A Inteligência Artificial vem ganhando protagonismo nos negócios — e com razão. A automação de tarefas operacionais gera ganhos claros em produtividade, agilidade e redução de custos.
Segundo a McKinsey & Company, “mais de 75% das empresas já utilizam IA em pelo menos uma função do negócio”, especialmente nas áreas de atendimento, análise de dados e marketing.
Exemplos positivos
- Atendimento ao cliente: bots bem treinados conseguem resolver até 70% das dúvidas simples, liberando o time humano para o que realmente importa.
- Previsão de demanda: modelos preditivos ajudam empresas a reduzir rupturas de estoque em até 30%, otimizando a cadeia de suprimentos.
Mas e quando a IA é mal implantada?
Exemplos negativos
- De acordo com o MIT Sloan Management Review, “erros em dados de treinamento, como rótulos incorretos e informações desatualizadas, comprometem todo o sistema de IA”. Isso gera respostas incoerentes, falhas no atendimento e até problemas de imagem.
- A falta de processos claros também pode gerar riscos. Segundo a Gartner, “sem governança, empresas acabam automatizando ineficiências, o que amplia falhas em vez de resolvê-las.”
Por que processos bem definidos são essenciais antes de implantar qualquer IA?
Como reforça a Harvard Business Review, “todos querem trabalhar no modelo, mas poucos focam nos dados. Exigir qualidade e estrutura é o que realmente aumenta as chances de sucesso da IA.”
Antes de apostar que a IA vai resolver tudo, o ideal é entender profundamente seu produto, mercado e cliente — e só então aplicar tecnologia de forma estratégica.
IA não substitui pensamento. Ela potencializa. Por isso, o processo precisa ser bom.
Antes de dar o próximo passo com IA, tenha certeza de que seus processos são claros e bem definidos. Conheça o trabalho da OOB.EX: oobex.com.br
#Processos #IA #Automação #AltaPerformance #TransformaçãoDigital #OOBEX