A inteligência artificial virou tema obrigatório em reuniões, eventos e timelines. Todo mundo fala, todo mundo comenta, mas bem menos gente sabe como aplicar IA na prática, de forma segura e com impacto real na operação.

Entre o “precisamos usar IA” e o “a IA realmente aumentou a produtividade do time” existe um caminho importante, que não passa por uma ferramenta milagrosa, e sim por três pilares bem concretos:

• clareza de objetivo
• organização de processos
• cuidado com dados e pessoas

Neste artigo, vamos tirar a IA da bolha do hype e mostrar passos práticos para começar na sua empresa com segurança, produtividade e foco em resultado, sem pânico, sem modismo e sem promessas vazias.

Por que falar de IA além do hype?

O hype da IA aparece quando a tecnologia vira moda e as decisões nascem mais da urgência de “não ficar para trás” do que de uma necessidade real de negócio. É aí que surgem frases como:

• IA em todas as coisas 
• “Vamos contratar alguma ferramenta só para dizer que usamos IA.”

O problema é que isso costuma gerar:

• projetos caros que não saem do lugar;
• ferramentas contratadas e pouco usadas;
• times desconfiados ou com medo de perder espaço.

Ao mesmo tempo, vários estudos mostram o enorme potencial da IA para produtividade e crescimento, quando aplicada a casos de uso reais, conectados à estratégia do negócio. Relatórios como o da McKinsey sobre o potencial econômico da IA generativa estimam trilhões de dólares em valor para empresas no mundo todo quando a tecnologia é usada de forma focada, e não como moda passageira.  The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey & Company

Sair do hype é entender que IA não é um fim em si mesma. Ela é um meio para:

• reduzir desperdícios,
• ganhar tempo,
• melhorar decisões
• e apoiar o crescimento do negócio.

Antes de escolher ferramentas, organize a casa

Antes de falar de modelos, APIs e nomes de ferramentas, vale voltar para o básico: o quanto a sua operação está preparada para receber IA.

Comece pelos objetivos de negócio

Perguntas simples ajudam a trazer foco:

• O que queremos melhorar nos próximos 6 a 12 meses?
• Onde hoje perdemos mais tempo, dinheiro ou oportunidades?
• Como saberemos que um projeto de IA deu certo?

Objetivos como:

• Reduzir retrabalho,
• Diminuir tempo de atendimento,
• Agilizar análise de dados,
• Ou desafogar o time de atividades operacionais

são infinitamente mais úteis do que “ter um projeto de IA” só para dizer que está inovando.

Mapeie processos e dores do dia a dia

Em vez de começar pela lista de ferramentas, comece pela realidade do seu time:

• Quais tarefas são repetitivas e consomem tempo demais?
• Onde existe muito copiar e colar, conferência manual, planilhas paralelas?
• Quais processos geram mais atrasos, erros ou retrabalho?

Esse mapeamento mostra onde a IA e a automação podem ajudar de verdade, e onde não faz sentido mexer agora.

Olhe para a qualidade dos dados

Sem dados minimamente organizados, dificilmente a IA vai entregar todo o seu potencial. Alguns movimentos importantes:

• Definir onde cada informação “mora” oficialmente (sistemas, pastas, ferramentas).
• Evitar duplicidades e versões conflitantes do mesmo dado.
• Garantir que informações essenciais estejam atualizadas.
• Seguir boas práticas de governança de dados, como as discutidas em materiais de data governance ( Data governance best practices. Tableau) de grandes players de analytics, ajuda a construir uma base mais confiável para qualquer iniciativa de IA.

Passo a passo para começar com IA na sua empresa

Com a casa mais organizada, fica muito mais fácil começar sem cair no caos. Abaixo, um caminho possível para dar os primeiros passos.

1. Escolha casos de uso simples e de alto impacto

Procure processos que sejam:

• fáceis de entender,
• relevantes para o dia a dia,
• rápidos de testar.

Alguns exemplos:

• Respostas inteligentes para dúvidas frequentes de clientes, usando IA para sugerir redações ou respostas padrão que o time valida e adapta.
• Apoio na criação de relatórios e resumos, a partir de informações que a empresa já tem (atas, documentos, dashboards).
• Classificação automática de e-mails ou chamados, por tipo ou prioridade, para organizar filas de atendimento.

Você não precisa começar pelo projeto mais complexo da empresa. Pelo contrário: comece por algo que deixe o valor visível rapidamente e ajude a construir confiança interna.

Exemplo prático:
Uma equipe de atendimento pode começar usando IA apenas para rascunhar respostas padrão para dúvidas recorrentes. O time continua revisando tudo, mas passa a gastar menos tempo no “texto em branco” e mais tempo nos casos realmente complexos.

2. Comece com pilotos, não com um mega projeto

Em vez de anunciar uma transformação gigante, pense em pilotos controlados:

• um time,
• um processo,
• um fluxo específico.

Teste, colha feedback, ajuste e só então amplie para outras áreas. Assim, você reduz:

• risco,
• custo,
• e resistência interna.

Pilotos bem-sucedidos viram provas concretas de que a IA pode ajudar, e não um projeto abstrato que ninguém entende direito.

3. Traga as pessoas para o centro

Implementar IA significa, na prática, mudar a forma como as pessoas trabalham. Se isso não for bem cuidado, a tecnologia encontra resistência.

