Empresas buscam comprovar valor da IA com foco em dores de negócio
Destaques
- •Executivos de Salesforce, Ford e Iguá Saneamento discutem a integração bem-sucedida de IA em operações e atendimento ao cliente.
- •Apesar de 77% dos profissionais verem IA como oportunidade de carreira, 70% dos CFOs enfrentam dificuldades em visualizar retorno financeiro direto.
- •Recomendações incluem focar em dores de negócio, garantir governança de dados e priorizar estratégia sobre modelos de linguagem.
Executivos de grandes empresas como Salesforce, Ford Motor e Iguá Saneamento compartilharam estratégias para integrar Inteligência Artificial (IA) em suas operações e aprimorar o serviço ao cliente durante o Heart of Service Summit 2026. O debate girou em torno de como empresas estão obtendo sucesso com a tecnologia, superando desafios e demonstrando o valor tangível da IA.
Laís Domeneghetti, Diretora de Marketing de Produtos da Salesforce, apresentou dados que indicam uma visão positiva da IA entre os profissionais. Segundo a sétima edição do State of Service, 77% dos profissionais de atendimento veem a IA como uma oportunidade de desenvolvimento de carreira, e 79% dos líderes a consideram essencial para os negócios. Mais de 60% das empresas relatam obter valor tangível com a IA em menos de 60 dias de implementação.
No entanto, Domeneghetti apontou um contraste com a percepção dos CFOs. Dados do Gartner revelam que cerca de 70% desses líderes têm dificuldade em visualizar o retorno financeiro direto da IA. A executiva atribui isso a projetos-piloto excessivamente complexos, que ultrapassam o prazo de 60 dias sem entregas claras, perdendo o fôlego e dificultando a justificativa de investimentos.
Estratégias para projetos de IA bem-sucedidos
Rebeca Almeida, Gerente de TI da Ford Motor, explicou que a montadora adota a metodologia das “Big Bets” para evitar o esgotamento de projetos de IA. A Ford prioriza grandes apostas estratégicas diretamente vinculadas às dores do negócio antes de selecionar qualquer ferramenta tecnológica. Um exemplo é o “Twitch Hub”, uma aplicação que gera resumos de até 250 caracteres sobre o histórico do cliente e as condições do veículo, entregando essas informações diretamente aos concessionários no momento da recepção do consumidor. Essa ferramenta eliminou atritos na comunicação e registrou um índice de satisfação de 99% entre os concessionários.
A Ford também emprega copilotos de IA em seus “Command Centers” para monitorar dados, antecipar alertas de manutenção e orientar engenheiros em diagnósticos preventivos. Para garantir governança, observabilidade e gestão de custos, a companhia criou um “AI Transformation Office”, uma estrutura centralizada para disseminar a cultura de IA e gerenciar a infraestrutura de modelos. Almeida destacou que essa abordagem permitiu reduzir o tempo de treinamento e o tempo de atendimento, resultando em menor custo operacional.
IA na automação e democratização de dados
Daniel Puliti, Diretor de Estratégia Corporativa da Iguá Saneamento, compartilhou o impacto da IA na automação de processos complexos e na democratização de dados. Atualmente, 86% das interações de atendimento da companhia são resolvidas sem intervenção humana, o que gerou uma “expressiva redução nos custos operacionais digitais”. Em casos que exigem contato humano, consultores virtuais auxiliam os atendentes na navegação por diferentes regulamentações.
A Iguá analisa 100% dos atendimentos por voz e texto para retroalimentar a operação e detectar anomalias no abastecimento em tempo real. Segundo Puliti, a estruturação de um modelo semântico de dados foi fundamental para reduzir o consumo de tokens e acelerar a entrega de produtos de dados para áreas internas, como a de cobrança. Ele ressaltou que a automação traz impacto financeiro e valor intangível na percepção do cliente, com o objetivo de resolver demandas com o mínimo de atrito e em um único contato.
Recomendações para comprovar o valor da IA
Os executivos concordaram em um conjunto de recomendações para empresas que buscam comprovar o valor da IA. A principal orientação é iniciar qualquer iniciativa pela “identificação clara da dor de negócio que se pretende resolver”, evitando o uso da tecnologia pelo “simples ineditismo”. É reforçado que a organização e a governança da base de dados existente são “requisitos indispensáveis”, pois “dados semânticos garantem respostas mais acuradas e custos operacionais previsíveis”.
A escolha de um modelo de linguagem específico é considerada secundária, dada a rápida obsolescência das LLMs (Large Language Models). A energia corporativa deve ser direcionada para a estratégia de negócios, arquitetura de dados e governança operacional, garantindo que a implementação da IA esteja alinhada aos objetivos estratégicos da empresa.
