Enterprise AI: como as grandes empresas estão adotando IA
A inteligência artificial deixou de ser uma promessa futurista para se tornar a espinha dorsal das operações corporativas modernas. Em 2025, a Enterprise AI consolidou-se como a infraestrutura central de grandes organizações, migrando de experimentos isolados para implementações em larga escala que definem a competitividade global.
O cenário atual é de uma aceleração sem precedentes. De acordo com o relatório The State of Enterprise AI 2025 da OpenAI, o consumo de tokens de raciocínio (reasoning) por organização aumentou impressionantes 320x em apenas um ano. Isso indica que as empresas não estão apenas usando a IA para tarefas simples de geração de texto, mas integrando-a em processos que exigem lógica complexa e resolução de problemas técnicos difíceis. O Brasil, especificamente, destaca-se como um dos líderes dessa corrida, apresentando um crescimento de 161% no número de clientes corporativos pagantes, superando a média global de 143%.
O que é Enterprise AI?
Enterprise AI se refere à aplicação estratégica de modelos de IA de alta performance integrados profundamente aos fluxos de trabalho e sistemas de uma organização. Diferente da IA de consumo voltada para o usuário individual, a versão empresarial exige padrões rigorosos de confiabilidade, segurança e escalabilidade para operar em ambientes onde a precisão é crítica e os dados são sensíveis.
Atualmente, o diferencial está na capacidade de "raciocínio" e na integração profunda com o contexto organizacional. Conforme aponta o estudo da OpenAI, as organizações estão deixando de apenas pedir saídas isoladas (outputs) para delegar fluxos de trabalho multi-etapas e repetíveis. Além disso, dados do Anthropic Economic Index sugerem que essa tecnologia está redefinindo a economia do trabalho especializado, aumentando a demanda por capacidades analíticas integradas e alterando a geografia do trabalho qualificado.
O Surgimento dos "Agentes": De Chatbots a Sistemas Autônomos
Em 2025, vivemos uma mudança de paradigma: a transição da IA como ferramenta de chat para a IA como um agente operacional. Enquanto os chatbots tradicionais respondem perguntas, os sistemas agênticos executam tarefas complexas de ponta a ponta.
Delegar vs. Perguntar
As empresas líderes não estão mais apenas "conversando" com a IA. Elas estão delegando tarefas que antes exigiam supervisão humana constante. De acordo com o relatório, o uso de interfaces configuráveis como Custom GPTs e Projects aumentou 19x no último ano. Essas ferramentas permitem que trabalhadores codifiquem o conhecimento institucional em assistentes reutilizáveis que automatizam fluxos de trabalho através de integrações com sistemas internos.
O Impacto no RH e Qualidade Técnica
Utilizando a lógica do Anthropic Interviewer, vemos agentes de IA que conseguem realizar triagens técnicas e avaliações de qualidade com uma nuance que antes era exclusividade humana. Isso permite que departamentos de RH e Garantia de Qualidade escalem suas operações sem perder a profundidade analítica.
Democratização da Expertise (O exemplo da BBVA)
Um dos casos mais emblemáticos de escala agêntica é o da BBVA, que utiliza regularmente mais de 4.000 GPTs customizados. Isso indica que a IA não é mais uma ferramenta de um departamento isolado, mas um ativo persistente embutido nas operações diárias de milhares de funcionários.
Como as empresas estão adotando IA em suas operações?
A adoção de IA em 2025 é transversal. Segundo o levantamento da OpenAI, o setor de tecnologia lidera o crescimento (11x), mas indústrias tradicionais como saúde (8x) e manufatura (7x) estão fechando a lacuna rapidamente.
Eficiência Jurídica (Caso BBVA): No México, o banco automatiza mais de 9.000 consultas anuais sobre autoridade signatária, liberando a capacidade de sua equipe jurídica para focar em casos de alta complexidade.