Algumas atitudes que ajudam:

• Explicar o porquê do projeto e o que se espera da IA.
• Deixar claro que o objetivo é tirar o peso operacional, não substituir o time.
• Ouvir a equipe: o que está funcionando? o que não está? o que pode melhorar?

Quando o time entende que a IA veio para ser parceira e não ameaça, a adoção é muito mais natural, e as pessoas começam, inclusive, a sugerir novos usos.

4. Meça resultado, não só “quantidade de IA”

Ter IA rodando não significa, automaticamente, ter resultado.

Defina alguns indicadores simples, como:

• Tempo médio de execução de uma tarefa antes x depois.
• Número de erros ou retrabalhos antes x depois.
• Percepção do time sobre o novo fluxo de trabalho (pesquisas rápidas funcionam muito bem).

O importante é mostrar, com fatos, que a IA trouxe ganho real, não só novidade. Isso ajuda a priorizar próximos passos e justificar investimentos.

Como garantir segurança no uso de IA

Uma parte crítica da jornada é garantir que o uso de IA respeite:

• a privacidade das pessoas,
• a legislação,
• e a estratégia do negócio.

Cuidado com dados sensíveis

É fundamental deixar claro para o time:

• Quais informações podem ser usadas em ferramentas de IA.
• Quais dados não devem sair de ambientes internos (contratos, dados pessoais sensíveis, estratégias de negócio, etc.).

No Brasil, a principal referência para proteção de dados é a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)  Lei nº 13.709/2018, disponível no portal oficial do governo. A LGPD estabelece princípios como finalidade, necessidade, transparência e segurança, que precisam ser considerados em qualquer projeto de IA.

Lei nº 13.709/2018 – Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Palácio do Planalto

Crie orientações claras de uso

Políticas internas não precisam ser complicadas, mas precisam existir. Alguns pontos importantes:

• Ferramentas autorizadas para uso profissional.
• Tipos de tarefas que podem (ou não) ser feitas com IA.
• Necessidade de revisão humana em processos críticos (contratos, decisões financeiras, comunicação sensível, etc.).

Isso dá segurança tanto para a empresa quanto para o time, que passa a saber o que pode, o que não pode e onde ter mais cuidado ao usar IA.

IA como parceira da produtividade, não substituta das pessoas

Na prática, a IA funciona muito bem em tarefas:

• repetitivas,
• padronizáveis,
• que exigem lidar com grandes volumes de informação.

Enquanto isso, seguem sendo profundamente humanos:

• decisões estratégicas,
• negociação complexa,
• gestão de equipes,
• criação de relacionamentos e confiança com clientes.

Pesquisas em gestão e comportamento organizacional mostram que a IA tende a aumentar a produtividade, mas também pode trazer desafios de motivação e qualidade do trabalho se usada sem critério. Estudos publicados pela Harvard Business Review, por exemplo, indicam que profissionais apoiados por IA generativa produzem mais e mais rápido, porém podem se sentir menos engajados quando perdem a sensação de autoria ou propósito.

Por isso, mais do que “automatizar tudo”, o foco deve ser:

Quanto mais a IA cuida do operacional, mais tempo o time ganha para o que é realmente estratégico e humano.

Quando faz sentido contar com uma consultoria em automação e IA

Nem toda empresa precisa construir tudo sozinha e, muitas vezes, não é eficiente tentar.

Faz bastante sentido buscar uma consultoria especializada quando:

• você não quer desperdiçar orçamento testando dezenas de ferramentas sem rumo;
• existem muitos processos diferentes e você precisa de uma visão integrada;
• falta tempo interno para desenhar, implementar e acompanhar os projetos;
• A empresa quer acelerar resultados, mas não quer abrir mão de segurança e governança.

Uma consultoria em automação e IA ajuda a:

• escolher os primeiros casos de uso com maior potencial de retorno;
• desenhar fluxos que conversem com os sistemas que a empresa já usa;
• estruturar governança, segurança e boas práticas de uso;
• apoiar o time na mudança de rotina e na adoção das soluções.

É aqui que entra o papel de parceiros como a GRU Solutions, unindo tecnologia, automação de processos e inteligência artificial com uma visão estratégica de produtividade e eficiência, sempre conectada à realidade do negócio, e não a modismos.

Próximos passos: por onde sua empresa pode começar nos próximos dias

Se você quer começar a usar IA além do hype, não precisa esperar “o momento perfeito”. Dá para dar alguns passos simples já nos próximos dias:

Checklist rápido:

• Listar de 3 a 5 tarefas repetitivas que tomam muito tempo da equipe.
• Identificar quais delas têm maior impacto se forem automatizadas ou apoiadas por IA.
• Conversar com as áreas envolvidas (negócio, TI, pessoas) sobre prioridades e riscos.
• Avaliar se faz sentido contar com um parceiro especializado para desenhar os primeiros projetos.

A partir daí, você já deixa de estar só no discurso sobre IA e começa a construir resultados concretos, passo a passo.

Quer tirar a IA do hype e levar para a prática na sua empresa?

Se você quer aplicar IA na sua empresa com segurança, produtividade e foco em resultado, sem modismos e sem promessas vazias, pode contar com a gente.

Fale com a GRU Solutions e vamos desenhar juntos os próximos passos da sua jornada com automação e inteligência artificial, começando por casos de uso simples, seguros e de alto impacto para o seu time.