IA para grandes empresas: como aplicar na prática nos negócios

A inteligência artificial já  faz parte da rotina de grandes empresas. Hoje, ela apoia decisões, automatiza processos e ajuda negócios complexos a ganharem eficiência, escala e previsibilidade em um cenário cada vez mais orientado por dados.

Apesar do interesse crescente, a aplicação prática da IA ainda é um desafio. Um estudo recente da Qive mostra que apenas 33% das empresas utilizam inteligência artificial no dia a dia, enquanto poucas conseguem estruturar investimento, dados e processos para escalar essa tecnologia de forma consistente.

Para que a IA funcione de verdade, é preciso mais do que ferramentas isoladas. Conectividade estável, soluções em nuvem e integração entre sistemas são a base dessa jornada e é nesse contexto que a tecnologia se conecta ao ecossistema digital que nós apoiamos na Vivo, ajudando empresas a evoluírem com segurança e eficiência.

O que muda quando a inteligência artificial entra na rotina das empresas

Quando aplicada em larga escala, a inteligência artificial deixa de ser apenas uma ferramenta pontual e passa a atuar como parte da engrenagem do negócio. Ela conecta dados, automatiza fluxos e amplia a capacidade de análise, impactando áreas como operações, finanças, atendimento e gestão.

Na prática, a IA permite que empresas tomem decisões mais rápidas e embasadas, reduzam tarefas repetitivas e ganhem eficiência operacional. Em ambientes complexos, ela ajuda a transformar grandes volumes de informação em insights acionáveis, apoiando o crescimento de forma mais estruturada e previsível.

Por que aplicar IA ainda é um desafio para muitas empresas

Mesmo com tantos benefícios, a adoção da inteligência artificial ainda acontece de forma desigual. Muitas empresas reconhecem o potencial da IA, mas encontram dificuldades para sair do discurso e avançar para uma aplicação prática e escalável no dia a dia.

Esses obstáculos geralmente não estão na tecnologia em si, mas na falta de preparo do negócio para sustentar uma estratégia de IA de longo prazo, que exige base técnica, organizacional e cultural.

Os principais desafios na aplicação de IA em grandes empresas incluem:

• Falta de estratégia clara, com iniciativas isoladas e sem conexão com os objetivos do negócio
• Dados desestruturados ou pouco integrados, que limitam análises e automações
• Infraestrutura tecnológica insuficiente, especialmente em conectividade e ambientes em nuvem
• Déficit de conhecimento interno, tanto técnico quanto estratégico
• Dificuldade de escalar projetos, que funcionam em testes, mas não no ambiente real

Onde a inteligência artificial já gera impacto real em grandes operações

A aplicação prática da inteligência artificial já acontece em diferentes áreas das grandes empresas. Mais do que inovação, a IA tem sido usada para resolver desafios reais do dia a dia, trazendo eficiência, controle e suporte à tomada de decisão em operações de alta complexidade.

Automação de processos e ganho de eficiência operacional

A automação com inteligência artificial permite reduzir tarefas repetitivas e manuais, liberando tempo das equipes para atividades mais estratégicas. Processos que antes dependiam de múltiplas etapas passam a ser executados com mais rapidez e menor margem de erro.

Em grandes operações, essa automação ajuda a padronizar fluxos, aumentar a produtividade e reduzir custos operacionais, criando uma rotina mais previsível e eficiente para o negócio.

Análise de dados em larga escala para apoiar decisões estratégicas

A IA amplia a capacidade das empresas de analisar grandes volumes de dados em tempo real. Informações que antes estavam dispersas passam a ser conectadas, organizadas e interpretadas de forma mais inteligente.

Com isso, gestores conseguem identificar padrões, antecipar cenários e tomar decisões mais embasadas, reduzindo riscos e aumentando a assertividade em estratégias de curto e longo prazo.

IA aplicada à produtividade das equipes e redução de tarefas manuais

Ao assumir tarefas operacionais, a inteligência artificial impacta diretamente a produtividade das equipes. Ela automatiza atividades rotineiras e otimiza fluxos internos, tornando o trabalho mais ágil e estratégico.

Além disso, a IA contribui para um melhor uso do tempo e dos recursos humanos, especialmente em empresas com estruturas grandes e processos distribuídos.

