Avalie se a IA realmente agrega valor ao negócio

Antes de desenvolver qualquer solução baseada em Inteligência Artificial, é necessário avaliar se ela traz resultados concretos à empresa.

Segundo Weslley Felix, engenheiro de dados sênior da Deal, essa etapa inicial evita a adoção da tecnologia apenas por modismo.

É preciso identificar os motivadores, definir objetivos claros e estabelecer métricas precisas.

Sem esse alinhamento, há o risco de desperdício de recursos e frustração com os resultados.

Estude as leis de proteção de dados aplicáveis à IA

A conformidade com legislações como a LGPD no Brasil e a GDPR na Europa é indispensável.

Essas normas estabelecem critérios para coleta, tratamento e uso de dados sensíveis.

“É fundamental adotar práticas que garantam anonimização das informações, diversidade das amostras e mecanismos que evitem vieses nos modelos”, explica Weslley.

Além disso, o cumprimento das regras reforça a confiança entre a empresa e seus clientes, fortalecendo a reputação da marca.

Planeje e execute um fluxo estruturado de implantação

A implementação da IA deve seguir um fluxo bem definido.

Esse ciclo abrange desde a coleta e o tratamento de dados até a preparação da infraestrutura, desenvolvimento, avaliação dos modelos e monitoramento contínuo.

Cada etapa deve ser cuidadosamente planejada, com atenção especial à seleção de dados e à escolha da infraestrutura — local ou em nuvem —, pois ambas impactam diretamente na segurança e na performance.

Priorize infraestruturas privadas com maior controle

Infraestruturas privadas, combinadas com abordagens como RAG (Retrieval Augmented Generation), podem garantir mais controle e precisão nas respostas geradas pela IA.

Essas soluções reduzem o risco de distorções e priorizam o uso de dados internos, adaptando os sistemas às demandas específicas de cada negócio.

“Criar agentes direcionados e proteger o acesso aos dados são práticas que elevam a confiabilidade da IA aplicada à empresa”, reforça Weslley.

Adote ferramentas que otimizam o ciclo de desenvolvimento

A integração da IA ao ecossistema tecnológico já existente na empresa deve considerar as plataformas utilizadas — como CRMs, ERPs e sistemas de suporte tático e operacional.

Nesse contexto, soluções como esteiras DevGenOps e ferramentas como GitHub Copilot se destacam por acelerar o desenvolvimento de aplicações.

Plataformas com modelos de linguagem, como Claude, Gemini, Microsoft Copilot e DeepSeek, também têm aplicações relevantes, desde que sejam usadas com critérios técnicos e éticos.

Weslley alerta que é preciso equilibrar os ganhos operacionais com a análise crítica dos riscos envolvidos.

IA impacta setores como jurídico, RH, finanças e atendimento

De acordo com o especialista, áreas como jurídico, recursos humanos e financeiro estão entre as mais beneficiadas pelo uso da IA.

No setor jurídico, assistentes baseados em IA auxiliam na análise de documentos e processos, oferecendo agilidade na tomada de decisão.

No RH, a tecnologia facilita a triagem de currículos, destacando informações-chave de forma automatizada.

No setor financeiro, a IA já é utilizada em atividades como conciliação bancária, com análise de grandes volumes de dados de maneira ágil.

Já no atendimento ao cliente, a IA generativa permite interpretar emoções e adaptar a comunicação para oferecer uma experiência mais próxima e personalizada.

Governança e estratégia devem guiar o uso da tecnologia

Segundo a Deal, a adoção da IA no ambiente corporativo vai além da inovação técnica.

É necessário garantir que as soluções sejam éticas, seguras e eficientes.

A integração entre tecnologia, governança e estratégia de negócios é o caminho para obter resultados sustentáveis e minimizar riscos.

Para Weslley, a chave está na abordagem data-centric, em que os dados são o núcleo das decisões.

“Implementar IA exige respeito às leis, responsabilidade digital e envolvimento estratégico em todas as etapas. Mais do que criar soluções, é preciso maximizar seus benefícios e reduzir impactos indesejados”, conclui.