A IA na gestão empresarial já começou a fazer parte da rotina de muitas empresas. Ela pode ajudar a analisar dados, automatizar atividades e encontrar padrões que seriam difíceis de identificar manualmente.
Mas colocar uma ferramenta de inteligência artificial na operação não é suficiente. Para gerar valor de verdade, a tecnologia precisa estar ligada aos processos da empresa e trabalhar com informações confiáveis.
Esse ainda é um desafio para boa parte das organizações brasileiras. Cerca de 72% das empresas estão nos estágios “inicial” ou “experimental” de adoção de inteligência artificial, segundo pesquisa divulgada pela Exame em parceria com a Abiacom.
O uso informal da tecnologia também mostra que essa mudança já está acontecendo. O mesmo estudo aponta que 47,4% dos profissionais utilizam soluções de IA por conta própria, fora das orientações oficiais das empresas. É o chamado shadow AI.
Diante disso, a discussão passa a ser outra: como incorporar a inteligência artificial à gestão de um jeito que faça sentido para a operação?
O que é IA na gestão empresarial?
IA na gestão empresarial é o uso de tecnologias de inteligência artificial para analisar informações, automatizar tarefas, identificar padrões e apoiar decisões dentro da empresa.
A tecnologia pode aparecer em atividades simples, como classificação de documentos, ou em processos mais complexos, como previsão de demanda e análise financeira.
O que muda de uma aplicação para outra é o nível de integração com a operação. Uma ferramenta usada de forma isolada resolve uma tarefa específica. Já uma solução conectada aos sistemas da empresa consegue trabalhar com dados do negócio e oferecer informações mais próximas da realidade de cada operação.
Por isso, falar em inteligência artificial na gestão não significa apenas automatizar tarefas. Também significa usar os dados disponíveis para entender melhor o que está acontecendo e tomar decisões com mais informação.
Onde a inteligência artificial pode ser usada na gestão?
Não existe uma única forma de aplicar IA nas empresas. As possibilidades dependem dos processos, dos dados disponíveis e dos problemas que a organização precisa resolver.
Algumas áreas já apresentam aplicações bastante concretas:
Gestão financeira
No financeiro, a inteligência artificial pode apoiar a análise do fluxo de caixa, a conciliação bancária e a identificação de inconsistências.
Também é possível usar dados históricos para encontrar tendências e projetar diferentes cenários. Isso ajuda o gestor a perceber mudanças antes que elas tenham um impacto maior sobre o caixa da empresa.
Com uma base de inteligência de dados, essas análises podem deixar de depender exclusivamente de planilhas e controles manuais.
Operações e supply chain
Em operações e supply chain, a IA pode cruzar informações de vendas, estoque e sazonalidade para melhorar a previsão de demanda.
Com uma análise mais rápida dos dados, a empresa consegue ajustar estoques, antecipar possíveis gargalos e apoiar decisões de abastecimento e planejamento.
Para operações com muitos produtos, unidades ou variáveis, esse tipo de análise pode representar um ganho importante de tempo.
Gestão de pessoas
No RH, a inteligência artificial pode apoiar processos relacionados a recrutamento, desempenho, desenvolvimento e análise de turnover.
Também pode ajudar a identificar padrões nos dados de pessoas e indicar situações que merecem atenção. A decisão, porém, continua dependendo da análise dos profissionais responsáveis pela gestão.
Recursos como PDI e gestão de desempenho podem se beneficiar desse tipo de análise ao reunir informações que ajudam a acompanhar a evolução dos colaboradores.
Vendas e atendimento
A IA também encontra espaço em áreas que lidam diretamente com clientes.
Ela pode ajudar a classificar oportunidades, analisar interações, automatizar parte dos atendimentos e identificar comportamentos recorrentes. Com isso, equipes comerciais e de atendimento conseguem dedicar mais tempo aos casos que exigem uma análise humana.
Fiscal e compliance
As áreas fiscal e de compliance lidam diariamente com grande quantidade de informações e regras que precisam ser acompanhadas. A inteligência artificial pode auxiliar na análise de documentos, identificação de inconsistências e acompanhamento de obrigações acessórias.
A tecnologia também pode apoiar simulações relacionadas a mudanças na legislação, como as que envolvem a reforma tributária.
Nesse contexto, agentes de IA podem assumir parte do trabalho de análise e direcionar a atenção das equipes para situações que precisam de avaliação.
Quais são os benefícios da IA na gestão empresarial?
Quando está bem aplicada, a inteligência artificial pode mudar a forma como as equipes trabalham com informação.