Na prática, isso se traduz em:

• Menos tempo gasto com atividades repetitivas
• Processos internos mais rápidos e padronizados
• Maior foco das equipes em análise, estratégia e inovação
• Redução de retrabalho e erros operacionais

Uso de IA para previsibilidade, controle e gestão em ambientes complexos

Em ambientes corporativos complexos, a inteligência artificial ajuda a transformar dados históricos e informações em tempo real em previsões mais precisas, apoiando o controle e a gestão do negócio.

Entre os principais impactos estão:

• Antecipação de demandas e gargalos operacionais
• Melhor controle de indicadores e performance
• Apoio à gestão de riscos e conformidade
• Mais visibilidade sobre processos críticos
• Tomada de decisão mais rápida e fundamentada

O que considerar antes de escalar o uso de IA no negócio

Antes de escalar o uso da inteligência artificial, é fundamental avaliar se o negócio está preparado para sustentar essa evolução. IA em larga escala exige governança, estrutura tecnológica e clareza de objetivos para gerar valor contínuo e evitar iniciativas desconectadas ou pouco eficientes.

Infraestrutura tecnológica, conectividade e nuvem

A base de qualquer estratégia de IA está na infraestrutura. Conectividade estável e ambientes em nuvem permitem que dados circulem com segurança, escala e desempenho, viabilizando análises e automações mais avançadas.

Alguns pontos essenciais nessa etapa são:

• Conectividade de alta performance para operações críticas
• Ambientes em nuvem flexíveis e escaláveis
• Integração entre sistemas e aplicações
• Segurança da informação e proteção de dados
• Capacidade de suportar grandes volumes de dados

Qualidade dos dados e integração entre sistemas

A inteligência artificial só funciona bem quando os dados são confiáveis, organizados e acessíveis. Informações dispersas, incompletas ou desatualizadas comprometem análises, previsões e automações, limitando o potencial da IA no negócio.

Além disso, integrar sistemas e bases de dados é essencial para criar uma visão unificada da operação. Quanto mais conectadas estiverem as informações, mais precisos e relevantes serão os resultados gerados pela IA.

Pessoas, cultura e preparo da empresa para uma estratégia de IA

Mais do que tecnologia, a adoção de IA envolve pessoas e mudança cultural. Preparar a empresa para essa jornada significa alinhar equipes, processos e expectativas em torno de uma estratégia clara.

Isso inclui:

• Capacitação das equipes para uso e interpretação de dados
• Clareza sobre objetivos e impactos da IA no negócio
• Integração entre áreas técnicas e estratégicas
• Cultura orientada à inovação e melhoria contínua
• Governança para uso responsável da tecnologia

Como dar os primeiros passos para aplicar IA de forma estruturada

O caminho para aplicar inteligência artificial de forma consistente começa com planejamento. Em vez de adotar várias soluções ao mesmo tempo, o ideal é identificar onde a IA pode gerar mais impacto e alinhar essa decisão aos objetivos do negócio.

Começar pequeno, testar, medir resultados e escalar gradualmente ajuda a reduzir riscos e aumenta as chances de sucesso. Essa abordagem permite que a empresa aprenda, ajuste processos e fortaleça sua base tecnológica ao longo do tempo.

Alguns passos iniciais incluem:

• Mapear processos que podem se beneficiar da automação
• Avaliar a maturidade dos dados e da infraestrutura
• Definir objetivos claros e indicadores de sucesso
• Envolver equipes desde o início da estratégia
• Construir uma jornada de evolução contínua com IA

IA como aliada da evolução contínua dos negócios

A inteligência artificial se consolida como uma aliada estratégica na evolução dos negócios, quando integrada a uma base tecnológica sólida. Conectividade, nuvem e comunicação eficiente criam o ambiente necessário para que a IA gere valor de forma consistente e é nesse contexto que as soluções da Vivo apoiam o seu negócio em jornadas de crescimento mais estruturadas.

Mais do que adotar tecnologia, aplicar IA é um processo contínuo de aprendizado, adaptação e melhoria. Empresas que encaram essa jornada com visão estratégica conseguem ganhar eficiência, tomar decisões mais inteligentes e se preparar melhor para os desafios de um mercado cada vez mais orientado por dados.