Casos de uso e aplicações de IA: como as empresas estão usando IA

A IA chegou oficialmente à mesa da diretoria. Mais de 80% das organizações já começaram a rodar pilotos dessa nova categoria de tecnologia corporativa, e os casos de uso de IA nas empresas estão no ponto mais alto da história. Companhias que enxergam a escala e o potencial da IA injetaram US$ 252,3 bilhões na corrida da IA no ano passado, o suficiente para bancar 1.000 startups unicórnio de US$ 250 milhões cada.

Mas saber que a IA é poderosa não é o mesmo que saber usá-la. Um número duro: 95% dos projetos, principalmente em vendas e marketing, ainda não dão retorno nenhum.

É aí que muitas empresas travam: entre o potencial e a execução. Como escolher por onde começar quando tudo parece importante?

Neste post, destrinchamos exemplos de implantações de IA que deram certo em setores diferentes, para mostrar como as empresas estão usando inteligência artificial e te dar algumas ideias que valem o teste.

O que são aplicações de IA?

Aplicações de IA são ferramentas de negócio que executam tarefas normalmente feitas por pessoas, muitas vezes mais rápido, com mais consistência e a um custo menor. Elas rodam sobre inteligência artificial: sistemas que replicam certas formas de julgamento humano, como identificar correlações em dados, classificar informação e fazer previsões.

O que separa uma aplicação de IA do software tradicional, escrito regra por regra, é que ela depende de padrões aprendidos (às vezes milhões de exemplos) para melhorar com o tempo. E como não segue árvores rígidas de lógica, é mais adaptável e pode passar por fine-tune para entregar exatamente a funcionalidade que o negócio precisa.

A mecânica varia, mas a maioria das aplicações de IA se apoia em um conjunto pequeno de fundamentos técnicos:

• Processamento de linguagem natural (NLP) serve para interpretar, resumir e responder linguagem humana em chatbots, filtros de e-mail ou busca interna.
• Visão computacional ajuda máquinas a interpretar imagens, seja para identificar um amassado na lataria de um carro ou digitalizar um formulário escrito à mão.
• Machine learning (ML) treina sistemas para detectar tendências, sinalizar outliers ou recomendar próximos passos com base em comportamento real, não em regras estáticas.
• Robótica e automação combinam IA com sistemas físicos para substituir trabalho repetitivo em ambientes onde precisão e volume disputam prioridade: pense em armazéns, fábricas ou logística de última milha.

Você provavelmente já ouviu falar do Einstein GPT, da Salesforce, e do Microsoft 365 Copilot, entre outras aplicações de inteligência artificial de alto perfil no mundo corporativo.

Mas nem toda ferramenta de IA é tão visível quanto essas plataformas de vitrine. Algumas são sistemas menores, de escopo bem fechado, feitos para resolver um único problema operacional. E funcionam muito bem justamente porque estão plugadas no lugar certo.

Vamos olhar de perto algumas dessas aplicações de IA que funcionam no mundo real.

Principais casos de uso de IA nas empresas

As aplicações de inteligência artificial hoje alcançam todos os cantos do organograma.

Experiência do cliente e atendimento

Os clientes estão mais impacientes do que nunca. Além de esperarem suporte preciso e personalizado, querem isso na hora, em todos os canais.

Os executivos sabem disso: segundo a IBM, 62% reconhecem que as aplicações corporativas de IA generativa estão quebrando premissas antigas sobre como desenhar experiências para o cliente. Quem colocou IA para rodar cedo já relata atendimento de chamadas 38% mais rápido e satisfação do cliente 17% maior.

Chatbots

Lembra daqueles chatbots chatos da primeira geração, que só liam um roteiro e faziam você andar em círculos? Eles ficaram para trás.

Os chatbots novos usam NLP e IA generativa para entender a intenção e resolver a solicitação, passando para um atendente humano só quando a escalada é claramente necessária.

O Scotiabank, por exemplo, usa Gemini e Vertex AI em um assistente bancário que responde perguntas de clientes, sugere próximos passos e aprende com cada interação.

A Alaska Airlines também está construindo uma experiência de busca com IA, dentro da identidade da marca, que dá a sensação de conversar com um dos agentes de viagem da companhia. A expectativa é que isso ajude o cliente a comprar a passagem mais rápido.

Personalização

A integração entre IA generativa e CRM permite analisar comportamento em tempo real e ajustar o atendimento à situação de cada cliente, às vezes antes de ele pedir. 

A IBM ajudou uma empresa de mídia alemã a fazer exatamente isso, com um assistente de IA generativa que entregou recomendações personalizadas 10x mais rápido e elevou a satisfação do cliente em 15%.

