolar e melhor rendimento por aluno.
Mas a revolução educacional com IA enfrenta desafios culturais (professor vs. máquina), infraestrutura (conectividade, dispositivos), privacidade de dados de menores e necessidade de curadoria pedagógica. Ainda assim, a adoção crescente de plataformas digitais acelera o potencial de mudanças.
Finanças: combate à fraude, gestão de risco automatizada
No setor financeiro, a IA já está bastante utilizada: sistemas de detecção de fraude em tempo real, análise de risco automatizada para crédito, robôs de atendimento, algoritmos de investimento e compliance automatizados. A promessa: menor custo operacional, melhor segmentação de risco, respostas mais rápidas a fraudes e compliance mais eficiente.
O setor financeiro tem dados maduros, alta sensibilidade a risco e regulamentação forte — o que torna a adoção mais acelerada, mas também impõe barreiras rigorosas. A escala e velocidade de execução são diferenciais competitivos.
Logística/Transporte: rotas inteligentes e veículos autônomos
Logística e transporte são alvos óbvios da IA: algoritmos de roteirização dinâmica reduzem tempo e custo de entrega, IA em armazéns melhora picking, e veículos autônomos (ou semi-autônomos) prometem ainda mais radicalidade. A cadeia de suprimentos global está sendo redesenhada com base em dados, previsões e automação.
Apesar de promissor, o uso ainda está em fase mista: roteirização inteligente já madura em muitos casos, veículos completamente autônomos ainda em desenvolvimento — barrados por regulamentação, custo e infraestrutura. A vantagem competitiva estará nas operações que conseguem reduzir custo por entrega e aumentar a velocidade sem sacrificar qualidade.
Energia: predição de demanda e smart grids
No setor de energia, IA está sendo aplicada em previsão de demanda, gerenciamento inteligente de redes (smart grids), integração de fontes renováveis e otimização operacional. Com a transição energética em curso, a inteligência artificial permite ajustar produção, armazenamento e distribuição de forma mais eficiente, responder a picos de demanda e integrar sistemas descentralizados.
O impacto se traduz em eficiência, menor desperdício e capacidade de suportar interrupções — mas exige ambiente regulatório favorável, infraestrutura de sensores e rede e modelos de negócios ajustados.
Entretenimento e mídia: produção automatizada de conteúdo, deepfakes, IA criativa
No entretenimento e mídia, a IA abre caminhos para produção automatizada de conteúdo (textos, vídeos, imagens), personalização de experiências, e — em contrapartida — desafios como deepfakes, direitos autorais e ética. A chamada “IA criativa” está transformando roteiros, música, efeitos visuais e distribuição de mídia.
O setor pode colher ganhos com escala, personalização e engajamento, mas deve lidar com riscos de reputação, originalidade e regulação de conteúdo. A governança e a transparência dos processos criativos com IA se tornam cada vez mais cruciais.
Setor público: serviços digitais e decisões baseadas em dados
No setor público, a IA permite atender cidadãos de forma mais personalizada, automatizar processos de serviços, prever demandas de saúde ou segurança e tomar decisões baseadas em análise de dados em vez de intuição. Governos e administrações estão adotando chatbots em serviços, análise de grandes volumes de dados para políticas públicas e automação de processos internos.
A transformação no setor público pode gerar enormes benefícios de eficiência, transparência e custo — mas enfrenta barreiras de privacidade, legislação, orçamento, cultura de dados e confiança pública. O risco de vieses algorítmicos também é maior em ambientes regulados e sensíveis.