Empresas brasileiras enfrentam dificuldades na implementação de IA avançada

Empresas brasileiras avançam na IA, mas enfrentam desafios para estruturar dados, processos e qualidade da informação antes de usar modelos avançados.
A pressa pela adoção faz com que diferentes bases de dados fiquem desintegradas, limitando a eficácia de sistemas de IA generativa.
Consumidores exigem experiências rápidas e multicanal, o que impulsiona jornadas contínuas entre WhatsApp, apps, telefone e outros canais.
A memória contextual das plataformas de IA passa a entender histórico e preferências, permitindo atendimentos que combinam texto, áudio e vídeo.
A IA atua como camada de apoio para equipes humanas, transformando profissionais em “superagentes” e liberando tempo para análise e tomada de decisão.

A inteligência artificial avança rapidamente nas operações de empresas brasileiras, indo além de chatbots e automações simples. Hoje, há projeto para agentes autônomos, copilotos corporativos e sistemas capazes de decidir, interpretar contexto e interagir com clientes em múltiplos canais.

Para especialistas, o maior entrave não é a tecnologia, mas a preparação para utilizá-la de forma correta. A prioridade precisa ser estruturar dados, processos e qualidade das informações que alimentam os modelos, pois a eficácia das respostas depende do input.

Segundo Fernando Migrone, vice-presidente de Marketing da Zendesk para a América Latina, a pressa pela IA tem levado empresas a implementar soluções sem maturidade de dados. Quando a qualidade é baixa, os resultados também são ruins.

O desafio é ainda maior porque muitos negócios tentam encaixar IA em operações fragmentadas, com bases desconectadas. A transformação digital, acelerada pela pandemia, deixou de ser diferencial para se tornar condição de sobrevivência.

Ao mesmo tempo, os consumidores demandam experiências rápidas, integradas e multicanal. O brasileiro quer atendimento no momento, no canal de preferência e sem repetição de dados, o que aumenta a pressão sobre as empresas.

O avanço moderno está na memória contextual das plataformas. Em vez de conversas isoladas, os sistemas passam a entender histórico, preferências e continuidade, inclusive alternando entre texto, áudio e vídeo no mesmo atendimento.

Essa evolução não substitui totalmente a mão de obra; ela atua como camada de apoio que eleva a eficiência das equipes. IA transforma profissionais em superagentes, ampliando a capacidade de entrega quando bem integrada aos processos.

Tarefas repetitivas são rapidamente absorvidas pelas ferramentas generativas, liberando tempo para análise, estratégia e decisão. O foco deixa de ser apenas automatizar e passa a melhorar a qualidade das decisões.

Na área de marketing, atividades que antes demandavam meses de trabalho técnico passam a ser concluídas em horas com IA e automação de dados, mantendo a necessidade de conhecimento humano especializado. A formação contínua continua essencial.