No setor de parques temáticos, a Six Flags criou um assistente digital inédito no segmento, que personaliza recomendações de brinquedos e ajuda o visitante a planejar o dia conforme as preferências dele.

Assistentes para atendentes

O atendente humano não precisa mais perder tempo vasculhando bases de conhecimento ou tickets antigos. Ferramentas de assistência com IA trazem a informação relevante quase na hora e até recomendam soluções com base em casos anteriores, tudo dentro do próprio helpdesk.

As soluções customizáveis de contact center da Bell Canada são um bom modelo desse novo padrão. A empresa usa assistentes com IA para lidar com as chamadas que chegam.

Quando um atendente humano assume, a plataforma Agent Assist continua ouvindo e oferece sugestões em tempo real e análise de sentimento. No total, essas ferramentas de IA geraram US$ 20 milhões de economia nas operações de atendimento.

Resumo instantâneo de casos

Você já voltou a falar com um helpdesk e teve que explicar o problema do zero porque o atendente não fazia ideia do que você tinha dito antes?

Esse tempo pode estar acabando. A IA revisa as interações anteriores e gera resumos automáticos, então o atendente retoma exatamente de onde a última conversa parou.

A TIM Brasil usa Google Cloud Gen AI para transcrever ligações de atendimento e depois classificar, resumir e identificar o que o cliente precisa. A Verizon também usa a tecnologia para ler cadeias de e-mail e extrair itens de ação.

Tradução em tempo real

Motores de NLP decodificam e traduzem solicitações em tempo real para atender bases de clientes diversas, em qualquer idioma. A consultoria de TI Zoi foi uma das primeiras a adotar. Ela usa o Gemini no Google Workspace para simplificar a comunicação entre times em mais de 30 países.

Operações

Times de operações estão sob mais pressão do que nunca para fazer mais com menos e manter agilidade em meio a mudanças. Por isso 94% dos líderes de negócio dizem que a IA será decisiva para o sucesso deles nos próximos cinco anos.

Automação com IA

A automação robótica de processos (RPA) vem assumindo cada vez mais tarefas repetitivas e baseadas em regras, como entrada de dados e processamento de notas fiscais.

E não é só no back-office de finanças ou logística. A tecnologia começa a provar valor também na saúde. A Amigo Intelligence (construída sobre tecnologias de IA do Google) ajuda clínicas a automatizar o cadastro de pacientes, a análise de exames e a comunicação de rotina, liberando a equipe para cuidar de gente em vez de burocracia.

No geral, 64% das empresas relatam ganhos de produtividade com RPA e assistentes inteligentes de projeto. Essas ferramentas também simplificam o fluxo do design à entrega no desenvolvimento de produtos físicos e automatizam o QA em engenharia de software. Sistemas públicos de saúde também entraram nessa: o NHS, do Reino Unido, está adotando RPA para tarefas como agendamento de consultas e gestão de solicitações.

Análise preditiva

Quebras frequentes de equipamento colocam sua meta de produção fora de alcance antes do meio-dia? A IA analisa dados de sensores e registros de manutenção para sinalizar os primeiros sinais de alerta e evitar a falha, o que estende a vida dos ativos e mantém o custo de reparo previsível.

Os resultados são difíceis de ignorar: uma mineradora cortou o tempo de parada não planejada em 30% e recuperou horas valiosas de produção todo mês em suas unidades.

Previsão de demanda

Modelos de ML analisam e incorporam clima, sazonalidade e até variáveis do consumidor, como o sentimento nas redes sociais, para reduzir erros de previsão em 50% e cortar rupturas de estoque em 65%.

Não surpreende que a empresa europeia de café Tchibo use Vertex AI e BigQuery para evitar prateleiras vazias em períodos de pico, tanto nas lojas físicas quanto na loja online. A gigante alemã de e-commerce OTTO também usou o modelo TiDE do Google para melhorar a previsão em 30%.

Otimização da cadeia de suprimentos

Se você já quis ver a sua cadeia de suprimentos ao vivo, não só onde estão as cargas, mas o que ameaça interrompê-las, a IA torna isso possível. Ela ajusta rotas conforme atrasos em portos e rebalanceia planos de compra em resposta a eventos geopolíticos e riscos de fornecedor.

A agente de carga digital Nowports usa IA para identificar rotas voláteis cedo e ajustar suas estratégias de frete. 

Leia também: Blockchain na gestão da cadeia de suprimentos: como simplificar operações

Treinamento e apoio à equipe

Os sistemas de IA que treinamos já treinam pessoas também. Hoje a IA é usada em larga escala para orientar novos contratados e encurtar o onboarding.

