De uma conversa no WhatsApp ao cuidado com uma máquina, empresas brasileiras mostram como transformar a IA em melhorias que o cliente e a operação conseguem perceber.
Um cliente manda um áudio perguntando por um produto. Para responder, a empresa precisa entender o pedido, conferir o estoque, verificar o preço e combinar a entrega. Quando essas etapas dependem de várias consultas e repasses, uma compra simples pode se transformar em espera e retrabalho.
A inteligência artificial começa a mudar esse percurso ao conectar a conversa aos sistemas da empresa. Ela pode ajudar a encontrar o produto, preparar uma proposta e encaminhar o pedido. Para o cliente, o benefício aparece na facilidade de comprar. Para a equipe, no tempo que deixa de gastar repetindo tarefas.
Esse avanço já aparece nos dados. Segundo a TIC Empresas 2025, do Cetic.br/NIC.br, o uso de IA passou de 13% das empresas em 2024 para 17% em 2025. A pesquisa considera negócios com dez ou mais pessoas ocupadas, nos setores abrangidos pelo levantamento.
Em 2017, o pesquisador Andrew Ng afirmou: “A IA é a nova eletricidade.” A comparação ajuda a enxergar seu alcance: uma tecnologia que pode entrar em diferentes atividades e mudar a maneira como elas são realizadas.
Os casos brasileiros a seguir mostram sete caminhos dessa transformação, com resultados divulgados pelas empresas e aprendizados que ajudam a compreender o que está mudando.
1. Conversas passam a virar pedidos
A primeira mudança acontece onde muitas vendas começam: no atendimento.
Conectados ao catálogo, ao estoque e às regras comerciais, os agentes de IA conseguem apoiar uma sequência de tarefas. O cliente explica o que procura, a ferramenta consulta as opções disponíveis e a conversa avança até uma oferta ou um pedido.
O iFood levou essa lógica ao Ailo, assistente que permite fazer pedidos por conversa, inclusive no WhatsApp. Na divulgação do lançamento, em outubro de 2025, a companhia informou que a finalização de pedidos pelo WhatsApp era 33% mais rápida com a ferramenta.
O interesse comercial está em diminuir o esforço necessário para comprar. Em uma distribuidora, por exemplo, um agente pode reunir produtos disponíveis e preparar um orçamento; uma condição especial de pagamento pode seguir para o vendedor.
Peter Drucker definiu o propósito de um negócio assim:
Só existe uma definição válida de negócio: criar um cliente.
Peter Drucker
A frase oferece um critério para avaliar a tecnologia: ela precisa ajudar alguém a escolher, comprar e receber o que foi combinado.
Fluxo ilustrativo. As ações dependem de integrações e regras definidas pela empresa.
2. Áudios, fotos e documentos começam a trabalhar a favor do atendimento
Nem toda solicitação chega em um formulário organizado. Ela pode vir em um áudio, em uma foto de um produto ou em um documento digitalizado.
A chamada IA multimodal trabalha com diferentes tipos de informação. Isso permite transformar parte desse material em dados que a equipe consegue consultar e utilizar.
Na Loft, a IA é usada para transcrever áudios, estruturar informações e apoiar a conferência de documentos ligados à compra e ao financiamento de imóveis. Segundo estudo de caso publicado pelo Google Cloud, as soluções adotadas, especialmente os recursos de IA, contribuíram para uma redução de 15% nos chamados de atendimento.
O volume anterior equivale ao índice 100; após a redução divulgada, corresponde a 85. Os valores representam uma comparação proporcional. Fonte: Google Cloud.
Para uma imobiliária, identificar cedo uma informação incompleta pode evitar que a negociação pare mais adiante. Em outras atividades, a mesma lógica pode ajudar a organizar solicitações antes de encaminhá-las ao responsável.
O trabalho humano passa a ter um ponto de partida melhor: informações organizadas e possíveis inconsistências sinalizadas para conferência.
3. O conhecimento da empresa fica mais perto de quem precisa dele
Uma empresa pode ter bons procedimentos e, ainda assim, fazer sua equipe perder tempo procurando respostas. O documento existe, mas está em outra pasta. A regra mudou, mas alguém continua consultando a versão antiga.
A busca interna com IA procura aproximar esse conhecimento do trabalho diário.
O Nubank criou o AskNu, integrado ao Slack, para consultar documentos internos e apresentar respostas acompanhadas das fontes. Em relato publicado em maio de 2025, o banco informou um tempo médio de resposta de nove segundos, seis meses após disponibilizar a ferramenta a todos os colaboradores. Também reportou 96% de redução na abertura de chamados nos domínios internos atendidos pela solução.
O próprio relato traz uma informação importante: 74% das respostas sobre esses domínios foram classificadas como precisas nas avaliações. A velocidade, portanto, precisa vir acompanhada de conferência e melhoria contínua. [4]
Para um vendedor, encontrar a condição comercial correta durante a conversa pode evitar uma promessa que a empresa não conseguirá cumprir. Para um atendente, localizar o procedimento adequado pode permitir resolver o problema sem transferir o cliente várias vezes.
4. Profissionais ganham apoio para analisar melhor
Comparar documentos, reunir evidências e localizar divergências exige tempo. Quando a IA ajuda nessa preparação, a equipe pode dedicar mais atenção às decisões que dependem de experiência.
O Bradesco desenvolveu a AILA, assistente para sua auditoria interna, com participação dos próprios auditores. Em caso publicado pela Microsoft em junho de 2025, o banco relatou ganho de 65% de eficiência no planejamento da auditoria. A solução apoia a análise de dados, a comparação de regulamentos e a identificação de riscos.
