A inteligência artificial deixou de ser restrita a projetos experimentais e passou a fazer parte das estratégias empresariais. A IA generativa está no centro desse movimento, com aplicações que vão da criação de conteúdos à análise de informações e apoio à tomada de decisão.
Segundo a pesquisa State of AI in the Enterprise 2026, da Deloitte, 42% das empresas brasileiras entrevistadas utilizam IA para promover mudanças estruturais nos negócios, acima da média global de 34%. Além disso, 59% dos respondentes apontam a melhoria da tomada de decisões e a geração de insights a partir de dados entre os principais impactos da tecnologia.
A tecnologia também muda a forma como profissionais interagem com sistemas, permitindo consultar informações e executar tarefas por meio de linguagem natural.
Mas o que caracteriza uma IA como generativa? Como ela funciona e onde pode ser aplicada? A seguir, veja os principais conceitos, exemplos, benefícios e desafios da IA generativa.
O que é IA generativa?
A IA generativa é uma tecnologia capaz de produzir novos conteúdos com base em padrões aprendidos durante seu treinamento. Os modelos são desenvolvidos com grandes volumes de dados e utilizam esse aprendizado para responder a diferentes solicitações.
Para entender o conceito mais amplo, vale conferir o conteúdo sobre inteligência artificial e conhecer os principais tipos e aplicações dessa tecnologia.
O usuário interage com o modelo por meio de um prompt, que corresponde à instrução enviada para a ferramenta. Um comando pode solicitar a criação de um texto, o resumo de um documento, a geração de uma imagem ou a análise de determinada informação.
A resposta depende do modelo utilizado, das informações disponíveis e da forma como o pedido é formulado. Por isso, resultados gerados por IA precisam ser avaliados antes de serem utilizados em atividades que exigem precisão.
Para que serve a IA generativa?
A IA generativa pode apoiar atividades de criação, análise e organização de informações. Entre os usos mais conhecidos estão:
- criação e revisão de textos;
- geração e edição de imagens;
- produção de vídeos e áudios;
- tradução e resumo de documentos;
- geração e análise de códigos;
- atendimento conversacional;
- análise de informações;
- criação de relatórios;
- automação de tarefas.
No ambiente corporativo, essas aplicações podem ser incorporadas a diferentes áreas, de marketing e atendimento a financeiro, RH, indústria e logística.
Como funciona a IA generativa?
O funcionamento começa no treinamento do modelo. Grandes volumes de dados são utilizados para que o sistema identifique padrões e relações entre diferentes informações.
Nos modelos de linguagem, por exemplo, o treinamento permite reconhecer relações entre palavras, frases e contextos. Quando o usuário envia um prompt, o modelo processa a solicitação e gera uma resposta com base no que aprendeu.
A qualidade do resultado também está relacionada ao contexto fornecido. Uma pergunta específica, com objetivo e informações relevantes, tende a produzir uma resposta mais adequada do que uma solicitação genérica.
Isso explica por que a aplicação empresarial exige mais do que simplesmente disponibilizar uma ferramenta de IA. Para responder a perguntas sobre vendas, estoque, financeiro ou RH, por exemplo, o sistema precisa ter acesso às informações que sustentam essas respostas.
Essa mudança também está relacionada ao conceito de AI First, no qual a inteligência artificial passa a ser considerada desde a concepção de produtos e soluções, e não apenas adicionada posteriormente como um recurso complementar.
Qual é a diferença entre IA e IA generativa?
Inteligência artificial é um campo amplo da computação que reúne diferentes tecnologias capazes de analisar informações, reconhecer padrões, fazer previsões e executar tarefas. A IA generativa é uma categoria voltada à criação de novos conteúdos.
Um sistema de IA pode identificar uma transação suspeita ou prever uma demanda. Uma solução generativa pode produzir um relatório, explicar um resultado ou responder a uma pergunta em linguagem natural.
