As empresas introduzem IA, o padrão mudou de "demonstração" para "integração e resultados operacionais"

As empresas estão passando de uma fase de “expectativa” na introdução de inteligência artificial para uma fase de foco na obtenção de resultados práticos rapidamente. Algumas análises apontam que, hoje, o sucesso ou fracasso depende mais do quão naturalmente o modelo se integra aos sistemas existentes e de como equilibrar o automação de design com o papel humano do que do próprio modelo em si.

A empresa de dados e serviços de IA Quantiphi explicou, durante o evento “Phi Moments @ Next” realizado recentemente, que, para transformar a IA em resultados concretos no ambiente empresarial, apenas o desempenho do produto não é suficiente. Ishaan Aggarwal, chefe do departamento de experiência do cliente da Quantiphi, afirmou que, embora as licenças de software possam oferecer funcionalidades, o papel de explorar seu potencial recai, em última análise, sobre os parceiros de engenharia. A Quantiphi destaca que sua vantagem está em acelerar o desenvolvimento com “aceleradores” e em uma camada de orquestração que reduz perdas de contexto, permitindo que a IA trabalhe de forma colaborativa em múltiplas plataformas.

Colaboração centrada na experiência do cliente é o ponto de partida para a integração da IA

A parceria entre a Quantiphi e a Five9, uma empresa de centros de contato na nuvem, tem recebido atenção por focar na “experiência final do usuário” ao invés de vendas técnicas. Ray Dean, vice-presidente do departamento de aceleração do mercado de nuvem da Five9, explicou que metas claras e o estabelecimento de consenso entre equipes aumentam a confiança e a capacidade de execução.

O núcleo está na “integração perfeita”, ou seja, aumentar as funcionalidades de IA sem prejudicar a experiência do cliente. Isso significa que, para as empresas, mais importante do que as novas funcionalidades de IA é se elas podem ser convertidas em resultados sem prejudicar os fluxos de trabalho existentes.

Na Indonésia, “soberania digital” torna-se palavra-chave na disseminação da IA

A parceria entre a operadora de telecomunicações indonésia Indosat Ooredoo Hutchison e a Quantiphi demonstra que a IA pode estar relacionada à competitividade digital em nível nacional. Harshini Infanta, representante da Quantiphi, explicou que o foco está em combinar infraestrutura de ponta de IA, compreensão local e capacidade de engenharia para criar mudanças que os cidadãos possam sentir de forma concreta.

Vishal Gupta, diretor de transformação tecnológica e compras da Indosat, avaliou que essa mudança não é apenas uma substituição tecnológica, mas uma reformulação de toda a organização. Isso reforça que, na transformação de IA, a direção definida pela alta gestão deve preceder as ações dos departamentos de linha de frente.

No setor de saúde, mais foco nos resultados dos pacientes do que em “lucros”

Na parceria com a Highmark, uma subsidiária da Highmark Health, o objetivo centrado no paciente foi priorizado. Dinesh Kabaleeswaran, responsável pelas vendas na América do Norte da Quantiphi, afirmou que, em vez de buscar lucros de curto prazo, é fundamental colocar o impacto no paciente e os resultados médicos reais no centro da estratégia.

Nik Acheson, vice-presidente de estratégia de dados, arquitetura e engenharia da Highmark Health, explicou que eles pretendem usar insights baseados em dados e experiência intersetorial para melhorar o acesso à saúde e antecipar as necessidades dos pacientes. Isso indica que a IA na área médica está evoluindo de uma automação simples de consultas para uma abordagem que melhora tanto a qualidade do serviço quanto a eficiência operacional.

No ambiente industrial, o equilíbrio entre inovação e eficiência operacional é fundamental

No caso de parceria com a Honeywell International ($HON), destacou-se a importância de equilibrar inovação em IA com estabilidade operacional. A Quantiphi aumentou a velocidade de inovação com suas capacidades de IA, enquanto a Honeywell, com sua experiência em automação industrial e controle, garantiu que a implementação fosse compatível com operações no campo.

Os resultados se refletem na melhoria do desempenho de ativos e no aumento da segurança dos processos industriais. Ankur Manake, responsável por dados e IA na Honeywell Forge, afirmou que, em ambientes industriais complexos, esses “indicadores de estrela do norte” são critérios para avaliar o sucesso da IA. Isso claramente indica que os padrões de avaliação da IA estão mudando de funcionalidades impressionantes para melhorias nos KPIs do campo.

Indústria de jogos foca na retenção de usuários, não em “resolução de tickets”

Para minimizar atritos no suporte ao usuário, a plataforma Helpshift, voltada ao atendimento ao cliente na indústria de jogos, firmou parceria com a Quantiphi. Ram Kasi, responsável pelo negócio GCP na Quantiphi EMEA, explicou que a experiência de transformar a centro de contato com tecnologias de IA em produção foi fundamental para essa iniciativa.

Erik Ashby, chefe de pesquisa de produtos da Helpshift, afirmou que o objetivo não é apenas lidar com tickets de consulta, mas fazer com que os usuários retornem ao jogo o mais rápido possível. Isso mostra que os critérios de desempenho do agente de IA estão mudando de volume de atendimentos internos para satisfação do usuário e redução de churn.

A migração de dados complexa também depende de “parcerias confiáveis”

A editora com 219 anos de história, John Wiley & Sons, buscou resolver problemas de dispersão de dados por meio de parceria com a Quantiphi e a Google Cloud. Segundo Mehul Trivedi, vice-presidente do grupo de tecnologia da Wiley, a migração de mais de 30 mil tabelas e 300 TB de dados, que normalmente levaria dois anos, foi concluída em de seis a nove meses.

No entanto, o verdadeiro desafio não é apenas a migração para a nuvem. Debopriyo Nag, chefe de análise de dados da Quantiphi, destacou que é mais importante contextualizar os dados fragmentados de décadas para que possam ser utilizados efetivamente por IA. Isso significa que a vantagem competitiva da IA empresarial não depende apenas da introdução de modelos, mas do planejamento de organização e integração de dados.

Mercado de IA, de “demonstrações” para “validação de resultados”

Este caso demonstra que o mercado de IA empresarial já não se limita a apresentações impressionantes. Somente quando a IA consegue resolver questões centrais de diferentes setores — como experiência do cliente, soberania digital, resultados de pacientes, segurança industrial, retenção de usuários e modernização de dados — seu valor é comprovado.

De uma perspectiva geral, as empresas estão mais preocupadas em “como conectar, como operar e que resultados gerar” do que com a própria tecnologia de IA. Em contraste com demonstrações tecnológicas deslumbrantes, “integração perfeita” e resultados mensuráveis estão se tornando os novos padrões para a introdução de IA.