X dicas para implementar processos com IA nas empresas

Em 2025, um levantamento do IBGE mostrou que 41,9% das empresas brasileiras já usam inteligência artificial em suas rotinas internas. Além disso, oito em cada dez empreendedores em estágio inicial pretendem ampliar o uso de tecnologias digitais nos próximos seis meses.

O dado expõe um cenário comum: interesse alto, resultados pontuais, mas ainda persiste uma dificuldade para transformar IA nas empresas em vantagem operacional contínua.

Ao longo deste texto, a proposta é tratar IA nas empresas de forma prática, conectando tecnologia, processos e governança. O foco está em orientar decisões iniciais, esclarecer dúvidas comuns — inclusive sobre qual é a melhor IA atualmente — e mostrar como a adoção estruturada viabiliza ganhos reais de eficiência, controle e qualidade na tomada de decisão. Siga a leitura!

Quais desafios impedem a adoção de IA?

Usar IA nas empresas vai muito além de adotar um chatbot ou automatizar respostas. Trata-se de incorporar inteligência aos processos, reduzir ruídos operacionais, elevar o nível das análises e criar fluxos mais previsíveis para decisões críticas.

Mesmo assim, muitas organizações ainda esbarram em entraves como dados desorganizados, receio de riscos regulatórios e baixa integração entre sistemas. Assim, ainda que exista uma oferta crescente de soluções, alguns obstáculos se repetem em empresas de diferentes portes e setores:

• dados descentralizados, incompletos ou sem padrão de qualidade;
• receio de exposição a riscos legais, fiscais ou de compliance;
• dificuldade de integrar IA aos sistemas já utilizados pela empresa;
• falta de clareza sobre retorno financeiro e indicadores de sucesso;
• resistência cultural à automação de decisões e processos.

Esses desafios não estão ligados apenas à tecnologia. Na maioria dos casos, refletem falhas de estrutura, governança e alinhamento estratégico, que precisam ser endereçadas antes da automação inteligente.

Esses entraves raramente têm origem apenas na tecnologia. Na prática, surgem de lacunas de estrutura organizacional, fragilidades de governança e falta de conexão entre a estratégia do negócio e os processos operacionais.

Sem resolver esses pontos, a automação com inteligência artificial tende a reproduzir ineficiências já existentes, em vez de gerar ganhos reais.

Como identificar processos ideais para aplicar IA?

Nem todo processo se beneficia da aplicação imediata de inteligência artificial. A identificação correta começa pela análise do fluxo operacional e pelo impacto esperado no negócio.

Processos com alto volume de dados, repetição frequente e regras bem definidas tendem a gerar resultados mais rápidos. Rotinas financeiras, gestão de despesas, conciliações, auditorias internas, análises de comportamento e previsões de demanda são exemplos recorrentes.

Outro ponto relevante está no risco operacional. Quando erros humanos geram retrabalho, inconsistências ou exposição regulatória, a IA contribui para reduzir variabilidade e aumentar a previsibilidade.

Lembre-se de que o critério central não é complexidade tecnológica — mas a clareza do problema a ser resolvido.

Quais são as melhores dicas práticas para implementar processos com IA?

Quer implementar soluções de IA no seu negócio, mas não sabe por onde começar? Então, confira essas dicas práticas!

1. Comece pela estratégia, não pela ferramenta

Antes de discutir qual é a melhor IA atualmente, é fundamental definir objetivos claros. A tecnologia deve responder a perguntas específicas: reduzir custos, acelerar decisões, melhorar controles ou aumentar a confiabilidade dos dados.

Empresas que iniciam pelo software tendem a acumular soluções isoladas, sem impacto sistêmico. Quando a estratégia vem primeiro, a IA passa a integrar o desenho do processo, não apenas automatizar etapas existentes.

2. Estruture dados antes de automatizar decisões

A IA aprende a partir dos dados disponíveis. Se as informações estão inconsistentes, incompletas ou desconectadas, os resultados reproduzem essas falhas.

Mapear fontes, padronizar registros, definir responsáveis e criar regras de validação são passos prévios indispensáveis. Esse trabalho, embora menos visível, costuma representar o maior ganho de maturidade digital nas empresas.

3. Priorize casos de uso com impacto mensurável

Implementações bem-sucedidas costumam começar pequenas, mas com métricas claras. Tempo de processamento, redução de erros, economia financeira e melhoria na acurácia das análises são indicadores comuns.

Esse foco facilita a comprovação de valor, reduz resistência interna e cria base para expansão gradual da IA para outras áreas da organização.

4. Integre a IA aos fluxos já existentes

Soluções que exigem mudança radical de sistemas ou rotinas tendem a enfrentar baixa adesão. A integração com ERPs, plataformas financeiras e sistemas de gestão já utilizados garante fluidez operacional.

Nesse contexto, a IA atua de forma quase invisível, qualificando decisões e automatizando análises sem criar rupturas no dia a dia das equipes.

5. Reforce governança, segurança e compliance desde o início

A IA nas empresas precisa operar dentro de limites claros. Definir critérios de acesso, rastreabilidade das decisões, auditoria dos modelos e conformidade regulatória evita riscos futuros.

Empresas que tratam a governança como parte do projeto, e não como mera etapa posterior, conseguem escalar o uso de IA com mais segurança e confiança institucional.

6. Capacite equipes para interpretar resultados

A automação não elimina o papel humano. Pelo contrário: amplia a necessidade de interpretação crítica. Treinar equipes para entender recomendações, limites dos modelos e impactos das decisões garante uso mais responsável e eficaz da tecnologia.

Esse nível de capacitação reduz a dependência técnica e fortalece a autonomia das diferentes áreas de negócio.

Qual é o papel dos dados, da automação e da integração de sistemas nesse processo?

Dados estruturados formam a base de qualquer iniciativa de IA nas empresas. Sem consistência informacional, não há aprendizado confiável nem previsibilidade operacional. A automação, por sua vez, garante escala, elimina tarefas manuais e reduz variações indesejadas nos processos.

A integração de sistemas conecta essas duas frentes. Quando plataformas financeiras, operacionais e analíticas compartilham informações em tempo real, a IA passa a atuar de forma transversal, apoiando decisões com visão completa do negócio.

Soluções especializadas em gestão de despesas, viagens e processos financeiros, como as oferecidas pela SAP Concur, exemplificam essa abordagem integrada. Ao combinar automação, análise inteligente e conformidade, essas plataformas fortalecem governança, ampliam controle e qualificam decisões financeiras em ambientes corporativos cada vez mais complexos.

A adoção estratégica de IA nas empresas não se resume ao ganho de produtividade. Ela consolida padrões, reduz riscos, melhora a qualidade das informações e cria condições para decisões mais seguras e consistentes. Quando dados, automação e integração caminham juntos, a inteligência artificial deixa de ser experimento e passa a ser parte estruturante da gestão.

Quer modernizar a sua empresa em diversas frentes? Então, leia também como a responsabilidade social corporativa fortalece o papel das organizações na construção de um mundo mais sustentável!