Vivian Gentille, do Bradesco, afirmou que a ferramenta “ampliou nossa capacidade de análise, conectando informações e antecipando riscos”.
O resultado se refere a uma atividade específica. Isso torna o caso especialmente útil: permite enxergar onde a mudança aconteceu e o que foi medido.
A participação dos auditores também merece atenção. Quem conhece as dificuldades e as exceções do trabalho ajuda a definir o que a ferramenta deve fazer e como suas respostas serão avaliadas. A experiência da equipe passa a orientar a construção da solução.
5. A IA ajuda a proteger a margem antes mesmo da venda
Uma máquina parada compromete a produção. Uma manutenção mal planejada aumenta gastos e pode afetar as entregas. Melhorar esses pontos também faz parte de construir um negócio competitivo.
Na indústria, a IA pode analisar dados dos equipamentos e orientar intervenções conforme as condições observadas.
Em outubro de 2025, a WEG divulgou uma solução de lubrificação automática que combina sensores conectados e inteligência artificial. O sistema acompanha a condição do motor e aplica graxa conforme a necessidade identificada.
Segundo a companhia, os resultados incluíram redução de 27% no consumo de graxa e aumento do intervalo entre falhas de três para 15 meses, na aplicação descrita.
O efeito econômico aparece em recursos mais bem utilizados e equipamentos disponíveis por mais tempo. Para quem depende de produção e entrega, isso pode significar maior previsibilidade para atender seus clientes.
Projetos desse tipo também mostram a importância de acompanhar a operação depois da implantação. O benefício precisa compensar o custo dos equipamentos, da integração e da manutenção do próprio sistema.
6. A proteção de dados passa a fazer parte da experiência do cliente
Vender pela internet exige confiança. Dados cadastrais, históricos de compra e informações de pagamento precisam circular com proteção.
A IA pode ajudar equipes de segurança a analisar sinais de ataque e priorizar respostas. No Cost of a Data Breach 2025, a IBM informou que, entre as organizações estudadas no Brasil, aquelas com uso extensivo de IA e automação em segurança tiveram custo médio de R$ 6,48 milhões por violação de dados, ante R$ 8,78 milhões nas que não utilizavam esses recursos.
A comparação descreve uma associação observada na amostra, sem garantir o mesmo resultado para outras empresas.
Essa preocupação também acompanha os assistentes comerciais. Uma ferramenta conectada ao cadastro de clientes precisa ter limites de acesso, regras para executar ações e registros que permitam entender o que aconteceu.
São cuidados que sustentam a continuidade do atendimento. A empresa consegue ampliar o uso da tecnologia com mais controle sobre as informações que seus clientes confiaram a ela.
7. Soluções prontas abrem um caminho mais acessível para começar
A adoção de IA também acontece por meio de ferramentas contratadas. Na TIC Empresas 2025, 80% das organizações que utilizavam IA adquiriram softwares ou sistemas prontos, e 60% contrataram fornecedores externos para desenvolver ou adaptar soluções. Uma empresa pode recorrer às duas modalidades.
Para negócios menores, esse caminho pode reduzir a necessidade de desenvolver tecnologia internamente. Ainda será preciso organizar informações, integrar sistemas e preparar as pessoas que vão utilizar a solução.
Uma aplicação possível está na continuidade da venda. A IA interpreta mensagens e reúne o contexto; a automação atualiza o estoque, registra a compra e envia confirmações. Quando surge uma exceção, a equipe recebe o histórico para assumir o atendimento.
Fluxo ilustrativo. Mensagens e ações seguem as preferências do cliente e as regras da empresa.
O princípio registrado por Jeff Bezos na carta aos acionistas de 2005 ajuda a escolher por onde começar: “começaremos pelo cliente e trabalharemos de trás para frente”. Significa partir da necessidade de quem compra e organizar os processos para atendê-la. [10]
Para um pequeno negócio, isso pode orientar uma primeira aplicação bem delimitada: responder melhor às dúvidas sobre produtos, acelerar orçamentos ou acompanhar pedidos depois da compra. O investimento ganha sentido quando a melhoria aparece no atendimento, na margem ou na capacidade de trabalho da equipe.
A próxima aplicação relevante de IA pode nascer de um incômodo que a empresa já conhece muito bem: uma resposta que demora, um pedido que se perde ou uma conferência que precisa ser refeita. Resolver bem um desses problemas é uma maneira concreta de começar a construir uma operação melhor.
As citações de Andrew Ng, Peter Drucker e Jeff Bezos foram traduzidas do inglês.
Fontes:
1. Cetic.br/NIC.br: TIC Empresas 2025.
2. iFood: lançamento do Ailo, outubro de 2025.
3. Google Cloud: estudo de caso da Loft.
4. Nubank: AskNu, 28 de maio de 2025.
5. Microsoft: caso da AILA no Bradesco, 25 de junho de 2025.
6. WEG: lubrificação inteligente, 31 de outubro de 2025.
7. IBM: custo das violações de dados no Brasil, 30 de julho de 2025.
8. Andrew Ng: cobertura da conferência AI Frontiers pela Knowledge at Wharton, 7 de novembro de 2017.
9. Peter Drucker: citação reproduzida pelo Drucker Customer Lab, Claremont Graduate University.
10. Jeff Bezos: carta aos acionistas de 2005, página 4 do PDF.
Apuração: 4 de outubro de 2026. Resultados dos casos atribuídos às empresas e aos fornecedores que os publicaram.
