Nos últimos anos, a inteligência artificial deixou de ser apenas um tema de pesquisa para se tornar uma prioridade estratégica de líderes empresariais. O investimento global em IA deve superar US$ 300 bilhões até 2025, refletindo a busca por eficiência, inovação e vantagem competitiva.
Apesar do entusiasmo, a realidade ainda apresenta um paradoxo: empresas acumulam volumes cada vez maiores de dados, mas enfrentam desafios estruturais significativos, baixa qualidade, fragmentação entre sistemas e ausência de governança. Isso explica por que menos de um terço das organizações consegue escalar projetos de IA de forma consistente, transformando potencial em resultados concretos.
O dilema dos dados: de ativo a gargalo
Dados são frequentemente chamados de “o novo petróleo”. Mas, na prática, muitas organizações ainda estão apenas estocando barris sem saber refiná-los.
Estudos mostram que empresas, mesmo de grande porte, não conseguem responder perguntas básicas sobre seus clientes porque as informações estão dispersas entre CRM, ERP e outras plataformas.
Esse desafio se torna ainda mais evidente na América Latina, onde até 80% do tempo das equipes é gasto limpando, integrando e preparando dados, em vez de gerar valor estratégico. Essa situação impacta diretamente o retorno sobre investimento em IA e explica por que tantas iniciativas permanecem no estágio de piloto.
Casos práticos: onde a transformação já acontece
Apesar dos desafios, há exemplos concretos de empresas que já estão colhendo os frutos da transformação baseada em dados e IA.
- Serviços financeiros – PicPay
- No Brasil, o PicPay adotou o SingleStore with IBM para análise em tempo real. O desafio era processar milhões de transações de forma segura e ágil, garantindo insights instantâneos para decisões críticas. Com a solução, a empresa passou a trabalhar com dados estruturados e não estruturados em alta escala, reduzindo riscos e fortalecendo sua operação.
- Setor bancário – Integração multicanal
- Um grande banco latino-americano utilizou IBM watsonx.data para extrair e disponibilizar mais de 3 TB de dados em menos de 8 horas, sem afetar os sistemas de registro. Essa iniciativa permitiu oferecer experiências personalizadas aos clientes, melhorar compliance regulatório e habilitar análises preditivas com base em dados antes dispersos.
- Saúde – Inteligência diagnóstica
- Hospitais da região vêm utilizando IA para interpretar exames de imagem, acelerando diagnósticos e apoiando médicos em decisões complexas. Para isso, é essencial ter dados confiáveis e bem governados, já que falhas de qualidade podem comprometer a precisão clínica.
- Indústria – Automação de processos
- Empresas de manufatura estão combinando IBM watsonx Orchestrate com sistemas de gestão para automatizar fluxos repetitivos, como solicitações de manutenção, gestão de estoque e relatórios operacionais. O resultado é um ganho direto de produtividade, liberando profissionais para tarefas de maior valor.
O papel das soluções IBM na jornada
Do ponto de vista tecnológico, duas soluções vêm se destacando como alicerces dessa transformação:
- IBM watsonx.data: permite integrar, governar e escalar dados em ambientes híbridos e multicloud. Seu modelo de lakehouse aberto com Apache Iceberg e múltiplos motores (Db2, Presto, Spark) reduz custos, evita duplicações e garante que dados estejam sempre prontos para produção.
- IBM watsonx Orchestrate: foca na automação inteligente, utilizando agentes orientados por skills que conectam e orquestram aplicações corporativas. Isso viabiliza ganhos de produtividade e cria novas formas de colaboração entre humanos e IA.
Ambas têm como diferencial não apenas a tecnologia, mas a abertura e a escalabilidade: funcionam para grandes corporações e também para empresas de médio porte que buscam crescer com inteligência.
De onde vem o ROI?
Estudos da Forrester mostram que projetos de automação com IBM watsonx Orchestrate podem gerar até 176% de ROI, 40% menos downtime e 67% de tempo economizado em processos simples.
No campo dos dados, empresas que estruturam corretamente seus lakehouses conseguem reduzir em até 50% o custo de operação de data warehouses tradicionais, além de acelerar o time-to-data — o tempo entre o registro e o uso efetivo de uma informação.
Em outras palavras, o ROI da IA não depende apenas de algoritmos sofisticados, mas de dados confiáveis e da capacidade de automatizar processos em escala.
O futuro: de pilotos a escala
O grande desafio para os próximos anos será sair da fase de experimentação e levar a IA para toda a organização. Isso envolve:
- Governança e compliance contínuos;
- Frameworks claros de adoção;
- Métricas de valor (custo por consulta, tempo de preparação, SLAs de disponibilidade);
- Capacitação de equipes e mudança cultural.
As empresas que conseguirem alinhar esses pilares terão não apenas ganhos operacionais, mas também diferenciação competitiva em um mercado cada vez mais pressionado por velocidade e inovação.
Conclusão
A inteligência artificial já não é uma promessa distante; é uma realidade urgente. Mas só gera impacto quando sustentada por dados bem governados e processos inteligentes.
Casos como o do PicPay mostram que é possível transformar complexidade em vantagem estratégica.
É exatamente essa discussão que a jornada Leading AI, patrocinada pela IBM, está trazendo para os executivos da região: conversas práticas, masterclasses exclusivas com o MIT e exemplos reais de transformação.
