Como empresas estão aplicando IA na prática, segundo o Google Cloud

A adoção da Inteligência Artificial nas empresas já é uma realidade, mas os caminhos para aplicá-la de forma eficiente, estratégica e responsável ainda geram dúvidas. Em entrevista ao Podcast Canaltech, Fernanda Jolo, líder de engenharia de soluções em IA no Google Cloud para a América Latina, compartilhou bastidores, aprendizados e cases práticos de como a tecnologia tem gerado impacto real em diversos setores.

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IA além do hype

Segundo Fernanda, o mercado já superou a fase da “feira de ciências”, marcada por testes experimentais com IA generativa. “Em 2023, vimos muitas empresas testando, mas sem saber ao certo o que estavam buscando. Em 2024, já temos dezenas de casos em produção na América Latina, inclusive com retorno sobre investimento mensurável”, explica.

Um estudo recente em parceria com a BCG apontou que 60% das empresas que adotaram IA relataram aumento de receita. “O impacto está acontecendo. O consumidor percebe, e os líderes também. Mas é preciso sair do modismo e começar do jeito certo”, alerta.

Começar certo: valor antes da tecnologia

Uma das armadilhas mais comuns, segundo Fernanda, é iniciar um projeto movido apenas pela vontade de “usar IA”. Para ela, o ponto de partida deve ser sempre o problema de negócio. “A pergunta não é o que dá para fazer com IA. É: qual a sua dor hoje? A partir disso, a gente entende se a IA pode ser parte da solução e, na maioria das vezes, é.”

No Google Cloud, a abordagem é construir soluções escaláveis desde o início, com foco em segurança, governança de dados e resultados de longo prazo. “Não dá para começar sem pensar no que vem depois. A tecnologia precisa ser robusta, segura e evoluir com a empresa.”

Os erros mais comuns ao adotar IA

Entre os principais erros na hora de implementar IA, Fernanda destaca:

• Iniciar projetos sem envolver as áreas de negócio
• Focar apenas na área de TI, sem participação do usuário final
• Gastar tempo demais testando novas versões de modelos e nunca entrar em produção
• Limitar a IA a dados estruturados, sem explorar texto, imagem, áudio e vídeo

“IA é muito mais do que planilha. Estamos na era multimodal. E a inovação acontece quando a gente pensa fora da caixa.”

IA responsável é IA com ética, segurança e transparência

Fernanda também falou sobre a importância da IA responsável. “Tecnologia não tem ética. Quem define como usar somos nós. Por isso, temos comitês internos, garantias de propriedade intelectual, modelos auditáveis e exigimos diversidade nos testes e desenvolvimento. Tudo isso faz parte da responsabilidade.”

Ela destaca ainda a preocupação crescente das empresas com segurança de dados, rastreabilidade e conformidade regulatória. “Empresas sérias já entenderam que IA responsável não é opcional.”

Casos reais: de banco de sangue à automação no Big Brother

Ao longo da entrevista, Fernanda citou diversos cases com IA:

• Hemominas: uso de IA para identificar possíveis doadores de sangue e conduzir conversas sensíveis, aumentando o engajamento com campanhas;
• Globo/Big Brother Brasil: automação de conteúdo com reconhecimento de imagem, sentimentos e voz, otimizando a produção e engajamento do Globoplay;
• Tributei: startup que aumentou em 400% a performance no cálculo de tributos com IA;
• Dasa: automação de diagnósticos médicos e envio de alertas com base em exames;
• C6 Bank e Banco Rendimento: uso de IA para análise financeira, atendimento via WhatsApp e personalização de ofertas.

“Cada setor tem uma oportunidade diferente. A IA está transformando todos os mercados, da saúde ao entretenimento.”

O futuro: agentes inteligentes e IA para todos

Para Fernanda, a próxima grande virada será a era dos agentes corporativos. “A gente já fala que está na era agêntica, mas ainda é só o começo. Os agentes vão sair do papel de assistentes para se tornarem executores de tarefas autônomas e integrados aos sistemas internos das empresas.”

Um exemplo disso é o Agent Space, plataforma do Google Cloud que permite que qualquer funcionário, de qualquer área, use IA para ser mais produtivo. A solução já conta com integração nativa com sistemas como SAP, Salesforce, Microsoft Teams e Workspace, além do NotebookLM, que permite organizar projetos com apoio direto da IA.

“O desafio agora não é mais ter acesso à IA. É saber o que fazer com ela na prática.”

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