Segundo o executivo e diretor de tecnologia, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, empresas que tratam a inteligência artificial apenas como tendência perdem a chance de reorganizar processos, reduzir falhas e melhorar decisões. Pois o valor dessa tecnologia aparece quando ela deixa de ser vista como ferramenta isolada e passa a integrar a rotina operacional, comercial e administrativa.
Uma vez que a inteligência artificial pode apoiar produtividade, atendimento, análise de dados, automação e tomada de decisão. No entanto, seu uso exige critério. Não basta adotar sistemas sofisticados sem compreender quais problemas precisam ser resolvidos. Pensando nisso, a seguir, veremos como essa tecnologia pode gerar ganhos reais nas empresas.
Como as empresas podem usar a inteligência artificial na produtividade?
A produtividade costuma ser o primeiro campo de aplicação porque muitas rotinas internas consomem tempo com tarefas repetitivas. Relatórios, triagens, cadastros, conferências, organização de informações e acompanhamento de demandas podem ser acelerados com sistemas inteligentes. Assim, as equipes ganham mais tempo para atividades analíticas e estratégicas.
Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira percebe que a inteligência artificial não substitui o raciocínio humano, ela amplia a capacidade de execução quando aplicada com método. Esse ponto é importante porque a tecnologia deve funcionar como apoio ao trabalho, e não como solução automática para problemas mal definidos.
Por que a inteligência artificial melhora o atendimento?
O atendimento ao cliente exige rapidez, consistência e personalização. Nesse sentido, a inteligência artificial permite organizar históricos, identificar dúvidas recorrentes, sugerir respostas e encaminhar solicitações com mais precisão. Com isso, as empresas conseguem reduzir filas, evitar retrabalho e melhorar a experiência do público.
Ainda assim, o atendimento automatizado precisa de supervisão, como comenta Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, executivo e diretor de tecnologia. Respostas frias, genéricas ou desconectadas do contexto prejudicam a relação com o cliente. Por isso, a melhor aplicação combina automação com revisão humana, principalmente em situações sensíveis, reclamações complexas ou negociações que exigem interpretação.
Onde a análise de dados gera mais valor?
Dados isolados não produzem inteligência. O valor surge quando as empresas conseguem transformar informações dispersas em padrões úteis para a gestão. A inteligência artificial contribui nesse processo ao identificar tendências, cruzar variáveis e apontar comportamentos que seriam difíceis de perceber manualmente.
Conforme frisa Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, a análise de dados fortalece a tomada de decisão quando conecta operação, mercado e comportamento do consumidor. Dessa maneira, a empresa deixa de depender apenas de percepção intuitiva e passa a construir escolhas com base em sinais concretos. Isto posto, entre as aplicações mais relevantes, destacam-se:
- Previsão de demanda: ajuda a estimar vendas, estoques e sazonalidades com maior precisão.
- Análise de clientes: identifica perfis, preferências, recorrência e risco de perda.
- Monitoramento financeiro: aponta desvios, custos excessivos e oportunidades de economia.
- Avaliação de desempenho: organiza indicadores para medir resultados por setor ou campanha.
Essas aplicações tornam a gestão mais clara. Além disso, reduzem decisões impulsivas, pois permitem comparar cenários antes de agir. O resultado é uma operação mais orientada por evidências e menos vulnerável a ruídos internos.
A inteligência artificial pode apoiar decisões estratégicas?
Apoiar decisões não significa entregar respostas prontas. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira pondera que a inteligência artificial ajuda as empresas a simular cenários, organizar riscos, comparar alternativas e interpretar grandes volumes de informação. Com isso, líderes conseguem avaliar consequências antes de direcionar recursos, lançar produtos ou alterar processos internos.
Esse apoio é especialmente útil em ambientes competitivos. Mudanças de preço, comportamento do consumidor, custos operacionais e gargalos produtivos podem ser acompanhados com mais agilidade. Assim, a decisão deixa de ser apenas reativa e passa a considerar sinais antecipados.
Uso inteligente começa pelo problema certo
Em conclusão, empresas que usam inteligência artificial com maturidade começam pela pergunta mais importante: qual decisão, processo ou gargalo precisa melhorar? Essa lógica evita investimentos dispersos e favorece uma adoção mais consistente. A tecnologia, nesse cenário, deixa de ser adorno digital e passa a atuar como infraestrutura de eficiência.
Desse modo, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira conclui que a inteligência artificial deve ser incorporada com clareza de propósito, governança e acompanhamento humano. Portanto, o diferencial não está apenas na ferramenta escolhida, mas na capacidade de transformar informação em ação qualificada.
Autor: Diego Rodríguez Velázquez
