Mais de 75% das empresas já usam IA em alguma função do negócio, muitas impulsionadas pela IA generativa. Chatbots, copilotos e ferramentas inteligentes estão cada vez mais presentes no ambiente corporativo, com produtividade surgindo como principal benefício percebido.
Por outro lado, muitos líderes ainda enfrentam um obstáculo comum: a falta de conhecimento técnico nas equipes para explorar o potencial dessas soluções.
Neste cenário, o foco está em ferramentas de IA que sejam acessíveis, práticas e que não exijam conhecimentos avançados. A seguir, um panorama com cinco abordagens que um gestor de TI pode experimentar agora mesmo — com aplicações diretas no dia a dia e alto potencial de ganho.
1. Copilotos de IA para produtividade
Copilotos como GitHub Copilot, Cursor AI, TRAE e Microsoft 365 Copilot já estão ajudando equipes a acelerar entregas e comunicação. No desenvolvimento de software, copilotos permitem que tarefas sejam concluídas até 55% mais rápido. Já na escrita de documentos, usuários produziram 60% mais conteúdo por hora. Em média, ferramentas de IA generativa elevaram a produção em 66%.
Na TI, gestores podem usar essas soluções para gerar resumos, automatizar e-mails, interpretar relatórios ou acelerar brainstorms. E o melhor: ferramentas como ChatGPT ou extensões de IA no Office já oferecem versões gratuitas para testes. Escolha uma tarefa rotineira e experimente.
2. Dashboards inteligentes e análise aumentada
Ferramentas como Power BI, Qlikview e Tableau agora contam com recursos de IA que permitem fazer perguntas em linguagem natural, detectar anomalias automaticamente e gerar resumos explicativos com base nos dados.
Esses recursos reduzem a dependência da análise manual e ampliam o acesso a insights em tempo real. Um gestor pode perguntar “qual nosso tempo médio de resposta neste mês?” e obter a resposta com gráficos e explicações sem recorrer a um analista de dados.
Muitas dessas funcionalidades já estão disponíveis em ferramentas que a empresa já utiliza. Ative os recursos de IA e alimente os dashboards com dados do service desk ou infraestrutura para descobrir padrões.
3. Plataformas de análise preditiva no-code
A criação de modelos preditivos não está mais restrita a cientistas de dados. Plataformas como Google AutoML, Azure AutoML, DataRobot ou KNIME (veja mais opções neste report do Gartner) permitem construir modelos com poucos cliques, sem escrever código.
Você pode, por exemplo, prever volume de chamados, identificar padrões que antecedem falhas ou classificar alertas de segurança. O fluxo é simples: subir dados históricos, definir o que deseja prever e analisar os resultados sugeridos automaticamente.
Ferramentas no-code são uma oportunidade para colocar o poder da IA nas mãos de quem vive os desafios do negócio, com testes rápidos e baixo custo inicial.
4. Chatbots e assistentes virtuais
Chatbots internos têm potencial para reduzir a carga da equipe de suporte e agilizar o atendimento a usuários. Perguntas como “como redefinir minha senha?” ou “qual o status do meu chamado?” podem ser respondidas em segundos, 24 horas por dia.
Com IA de linguagem natural, é possível integrar bots a FAQs, manuais internos ou sistemas de chamados. Ferramentas como Dialogflow, Power Virtual Agents, ChatVolt AI, Zaia e IBM Watson Assistant oferecem versões gratuitas e permitem criar protótipos funcionais em poucas horas.
Chatbots não só melhoram a experiência dos usuários internos como também otimizam o tempo da equipe, liberando-a para focar em demandas mais estratégicas.
5. Automação inteligente de processos (RPA com IA)
Ao integrar RPA com IA, é possível automatizar não apenas tarefas repetitivas, mas também processos mais complexos que envolvem análise de documentos, validação de informações e tomada de decisão.
Alguns exemplos: leitura de PDFs com dados de notas fiscais, automação de triagem de e-mails do suporte, workflows de onboarding com criação de acessos e configurações em sistemas.
Estudos mostram que empresas que adotaram esse modelo conseguiram reduzir em até 97% o tempo de certos processos. Com ferramentas como UiPath, Power Automate ou até mesmo bibliotecas Python (como Selenium) já é possível testar automações com componentes de IA prontos, inclusive em versões gratuitas.
Como começar com baixo custo e risco
- Escolha um caso de uso específico e mensurável (“O que não pode ser medido, não pode ser gerenciado” – W. Edwards Deming).
- Use ferramentas com versões gratuitas ou em modo trial.
- Envolva a equipe no teste e colete feedback real.
- Defina métricas simples: tempo economizado, número de atendimentos automatizados, nível de satisfação (mostre antes e depois).
- Teste pequeno e rápido, erre rápido, desapegue rápido, recomece, faça um piloto, escale, siga em frente!
- Cuide da segurança desde o início, utilizando ambientes de teste e dados não sensíveis.
- Utilize um IA Canvas para mapear todos estes pontos e apresentar de forma simples o valor das iniciativas (você pode baixar um gratuitamente aqui).
Conclusão
A IA já está madura o suficiente para entregar valor real à gestão de TI e ao negócio — sem grandes investimentos ou necessidade de especialistas. Copilotos, dashboards inteligentes, modelos preditivos, bots e automação com IA estão ao alcance das equipes hoje.
A melhor estratégia? Começar pequeno. Testar uma solução, aprender com ela e expandir conforme os resultados. Cada experimento bem-sucedido ajuda a formar a base de uma TI mais inteligente, mais ágil e mais alinhada ao negócio.
O futuro da IA nas empresas será construído por quem experimenta agora. E isso está em nossas mãos!