Dá até para personalizar o programa de treinamento conforme o nível e o ritmo de cada funcionário, o que torna a instrução mais eficiente em setores de alta rotatividade. A Transcom, provedora de call center que usa Gemini para treinar seus atendentes, acelerou a pesquisa sobre clientes em 70%.

Inovação de produto

Com 40% dos produtos novos fracassando, os times precisam tomar decisões melhores de design e engenharia mais cedo no ciclo de desenvolvimento.

A IA ajuda nisso? Os primeiros resultados do uso de IA no desenvolvimento de produto são promissores. Há evidência de redução de 5% no time to market, aumento de 40% na produtividade de PMs e melhora de 100% na experiência do funcionário.

IA generativa

Gosta de Cheetos? Se eles andam mais gostosos ultimamente, a IA generativa pode ser o motivo. 

A PepsiCo usa IA para aperfeiçoar o sabor e o formato desse salgadinho campeão de vendas, e conta com agents de IA para monitorar e ajustar temperatura e umidade de forma contínua durante a produção.

Esse caso de uso mostra o quanto a IA generativa avançou em ideação e teste inicial. Hoje as empresas usam a tecnologia com frequência para gerar novos conceitos de produto e destravar times em bloqueio criativo.

Sistemas de recomendação

Com a personalização gerando até 40% mais receita, a lógica de recomendação vira parte central da experiência do produto. A Netflix define o padrão aqui: a IA dela analisa o comportamento de consumo tão bem que mais de 80% do tempo total assistido hoje vem do motor de recomendação.

Análise de dados

Afogado em trilhas infinitas de logs de uso e dados de mercado? A IA identifica tendências e oportunidades em datasets enormes: NLP extrai insights estruturados de avaliações, comentários e tickets de suporte, enquanto ML detecta padrões escondidos. Bem usados, esses insights ajudam você a posicionar melhor seus produtos.

O maior banco da Itália, o Intesa Sanpaolo, percebeu esse valor cedo e apostou nele. O banco usa IA para dar aos analistas acesso mais rápido aos dados, que eles usam para proteger a instituição de riscos e melhorar os produtos financeiros. 

Prototipação rápida e deploy rápido

Graças a IA e ML, a prototipação rápida deixou de ser exclusividade de projetos com muito dinheiro. Você pode usar IA para simular o desempenho do produto e rodar testes preditivos de usabilidade antes de arregaçar as mangas e construir.

Isso acelerou os ciclos de iteração tanto na indústria quanto no desenvolvimento de software.

A Czinger Vehicles usou design generativo, impressão 3D e workflows de IA para construir o famoso hipercarro Czinger 21C (e ele foi bem avaliado).

No lado do deploy, a SWIRL, empresa de busca corporativa com IA, fez parceria com a Cheesecake Labs para quebrar silos de dados entre plataformas como Snowflake e Salesforce. Juntos, construímos pipelines seguros de integração e uma interface em linguagem natural, cortando o tempo de busca interna em 80% e acelerando a tomada de decisão.

Casos de uso de IA por setor

A inteligência artificial está mostrando serviço em hospitais, mesas de operação financeira e chão de fábrica. Veja algumas formas centrais com que grandes setores estão colocando IA para trabalhar.

Casos de uso de IA na saúde

Não vai demorar para a IA virar uma aliada de fato no atendimento de linha de frente. Modelos treinados em milhares de exames de imagem já superam médicos na detecção de lesões cerebrais ligadas a AVC e conseguem até estimar quando o AVC aconteceu. Eles também ajudam prontos-socorros a identificar fraturas ósseas que humanos deixam passar em até 10% dos casos.

Aquele sonho de cuidado preditivo, antes dos sintomas? Ele pode estar mais perto da prática clínica do que parece. A farmacêutica AstraZeneca desenvolveu um sistema de IA que usa dados de mais de 500 mil pessoas para prever riscos de doença anos antes de os sintomas aparecerem.

Casos de uso de IA em finanças

Depois de anos de braços cruzados por causa de preocupações com privacidade de dados, o setor financeiro finalmente está abrindo espaço para a IA.

O JP Morgan Chase usa IA para validar pagamentos e reduzir rejeições falsas em 20%. Ferramentas de IA analisam mais pontos de dados para montar perfis mais completos de tomadores e gerar scores de crédito mais precisos.

As fintechs também avançam. A plataforma de transcrição com IA da Knapsack, feita para consultores financeiros, automatiza resumos de reunião e checagens de compliance e já levantou US$ 20,8 milhões em investimento.

Casos de uso de IA em logística

Além da automação de processos e da otimização de rotas de sempre, os armazéns começaram a usar câmeras com IA para monitorar estoque e detectar anomalias. Também estão colocando IA de áudio para escutar ruídos incomuns de máquina e identificar esforço ou fadiga do equipamento.

