A IA empresarial está saindo do laboratório e entrando no centro operacional das organizações. Após vários anos de experimentação, lideranças agora enfrentam pressão para demonstrar resultados concretos dos investimentos em IA, seja eficiência operacional, redução de custos ou decisões mais rápidas.

Ao mesmo tempo, os avanços nos modelos fundacionais aceleraram a adoção, elevaram as expectativas e também aumentaram a complexidade e o risco. Nesta nova fase, o sucesso depende menos de implementar IA rapidamente e mais de implementá-la com qualidade.

A seguir, exploramos quatro tendências de IA empresarial que observamos em nossos projetos com clientes e o que elas significam para as organizações.

Tendência 1: A IA empresarial evolui da experimentação para a realidade operacional

A mudança mais relevante na IA empresarial é a transição da experimentação para a entrega. As iniciativas de IA deixaram de ser financiadas principalmente por orçamentos de inovação, onde a exploração e o erro são tolerados. Cada vez mais, os investimentos passam a ser liderados pelas áreas de tecnologia e de negócios, onde confiabilidade, controle de custos e retorno mensurável sobre o investimento são inegociáveis.

Essa transição é especialmente visível no setor de energia, onde a IA precisa se integrar de forma fluida às tecnologias operacionais existentes, às plataformas de dados e aos processos críticos para a segurança. Casos de uso como manutenção preditiva, previsão de demanda, otimização de redes e análise de comercialização de energia agora precisam operar com confiabilidade em escala, e não permanecer isolados em ambientes de prova de conceito.

Como resultado, lideranças do setor de energia estão reduzindo o escopo de iniciativas. Em vez de conduzir dezenas de pilotos, priorizam um número menor de casos de uso de alto valor e investem nas plataformas, nas bases de dados e nos modelos operacionais necessários para sustentá-los.

A IA gera mais valor quando é tratada como infraestrutura essencial, projetada, governada e suportada como qualquer outro sistema crítico. Organizações que adotam essa abordagem estão muito mais preparadas para escalar a IA com segurança e consistência.

Tendência 2: Produtividade de desenvolvedores e áreas administrativas lidera a adoção

Embora a IA voltada ao cliente receba mais destaque, o valor mais rápido e consistente tem surgido no aumento de produtividade de desenvolvedores e na automação de áreas administrativas. Esses casos de uso tendem a ser mais simples de implementar, mais fáceis de mensurar e mais alinhados aos programas de transformação já em curso.

No setor financeiro, essa tendência é ainda mais evidente. Bancos e seguradoras enfrentam pressão constante para modernizar ambientes tecnológicos complexos e, ao mesmo tempo, manter conformidade regulatória. Ferramentas de engenharia apoiadas por IA, como assistentes de código, testes automatizados, geração de documentação e triagem de incidentes, ajudam equipes a entregar mudanças com mais velocidade e qualidade. Em paralelo, a automação de fluxos de trabalho em áreas como relatórios de conformidade, integração de clientes e operações reduz esforço manual e risco operacional.

O que torna esses casos de uso atraentes é a clareza dos resultados. Ganhos em velocidade de entrega, redução de falhas e aumento de produtividade podem ser quantificados rapidamente, o que permite construir casos de negócio sólidos e reinvestir as economias geradas. Além disso, esses usos ocorrem majoritariamente em ambientes internos controlados, o que reduz riscos relacionados a dados e reputação e acelera a adesão das partes interessadas.

Para muitas organizações, desenvolver essa capacidade cria as condições necessárias para avançar, ao longo do tempo, para casos de uso mais complexos, voltados ao cliente ou críticos para a tomada de decisão.

Tendência 3: Laboratórios de IA competem por meio da verticalização

À medida que os modelos fundacionais se tornam cada vez mais padronizados, a diferenciação entre provedores de IA deixa de se concentrar apenas no desempenho do modelo e passa a focar no valor específico para cada setor. A pergunta das empresas deixa de ser “Qual modelo é o melhor?” e passa a ser “Qual plataforma melhor se adapta ao nosso setor, aos nossos dados e às nossas restrições operacionais?”.

Muitos provedores líderes seguem esse caminho, seja incorporando capacidades de IA diretamente em serviços em nuvem voltados a setores específicos, seja focando fluxos de trabalho empresariais ou posicionando modelos com ênfase em segurança e sustentabilidade para ambientes regulados. Em todos os casos, o objetivo é acelerar o tempo até a geração de valor ao alinhar descoberta, implementação e governança às necessidades reais das organizações.

Para as empresas, a verticalização pode facilitar a entrega. Integrações pré-configuradas, arquiteturas de referência e ferramentas desenvolvidas para setores específicos permitem que equipes avancem com mais rapidez e evitem resolver repetidamente os mesmos problemas. O ponto de atenção é o risco de dependência excessiva de um fornecedor e a necessidade de não sacrificar flexibilidade de longo prazo em troca de ganhos imediatos.

Na nossa visão, a abordagem mais eficaz combina plataformas sólidas com uma arquitetura que preserve a liberdade de escolha. As organizações que vão ter sucesso são aquelas que aproveitam as vantagens setoriais quando agregam valor, sem abrir mão de princípios de desenho que garantam flexibilidade à medida que o mercado evolui.

Tendência 4: A governança continua sendo a principal tensão não resolvida

Apesar do avanço em outras frentes, a governança de IA continua sendo um desafio persistente. Segurança, privacidade, conformidade regulatória e risco de modelo são preocupações amplamente reconhecidas, mas o investimento em governança muitas vezes não acompanha o ritmo de implementação. O principal motivo é a dificuldade de associar governança diretamente a retornos financeiros de curto prazo.

À medida que sistemas de IA se tornam parte de fluxos de trabalho críticos, as consequências de uma governança frágil se ampliam. Vazamento de dados, resultados enviesados e falta de clareza sobre responsabilidades representam riscos relevantes para os negócios, especialmente em setores regulados. Ao mesmo tempo, muitas organizações ainda não dispõem de padrões consistentes para gestão do ciclo de vida de modelos, auditabilidade e definição clara de responsabilidades operacionais.

Com frequência, a governança é vista como um obstáculo à inovação, e não como um habilitador de escala. Isso leva a controles fragmentados, aprovações manuais e práticas inconsistentes que retardam a entrega sem reduzir riscos de forma efetiva.

Organizações líderes começam a adotar uma abordagem diferente. Ao incorporar a governança às plataformas e aos processos de entrega, por meio de diretrizes padronizadas, monitoramento automatizado e modelos claros de responsabilidade, reduzem atritos e aumentam a confiança. Nesse modelo, a governança se torna base para entregas mais rápidas e seguras, e não um elemento secundário.

Enquanto essa mentalidade não se tornar predominante, a governança continuará sendo o principal fator limitante na adoção de IA empresarial.

À medida que a IA empresarial entra em uma fase mais disciplinada e orientada à entrega, as organizações que vão ter sucesso são as que tratarem a IA como uma capacidade essencial, e não como uma tecnologia experimental.

O futuro da IA empresarial pertence às organizações que dedicam menos atenção ao entusiasmo momentâneo e mais foco à execução. Entre em contato conosco e explore como a IA pode transformar sua organização.