Todos os anos, empresas de tecnologia apresentam casos de uso de inteligência artificial que prometem revolucionar mercados. A maioria fica no slide de apresentação. Algumas, porém, saem do PowerPoint e geram resultados reais, mensuráveis, que transformam a operação das empresas que as adotaram.
O "Oscar da IA nos Negócios" é uma forma de reconhecer essas iniciativas que foram além da teoria. Projetos que comprovaram ROI, que resolveram problemas concretos e que podem servir de referência para outras organizações que estão começando sua jornada com IA.
A diferença entre um projeto de IA que funciona e um que vira shelfware geralmente não está na tecnologia. Está na definição do problema. Empresas que começam com uma pergunta clara ("como reduzir em 20% o tempo de resposta ao cliente?" ou "como prever quais equipamentos vão falhar na próxima semana?") têm muito mais chance de sucesso do que aquelas que começam com "queremos usar IA".
Os melhores projetos de IA nos negócios compartilham algumas características: começam com um problema real do negócio, usam dados que a empresa já possui, geram resultados mensuráveis em semanas (não anos) e podem ser escalados gradualmente.
Para empresas que já operam com SAP, a IA está cada vez mais integrada aos processos existentes. O SAP Joule, assistente de IA generativa, já atua em módulos como SuccessFactors, S/4HANA e Ariba. A proposta é que a IA não seja um sistema separado, mas uma camada inteligente dentro das ferramentas que os colaboradores já usam no dia a dia.
Automação de processos de compras, análise preditiva de fluxo de caixa, recomendações inteligentes de candidatos em recrutamento: esses são exemplos de IA embarcada que já estão disponíveis para empresas que utilizam o ecossistema SAP.
O momento atual da IA nos negócios é de transição. As empresas que experimentaram nos últimos anos estão agora decidindo quais projetos escalar e quais descartar. As que ainda não começaram têm a vantagem de aprender com os erros e acertos dos pioneiros.
Em qualquer caso, o caminho passa por identificar problemas concretos, começar com escopo controlado e medir resultados desde o primeiro dia. A IA que gera valor nos negócios não é a mais sofisticada, é a mais bem aplicada ao problema certo.