Especialistas apontam que empresas capazes de transformar dados em previsões terão vantagem competitiva nos próximos anos

Por Nathanael Rodor

Antecipar oscilações na demanda, prever comportamentos de consumo e identificar riscos antes que eles ocorram deixou de ser uma possibilidade distante para se tornar uma das principais apostas das empresas em inteligência artificial. O avanço dos modelos preditivos tem impulsionado investimentos em plataformas capazes de apoiar decisões estratégicas em tempo real e reduzir as incertezas em áreas como vendas, logística, indústria, saúde e mercado financeiro.

Estudos recentes da McKinsey & Company indicam que a inteligência artificial generativa pode automatizar até 70% das atividades comerciais em diversas ocupações. A consultoria também aponta que a combinação entre profissionais e agentes de IA tende a ampliar significativamente a produtividade das organizações, deslocando o foco das tarefas operacionais para funções mais estratégicas.

Para o diretor de Tecnologia e Inovação da Globalsys, Beto Yunes, a principal mudança trazida pela IA está na capacidade de olhar além do histórico dos negócios. “Durante muitos anos, as empresas tomaram decisões olhando apenas para o histórico do negócio. Hoje, a inteligência artificial permite olhar para frente. Ela identifica padrões que passariam despercebidos por uma análise humana e entrega previsões que tornam o planejamento muito mais assertivo”, afirma.

O estrategista de marketing em IA Fabricio Coimbra Ribeiro, da Fibbo Brandformance AI, observa que a própria arquitetura da inteligência artificial moderna é baseada em mecanismos de previsão. “O modelo é totalmente pensado para tentar prever, dentro daquele contexto, qual é a próxima informação que o usuário está buscando”, explica.

Segundo Yunes, já existem aplicações consolidadas para prever demanda por produtos, necessidade de manutenção de equipamentos, riscos de inadimplência e até tendências de mercado. “O valor da inteligência artificial não está apenas em responder perguntas, mas em antecipar respostas. Quando uma empresa consegue prever o que provavelmente vai acontecer, ela ganha tempo para agir antes da concorrência”, diz. Ribeiro acrescenta que, ao combinar poder computacional, grandes volumes de dados e compreensão de contexto, os modelos atuais conseguem analisar cenários específicos, como campanhas, regiões e períodos do ano, tornando as previsões mais úteis para a tomada de decisão.

Apesar do avanço da tecnologia, Yunes avalia que muitas organizações ainda enfrentam dificuldades para transformar grandes volumes de dados em informação útil. Na visão dele, dados dispersos em sistemas diferentes e a falta de governança reduzem a eficiência dos modelos preditivos, que dependem de uma visão integrada do negócio para gerar resultados confiáveis.

Para os especialistas, a próxima etapa da inteligência artificial será marcada menos pela automação de tarefas e mais pela capacidade de prever cenários e apoiar decisões estratégicas. “A IA não substitui estratégia nem conhecimento de negócio. Ela potencializa a capacidade das pessoas tomarem melhores decisões. Empresas que conseguirem incorporar essa cultura terão ganhos importantes em competitividade, eficiência operacional e capacidade de inovação”, conclui Yunes.