Varejo e Conversão (Caso Lowe’s): Ao implementar assistentes de IA para guiar clientes em projetos de reforma, a Lowe's viu a taxa de conversão online mais do que dobrar.
Saúde e Pesquisa (Caso Moderna): A Moderna utiliza IA para revisar pacotes de evidências clínicas. Processos analíticos que levavam semanas foram reduzidos para horas, acelerando o tempo de lançamento de produtos para os pacientes.
Desenvolvimento de Software: O uso de IA para codificação e análise de dados cresceu 36% mesmo fora dos departamentos de TI, permitindo que equipes não técnicas realizem tarefas antes restritas a especialistas.
Implementando IA empresarial em seu negócio: O Desafio da Prontidão
A implementação bem-sucedida de Enterprise AI não é apenas uma questão de contratar uma API. O relatório da OpenAI destaca que a principal restrição hoje não é o desempenho dos modelos, mas a prontidão organizacional.
O Passo a Passo da Implementação:
Conectores de Dados (Data Readiness): É vital dar à IA acesso seguro aos dados internos. Surpreendentemente, uma em cada quatro empresas ainda não conectou seus sistemas core à IA, perdendo a capacidade de gerar respostas contextualizadas.
Padronização de Workflows: As empresas que extraem mais valor são as que promovem a criação e descoberta de soluções repetíveis para tarefas comuns.
Gestão de Mudança e Liderança: O sucesso depende de mandatos claros da diretoria e da criação de estruturas de aprendizado que acelerem a absorção da tecnologia por toda a base de funcionários.
Vantagens e Riscos: O Equilíbrio Estratégico
Vantagens e ROI
O impacto financeiro é massivo. Um estudo da BCG citado no relatório mostra que líderes em IA alcançaram 1.7x mais crescimento em receita e um retorno total aos acionistas 3.6x maior do que seus pares. Além disso, usuários de IA economizam, em média, entre 40 e 60 minutos por dia, tempo que é reinvestido em tarefas de maior impacto.
O Risco do "Gap de Adoção"
Estamos presenciando uma divisão clara no mercado. Os chamados "Frontier Workers" (o top 5% dos usuários) enviam 6x mais mensagens e utilizam ferramentas 16x mais intensamente em análise de dados do que o usuário médio. Esse gap cria uma vantagem competitiva desproporcional para as empresas que treinam suas equipes para usar a IA em mais de 7 tipos de tarefas distintas, resultando em 5x mais economia de tempo do que aquelas que usam apenas para o básico.
O risco não é a IA substituir o humano, mas as empresas que usam IA substituírem as que não usam. Aqueles que permanecem na periferia da adoção (laggards) enfrentam não apenas obsolescência tecnológica, mas uma perda drástica de eficiência operacional.
NeuralMind: Sua Parceira Estratégica em Enterprise AI
Transformar esses dados e tendências globais em resultados reais para o mercado brasileiro exige uma combinação única de tecnologia de ponta e compreensão do contexto local. A IA é agora um motor durável de receita e vantagem competitiva, e estar à frente desse movimento não é mais opcional para grandes corporações.
Na NeuralMind, somos especialistas em construir essa ponte. Oferecemos soluções que unem a potência dos grandes modelos de linguagem com a segurança e a governança necessárias para ambientes corporativos complexos. Seja otimizando a análise de documentos jurídicos, automatizando fluxos de trabalho agênticos ou criando inteligência sobre dados proprietários, nossa missão é garantir que sua jornada tecnológica seja segura, eficiente e focada em ROI.
Recentemente, lançamos o primeiro modelo da família Jurema de LLMs jurídicos brasileiros, em parceria com o Escavador; a Jurema foi treinada a partir do direito brasileiro, e serve para as variadas práticas empresariais da área. Temos o NeuralSearchX, nosso buscador inteligente que encontra informações da sua base de dados, com rastreabilidade e sem inventar dados. A nossa solução AssertIA está transformando a operação dos analistas do TCU, auxiliando na análise de processos e redação de instruções.