As duas tecnologias podem ser utilizadas juntas. Um modelo pode identificar uma tendência nos dados e uma solução generativa apresentar os resultados em linguagem natural, por exemplo.
Quais são os exemplos de IA generativa?
Existem ferramentas de IA generativa voltadas para diferentes tipos de conteúdo. Entre os exemplos mais conhecidos estão:
Uma ferramenta genérica não conhece automaticamente os processos, regras e dados de uma organização.
Quais são as aplicações da IA generativa?
A IA generativa pode ser utilizada em diferentes atividades profissionais. Alguns usos já bastante difundidos incluem:
Criação de conteúdo
Textos, apresentações, roteiros, descrições de produtos e outros materiais podem ser criados ou revisados com auxílio da tecnologia.
Atendimento ao cliente
Soluções conversacionais podem interpretar solicitações e gerar respostas de acordo com o contexto da conversa, ajudando a automatizar parte do atendimento.
Análise de documentos
Contratos, relatórios, manuais e outros arquivos podem ser resumidos, organizados e consultados por meio de perguntas em linguagem natural.
Desenvolvimento de software
Ferramentas generativas podem auxiliar na criação, revisão, explicação e documentação de códigos.
Análise de dados
Grandes volumes de informações podem ser organizados e transformados em respostas mais fáceis de consultar, ajudando profissionais a identificar resultados e pontos de atenção.
O Analytics ERP amplia esse uso ao combinar indicadores de desempenho e inteligência artificial para apoiar a análise de dados e a geração de insights para a gestão.
Recursos humanos
No RH, a tecnologia pode apoiar atividades como criação de conteúdos, consulta a informações, treinamentos e processos de recrutamento. A Senior, por exemplo, já aborda aplicações de IA em tarefas como triagem de currículos e treinamento corporativo.
Gestão de riscos
A análise de grandes volumes de informações também pode contribuir para identificar padrões e antecipar situações que exigem atenção. Esse tipo de aplicação se relaciona diretamente com práticas de gestão de riscos.
Como a IA generativa pode ser usada nas empresas?
A adoção empresarial amplia o uso da IA generativa para além da criação de conteúdo. A tecnologia pode ajudar profissionais a consultar informações, interpretar dados e executar determinadas tarefas.
Um gestor pode, por exemplo, precisar entender o desempenho comercial de uma unidade. Em vez de consultar diferentes relatórios para encontrar os dados e depois organizar as informações manualmente, pode fazer uma pergunta em linguagem natural e receber uma análise baseada nos dados disponíveis.
O mesmo conceito pode ser aplicado a diferentes áreas. Na indústria, informações de equipamentos podem apoiar processos de manutenção preditiva. No financeiro, relatórios podem ser consultados e analisados com mais agilidade. No RH, informações sobre pessoas e processos podem ser acessadas de forma mais simples.
A IA na gestão empresarial pode ser aplicada justamente a esse tipo de atividade, aproximando a inteligência artificial dos processos e das informações utilizados pelas equipes.
O ganho está na conexão entre IA, dados e processos empresariais.
IA generativa e o ERP
Um ERP inteligente concentra informações de diferentes áreas da empresa, como vendas, compras, estoque, financeiro, fiscal e produção. Integrar recursos de IA a esse ambiente permite utilizar a tecnologia com acesso ao contexto da operação.
É essa proposta que orienta o ERP com inteligência artificial da Senior. A solução permite consultar dados e executar ações no Senior ERP diretamente pelo ChatGPT e pelo Claude, utilizando linguagem natural. A arquitetura utiliza MCP (Model Context Protocol) para conectar modelos de IA generativa ao ERP, mantendo permissões e regras de negócio.
A diferença está no acesso ao contexto empresarial. Uma IA genérica pode produzir uma resposta sobre determinado assunto, mas não conhece automaticamente os pedidos, clientes, estoques, regras fiscais ou processos de uma empresa. O ERP fornece essas informações para que a IA possa trabalhar sobre situações reais da operação.
