Empresas brasileiras ainda enfrentam desafios para implementar modelos avançados de IA nas operações

A inteligência artificial vive um momento de aceleração sem precedentes dentro das empresas brasileiras. O que até pouco tempo parecia restrito a chatbots e automações simples agora começa a avançar para estruturas muito mais sofisticadas, com agentes autônomos, copilotos corporativos e sistemas capazes de tomar decisões, interpretar contexto e interagir com clientes em múltiplos canais ao mesmo tempo.

Mas, apesar do entusiasmo do mercado, a corrida pela IA também começa a expor problemas estruturais dentro das companhias. E, na visão de Fernando Migrone, vice-presidente de Marketing da Zendesk para a América Latina, o maior desafio das empresas brasileiras hoje não está necessariamente na tecnologia, mas na preparação para usá-la corretamente.

“Todo mundo quer implementar IA. Mas antes disso, a empresa precisa olhar para dentro e entender se o básico está organizado”, afirma o executivo.

Segundo Migrone, muitas companhias avançam rapidamente para projetos de inteligência artificial sem antes estruturar dados, organizar processos ou revisar a qualidade das informações usadas para alimentar os sistemas. O problema é que, em modelos generativos, a qualidade da resposta depende diretamente da qualidade do dado de entrada. Se o dado for ruim, a resposta também tende a ser, esvaziando possibilidades que poderiam ser interessantes e desmotivando investimentos futuros.

“Existe uma máxima em tecnologia: o que você coloca dentro é o que vai sair. Se os dados estiverem ruins, o resultado também estará”, explica.

Na prática, isso significa que empresas pressionadas pela velocidade do mercado acabam tentando “plugar IA” em operações ainda fragmentadas, com bases desconectadas e pouca maturidade digital. O movimento ganhou força especialmente após a pandemia, quando a transformação digital deixou de ser diferencial e passou a ser questão de sobrevivência para muitos negócios.

Ao mesmo tempo, os consumidores passaram a exigir experiências muito mais rápidas e integradas. Para Migrone, o brasileiro é um dos usuários mais exigentes quando o assunto é experiência digital.

“O consumidor quer ser atendido da forma que ele quiser, na hora que ele quiser e no canal que ele quiser”, resume.

Esse comportamento pressiona empresas a criarem jornadas contínuas entre WhatsApp, aplicativos, telefone, chat e outros canais — sem obrigar o cliente a repetir informações a cada novo contato.

Segundo o executivo, um dos avanços mais importantes da nova geração de IA está justamente na memória contextual das plataformas. Em vez de conversas isoladas, os sistemas começam a entender histórico, preferências e continuidade das interações, inclusive alternando entre texto, áudio e vídeo dentro do mesmo atendimento.

Para as empresas, isso representa uma mudança importante também na forma de trabalhar. Em vez de substituir totalmente profissionais, a IA começa a funcionar como uma camada de apoio operacional para equipes humanas.

“O que a inteligência artificial está fazendo é transformar profissionais em superagentes”, afirma Migrone.

Segundo ele, tarefas repetitivas e operacionais tendem a ser absorvidas rapidamente pelas ferramentas, enquanto as pessoas passam a dedicar mais tempo à análise, estratégia e tomada de decisão.

Na área de marketing, por exemplo, atividades que antes exigiam meses de trabalho técnico hoje conseguem ser executadas em horas com apoio de ferramentas generativas e automação de dados. Mas, na visão do executivo, isso não reduz a importância do conhecimento humano, muito pelo contrário.

“É fácil treinar uma IA. Difícil é formar alguém com 15 ou 20 anos de experiência em uma área”, afirma.