Os principais ganhos aparecem em situações como:
- redução de tarefas repetitivas;
- análise mais rápida de grandes volumes de dados;
- identificação de padrões e possíveis desvios;
- apoio à tomada de decisão;
- maior agilidade em processos internos;
- melhor aproveitamento dos dados disponíveis.
Mas esses resultados não aparecem automaticamente. A qualidade das informações utilizadas, a organização dos processos e a forma como a equipe incorpora a tecnologia fazem diferença.
Uma empresa com dados dispersos, controles paralelos e processos pouco definidos pode ter dificuldade para extrair valor da IA, mesmo utilizando uma ferramenta tecnicamente avançada.
Qual é a diferença entre usar uma IA pontual e integrar a tecnologia à gestão?
É comum que a adoção comece por uma necessidade específica. Um time testa uma ferramenta para resumir documentos, outro automatiza uma tarefa e alguém passa a utilizar um chatbot para agilizar determinadas atividades.
Esses usos podem trazer bons resultados. O problema aparece quando cada iniciativa fica isolada e não conversa com os sistemas e processos da empresa.
Quando a IA está integrada a um sistema ERP, ela passa a trabalhar com informações que fazem parte da operação. Um gestor pode, por exemplo, analisar dados financeiros considerando informações que já estão registradas no sistema, sem precisar reunir planilhas diferentes antes de começar a análise.
Essa conexão amplia o contexto disponível para a inteligência artificial e facilita seu uso no dia a dia.
Quais são os desafios para implementar IA nas empresas?
A adoção da inteligência artificial envolve mais do que escolher uma ferramenta.
A empresa precisa olhar para a qualidade dos dados, a segurança das informações, a integração entre sistemas e a preparação das equipes. Também é importante definir quem pode acessar determinados dados e como os resultados produzidos pela IA serão utilizados.
Outro ponto é escolher bem por onde começar. Nem todo processo precisa de inteligência artificial. Em muitos casos, uma automação tradicional ou uma melhoria no fluxo de trabalho pode resolver o problema de forma mais simples.
Antes de implementar uma solução, vale avaliar:
- qual problema precisa ser resolvido;
- quais dados serão necessários;
- quem utilizará a solução;
- como o resultado será medido;
- quais cuidados de segurança precisam ser adotados.
Com essas respostas, fica mais fácil separar iniciativas que realmente podem gerar impacto de projetos que apenas acompanham a tendência da tecnologia.
Como começar a usar IA na gestão empresarial?
O primeiro passo é olhar para a própria operação.
Procure processos que consomem muito tempo das equipes, atividades que dependem de análises frequentes ou decisões que exigem o cruzamento de muitas informações. Esses pontos costumam revelar oportunidades interessantes para o uso da inteligência artificial.
Depois, escolha um caso de uso que possa ser acompanhado por indicadores. Assim, fica mais fácil entender se a solução está trazendo o resultado esperado antes de levá-la para outras áreas.
Também é importante verificar a estrutura de dados da empresa. Se as informações necessárias estão espalhadas em sistemas diferentes ou dependem de controles manuais, a integração precisa entrar no planejamento.
Como a Senior aplica IA na gestão empresarial?
Na Senior, a inteligência artificial está integrada à arquitetura da plataforma e aos processos de gestão, aproximando os recursos de IA dos dados utilizados pelas empresas no dia a dia.
Essa abordagem está relacionada ao conceito de ERP AI-Centric, no qual a inteligência artificial passa a fazer parte da arquitetura do sistema de gestão. Um dos principais recursos desse ecossistema é a SARA (Senior Agent for Recommendation & Analysis), que reúne mais de 50 agentes especializados.
Os agentes podem apoiar diferentes áreas da operação e trabalhar com informações do negócio para gerar análises e recomendações. Entre os recursos estão:
- agentes nativos ao ERP, conectados aos dados da operação;
- insights em tempo real;
- criação de agentes personalizados pelo SARA Studio;
- recursos de governança, segurança e rastreabilidade;
- agentes voltados a demandas relacionadas à reforma tributária.
Assim, a IA passa a fazer parte dos processos em que as equipes precisam de informação para trabalhar e tomar decisões, em vez de atuar de forma isolada. Conheça a SARA e seus agentes de inteligência artificial.
Essa evolução também muda a forma como as pessoas interagem com o sistema de gestão. O ERP com inteligência artificial da Senior é o primeiro ERP da América Latina a permitir que usuários consultem dados e executem ações diretamente pelo ChatGPT e pelo Claude.