O que é a SARA da Senior?
A SARA (Senior Agent for Recommendation & Analysis) é a plataforma de IA da Senior, formada por agentes especializados para diferentes áreas e processos empresariais.
Os agentes de IA permitem que a tecnologia vá além da geração de respostas, atuando sobre objetivos e contextos específicos. A SARA reúne mais de 50 agentes para áreas como Financeiro, RH, Vendas, Indústria, Agro, Logística, Construção e Varejo.
Um dos diferenciais está na especialização. Em vez de utilizar uma ferramenta genérica para qualquer situação, os agentes são desenvolvidos para necessidades específicas do negócio.
A SARA representa essa aplicação da inteligência artificial dentro do ambiente empresarial, conectando agentes especializados aos processos e informações utilizados pelas equipes.
Quais são os benefícios da IA generativa?
Quando aplicada a processos adequados, a IA generativa pode contribuir para diferentes aspectos da rotina empresarial:
- Produtividade: reduz o tempo gasto em tarefas de pesquisa, organização e produção de conteúdo.
- Acesso à informação: facilita consultas a documentos e grandes volumes de dados.
- Automação: apoia a execução de atividades repetitivas.
- Agilidade: acelera consultas, análises e produção de materiais.
- Tomada de decisão: ajuda profissionais a interpretar informações relevantes para o negócio.
O benefício não está apenas na velocidade. A tecnologia também pode tornar informações que antes estavam espalhadas em diferentes sistemas ou documentos mais acessíveis para quem precisa utilizá-las.
Quais são os riscos e limitações da IA generativa?
A IA generativa ainda apresenta limitações que precisam ser consideradas antes de sua adoção em processos empresariais.
A pesquisa da Deloitte mostra essa dificuldade: apenas 23% das empresas brasileiras entrevistadas conseguiram levar 40% ou mais de seus projetos-piloto de IA para a operação. Ao mesmo tempo, 58% afirmam ter implementado, no máximo, 20% dos pilotos. A adoção precisa estar relacionada aos processos da empresa, com objetivos definidos, dados confiáveis e governança.
Além da dificuldade de escalar os projetos, outros fatores precisam ser considerados antes de incorporar a IA generativa à rotina empresarial:
Informações incorretas
Os modelos podem gerar respostas imprecisas ou apresentar informações falsas de maneira convincente. A revisão humana continua importante em atividades nas quais um erro pode causar impactos relevantes.
Segurança e privacidade
Dados corporativos exigem controles adequados de acesso, armazenamento e utilização. Informações financeiras, fiscais, trabalhistas e estratégicas precisam ser protegidas de acordo com as políticas da organização e a legislação aplicável.
Vieses
Os modelos podem reproduzir padrões presentes nos dados utilizados em seu desenvolvimento. Avaliação e monitoramento ajudam a identificar resultados inadequados.
Direitos autorais
A geração de textos, imagens e outros conteúdos também envolve questões relacionadas a autoria e propriedade intelectual. Empresas precisam definir critérios para o uso da tecnologia em suas atividades.
Qual é o futuro da IA generativa nas empresas?
A tendência é que a IA generativa esteja cada vez mais integrada aos sistemas utilizados pelas empresas, em vez de funcionar apenas como uma ferramenta independente.
Para os usuários, isso significa poder consultar informações e interagir com funcionalidades por meio de linguagem natural. Para as empresas, significa aproximar a inteligência artificial dos dados e processos que sustentam a operação.
A evolução dos sistemas de gestão segue essa direção. No conceito de ERP AI-Centric, a inteligência artificial deixa de ser um recurso adicional e passa a fazer parte da experiência do usuário.
A Senior trabalha nessa abordagem com o ERP conectado a modelos de IA e com agentes especializados da SARA, levando recursos de inteligência artificial para diferentes jornadas empresariais.
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