Ao longo dos últimos meses, tenho percorrido diversas regiões do país participando do Roadshow IH+IA | Inteligência que gera resultados, promovido pela TOTVS. A proposta parte do princípio de que a inteligência humana (IH) continua sendo o elemento que dá direção, contexto e capacidade de decisão aos negócios, enquanto a inteligência artificial (IA) amplia escala, velocidade e eficiência. Em cada cidade, encontro empresários, executivos e lideranças que compartilham expectativas, desafios e experiências relacionadas à inteligência artificial. Apesar das diferenças entre setores e portes de empresa, um padrão se repete nessas conversas: a fase da curiosidade está ficando para trás.

As organizações brasileiras já compreenderam o potencial da IA. Agora, a preocupação é outra: como transformar essa tecnologia em resultados concretos para o negócio. Essa mudança de maturidade tem revelado alguns aprendizados importantes. E, se eu tivesse que resumir o que as empresas mais avançadas já entenderam sobre inteligência artificial, destacaria quatro lições.

A primeira delas é que a IA que mais gera valor não é necessariamente a mais abrangente, mas a mais especializada. Nos últimos anos, o mercado foi inundado por demonstrações impressionantes de inteligência artificial generativa. Elas ajudaram a popularizar o tema e a mostrar o potencial da tecnologia. Mas, na prática, os maiores ganhos têm surgido quando a IA é aplicada para resolver problemas específicos e diretamente conectados às operações da empresa.

É nesse cenário que ganham força os chamados agentes especialistas: modelos treinados para executar atividades relacionadas a processos específicos, respeitando as regras de negócio e atuando de forma integrada aos sistemas de gestão. Um exemplo vem de um cliente da TOTVS do setor de laticínios, que avaliou a implementação de agentes especialistas em processos logísticos e financeiros. Com isso, foi projetada uma redução de 93% no tempo dedicado a tarefas repetitivas. A análise indicou ainda potencial de retorno equivalente a 48% do investimento realizado, sem considerar ganhos indiretos relacionados à produtividade e escalabilidade. O resultado é simples de entender: menos tempo gasto em tarefas operacionais e mais foco das equipes em atividades estratégicas.

A segunda lição é que não existe inteligência artificial eficiente sem dados organizados. Ainda existe a percepção de que o principal desafio da IA está nos algoritmos. Na realidade, muitas empresas descobrem que a maior parte do trabalho acontece antes mesmo da implantação da tecnologia. Dados inconsistentes, processos desconectados e informações espalhadas em diferentes sistemas dificultam qualquer iniciativa de inteligência artificial. Afinal, a qualidade das respostas produzidas por uma IA nunca será superior à qualidade dos dados que a alimentam.

Por isso, empresas que investiram nos últimos anos em digitalização, integração de processos e governança de dados estão encontrando um caminho mais curto para capturar valor com inteligência artificial. Em muitos casos, a jornada começa muito antes da IA propriamente dita.

A terceira lição é que a nuvem deixou de ser uma tendência para se tornar um pré-requisito. A inteligência artificial exige capacidade computacional escalável, disponibilidade contínua e ambientes capazes de processar grandes volumes de dados com segurança. À medida que as aplicações se tornam mais sofisticadas, cresce também a necessidade de uma infraestrutura preparada para acompanhar esse avanço.

Não por acaso, muitas empresas estão acelerando suas jornadas de migração para ambientes em nuvem, como a TOTVS Cloud, para garantir desempenho, escalabilidade e segurança compatíveis com a nova geração de aplicações baseadas em IA. Mais do que uma escolha tecnológica, a nuvem passou a ser um elemento fundamental para sustentar a transformação digital de forma consistente.

Por fim, uma quarta lição tem se mostrado cada vez mais relevante: tecnologia sozinha não resolve problemas de negócio. A adoção de inteligência artificial envolve decisões estratégicas, revisão de processos, gestão de mudanças e definição clara de prioridades. Nesse cenário, cresce a importância de parceiros capazes de compreender a realidade operacional das empresas e ajudar a transformar possibilidades tecnológicas em resultados concretos. A experiência mostra que projetos bem-sucedidos não são necessariamente aqueles que começam maiores, mas aqueles que começam melhor direcionados. Ter ao lado parceiros que conhecem o contexto do negócio reduz riscos, acelera a captura de valor e aumenta significativamente as chances de sucesso.

No fim, fica cada vez mais claro que a discussão já não é mais sobre adotar ou não a inteligência artificial, essa decisão já foi tomada. O verdadeiro desafio agora é descobrir como gerar valor de forma sustentável. E as organizações que estão avançando mais rapidamente parecem compartilhar a mesma receita: utilizar IA especialista para resolver problemas reais, estruturar dados de qualidade, construir uma base tecnológica robusta em nuvem e contar com parceiros de confiança para conduzir essa transformação. Talvez essa seja a principal lição da inteligência artificial até aqui: menos modismo, mais resultado.