Casos de uso de IA no varejo

Já reparou que uma camisa fica alguns reais mais barata depois que você a deixa no carrinho? É a IA percebendo sua indecisão e te empurrando para a compra. 

Mas não para aí. A IA também varre os preços da concorrência, avaliações e até a previsão do tempo local para ajustar promoções em tempo real. Ela consegue até prever o que vai vender na semana seguinte e repor o estoque de acordo.

Tendências de IA generativa para acompanhar

Boa parte das implantações de IA hoje só responde ao prompt que você escreve. A próxima onda de IA generativa vai criar no seu lugar.

Ela está ficando inteligente o bastante para conduzir tarefas de ponta a ponta e realista o bastante para imitar vozes e rostos humanos. Um pouco perturbador? Talvez. Mas proteções mais fortes de privacidade e de conteúdo sintético devem, com sorte, limitar o uso indevido.

Agents de IA

Em breve deve dar para delegar tarefas sensíveis a contexto para agents de IA. Precisa encaixar vários voos para visitar três países em cinco dias? Seu agent vai entender exatamente o que você precisa e fazer as reservas em várias plataformas por você.

Vídeo com IA generativa

Vídeos gerados por IA ainda saem um pouco estranhos e artificiais, mas ferramentas novas como Runway, Synthesia e Visla prometem movimento bem mais fluido e composição dinâmica. Analistas preveem que pode ficar difícil distinguir vídeo de IA de filmagem real até 2030 (o que é logo ali). 

Dados sintéticos para análise

Você sabia que a IA generativa já cria dados sintéticos que imitam padrões do mundo real sem expor informação pessoal? Esses datasets são estatisticamente realistas, mas totalmente artificiais, então dá para usá-los com segurança em teste e treino de modelos em áreas sensíveis à privacidade, como bancos e saúde.

IA generativa com foco em privacidade

Com a pressão pública crescente sobre privacidade de dados, os reguladores estão mais rígidos na conformidade com GDPR e HIPAA. Também cresceu a atividade de P&D em criptografia totalmente homomórfica, que permite à IA fazer cálculos sobre dados criptografados sem nunca descriptografá-los.

Como identificar o caso de uso de IA certo para o seu negócio

Agora que você viu todos esses casos de uso práticos de IA, tanto para startups quanto para empresas estabelecidas, como saber que tipo de IA ajuda no seu negócio?

Muitas iniciativas de IA acabam subutilizadas porque foram mal escolhidas ou tocadas com pressa. Se você leva a sério a integração de IA no negócio, precisa encontrar casos de uso que funcionem com os dados que você já tem.

O melhor ponto de partida é um problema, não o modelo: um problema mensurável, recorrente e caro o bastante para importar.

Depois pergunte: a IA tem chance real de resolver isso? Use perguntas estruturadas para guiar a decisão:

• O problema é determinístico (regras) ou difuso (julgamento, linguagem)?
• O negócio tolera erros ocasionais ou a saída precisa ser exata?
• Você tem dados estruturados e rotulados (melhor para ML) ou o material é principalmente texto e conteúdo não estruturado (melhor para IA generativa)?
• A tarefa precisa de velocidade em tempo real ou pode rodar de forma assíncrona?
• A saída precisa ser explicável?
• É uma previsão de um passo só ou um workflow de várias etapas que pode exigir um agent?

Essas perguntas ajudam a determinar se a solução certa é ML clássico, IA generativa, um sistema baseado em agents ou simplesmente uma abordagem baseada em regras.

Antes de investir, mapeie os casos de uso possíveis:

• Use uma matriz de impacto versus viabilidade para achar oportunidades de baixo esforço e alto retorno.
• Consiga apoio da liderança e dos usuários finais cedo, para evitar resistência e desalinhamento.
• Faça o piloto em um contexto focado, onde o sucesso é mais fácil de medir. Comece pequeno e prove o valor antes de escalar.

Também é importante olhar além do ganho de curto prazo, porque nem todo piloto bem-sucedido escala bem:

• A solução integra de forma limpa com os sistemas atuais?
• Outros times conseguem usar isso?
• Quanto vai custar manter e governar isso no longo prazo?

Desenvolvimento de IA com a Cheesecake Labs

Na Cheesecake Labs, nosso time especialista ajuda você a ir do conceito ao lançamento, combinando estratégia de produto, UX/UI e engenharia com experiência prática em integração e desenvolvimento de IA.

Se você está começando do zero ou adicionando IA a um sistema existente, trabalhamos lado a lado com você em cada etapa. Começamos identificando o caso de uso certo para o seu negócio, depois desenhamos uma interface intuitiva e construímos um produto rápido, seguro e estruturado para escalar.

Perguntas frequentes sobre casos de uso de IA