Empresas competitivas estão tornando a IA nas empresas um padrão operacional, não mais um experimento isolado. Para isso dar certo, porém, é preciso ir além do hype. Escolher casos de uso claros, medir valor de negócio e garantir governança, ética e alinhamento com pessoas e processos.
Executivos já entenderam que não dá para ignorar a IA. Pesquisas da Gartner mostram que praticamente todo trabalho de TI terá envolvimento de IA até 2030, com 75% realizado por humanos com apoio da IA e 25% por IA sozinha. Isso significa que tratar a IA como algo “experimental” mantém a empresa atrasada.
O problema é quando a pressa vira atalho. Implementar ferramentas sem estratégia, sem gestão de mudança ou sem políticas claras de uso gera riscos de segurança, baixa adesão e frustração com o ROI. Desse modo, o caminho é fazer da IA algo comum, sim, mas com método, métricas e preparar a organização como um todo.
De ganho de produtividade a resultado financeiro real com IA
O Gartner apontam que cerca de 74% dos CFOs já enxergam ganhos de produtividade com IA em forma de tempo economizado, mas apenas 11% relatam valor financeiro concreto. Por isso, o recado é direto: tempo salvo não é dinheiro salvo; é preciso redesenhar processos para capturar esse valor.
Na prática, isso significa usar IA para eliminar etapas, automatizar fluxos inteiros e mudar como as equipes trabalham, em vez de apenas “acelerar” tarefas antigas. Por exemplo, um time que usa IA para resumir chamados e documentos, mas mantém o mesmo fluxo manual de aprovação, só muda a velocidade, não o custo estrutural.
Quando a IA vira padrão, empresas passam a medir indicadores como redução de backlog, corte de etapas manuais, menor taxa de erro e aumento de receita por colaborador. Ao invés de contar quantos prompts foram enviados, a liderança acompanha quanto a margem de contribuição e o NPS subiram após a adoção da tecnologia.
Prontidão dupla: tecnologia, pessoas e cultura para adotar IA
Outro achado importante: pouquíssimas organizações têm alta prontidão tanto em tecnologia quanto em pessoas para IA. Enquanto muitos fornecedores já oferecem recursos avançados, a maior barreira tem sido humana: cultura, habilidades e gestão de mudança.
Avaliar apenas infraestrutura, dados e modelos é insuficiente. É preciso perguntar se a equipe sabe formular contexto, validar respostas, lidar com erros e redesenhar seu próprio trabalho com ajuda da IA. Relatórios de prontidão, como os analisados em estudos recentes sobre adoção de IA em grandes empresas, mostram que cerca de 71% dos líderes admitem que suas equipes ainda não estão preparadas para extrair todo o potencial da tecnologia.
Isso exige uma estratégia de talentos que inclua requalificação, mudança de papéis e desenvolvimento de novas competências, como engenharia de contexto (ir além do prompt genérico para fornecer dados, regras e objetivos de negócio). Sem essa prontidão humana, qualquer iniciativa de IA corre o risco de virar apenas mais uma licença subutilizada.
IA no dia a dia de TI: ITSM e orquestração completa com Freshservice
Se existe uma área em que a IA precisa ser padrão é o suporte e a gestão de serviços de TI. Aqui entra o papel de um ITSM moderno, com orquestração de ponta a ponta. A Nortrez utiliza a Freshservice, da Freshworks, justamente para entregar essa visão completa e preparada para IA.
Casos de clientes brasileiros mostram o potencial desse modelo. Um grande produtor de alimentos no país reduziu em 10% as escaladas de chamados de Nível 2 e acelerou seus SLAs em 16% após adotar Freshservice como plataforma central de ITSM, segundo estudo de caso da própria Freshworks. Em outro exemplo, uma produtora de alimentos e laticínios implementou Freshservice em 17 áreas de negócio em apenas cinco meses, com 90% dos colaboradores usando a solução rapidamente.
Com IA integrada ao ITSM, é possível automatizar classificação de tickets, sugerir soluções de acordo com a base de conhecimento registrada na ferramenta, acionar fluxos de aprovação e até orquestrar agentes autônomos que executam tarefas em sistemas diversos. O resultado é um TI que opera em modo orquestração, e não apenas em modo atendimento reativo.
Governança, custos ocultos e risco de lock-in em projetos de IA
Transformar a IA em padrão sem governança é abrir mão de controle. Além do investimento inicial, há custos ocultos: novos conjuntos de dados de treino, observabilidade de modelos, validação de acurácia e, principalmente, treinamento e gestão de mudanças. Conforme destaca o CEO da Nortrez, Alexandre Schio: “IA já é infraestrutura crítica. Quem está adotando sem governança não está inovando, está assumindo risco”.
Estudos citados por analistas indicam que, para cada 100 dias de implementação, organizações podem precisar de 25 dias extras de treinamento e até 200 dias de mudança organizacional.
Outro ponto crítico é o risco de lock-in em grandes provedores de modelo e infraestrutura. Sem uma arquitetura que permita trocar de modelo, tokenizar dados sensíveis e fazer destilação de modelos estratégicos, a empresa pode ficar dependente de um único “estado-nação digital”.
Uma governança madura define critérios de escolha de fornecedores, padrões de segurança, papéis e responsabilidades, políticas de uso e métricas mínimas de acurácia aceitável para cada caso de uso. Isso evita que a adoção massiva de IA nas empresas se transforme em um emaranhado de ferramentas caras, subutilizadas e difíceis de integrar.
Primeiros passos para um roadmap de IA sustentável na sua empresa
Para que a IA vire algo comum e correto na sua organização, é essencial ter um roadmap claro. O primeiro passo é mapear casos de uso onde já haja dados estruturados, alta repetição de tarefas e impacto direto em custos ou receita. Em paralelo, é preciso aplicar uma espécie de “GPS de IA”, avaliando prontidão tecnológica e humana em cada frente.
Na sequência, priorize pilotos com escopo bem definido, metas de negócio mensuráveis e plano explícito de mudança de processo. Não basta provar conceito técnico; é preciso provar impacto financeiro e operacional. Referências de boas práticas, como guias de prontidão para IA em transformação organizacional (Agility at Scale) e relatórios sobre cultura de mudança (Harvard Business), ajudam a balizar esse desenho.
Por fim, traga IA para o centro da estratégia, não como projeto paralelo. Conecte metas de IA aos OKRs corporativos, defina um modelo de governança, crie indicadores de valor contínuo e escolha parceiros que apoiem desde o desenho até a operação — como a Nortrez faz ao combinar Freshservice e outras soluções para construir uma camada sólida de automação e orquestração inteligente.
