A inteligência artificial começa a ganhar espaço na rotina de empresas que buscam simplificar processos e aproveitar melhor o tempo das equipes. Uma pesquisa realizada pelo Sebrae em parceria com a FGV IBRE e o Google, com cerca de 5 mil empresas, mostra que 34% das micro e pequenas empresas que utilizam a tecnologia apontam a economia de tempo como principal benefício, enquanto 22% citam o aumento da produtividade.
Os dados de adoção também indicam avanço entre negócios de menor porte. Segundo a pesquisa TIC Empresas 2025, do Cetic.br/NIC.br, a proporção de pequenas empresas brasileiras que utilizam inteligência artificial passou de 10% em 2024 para 15% em 2025. Entre as empresas que já adotam a tecnologia, 68% recorrem a ela para automatizar processos e fluxos de trabalho.
Para Jerry Soares, CEO da MPJ Solutions e especialista em tecnologia e alocação estratégica de profissionais de TI, o primeiro passo é observar a rotina da empresa e identificar atividades que consomem tempo sem exigir análises complexas. A partir daí, é possível avaliar se uma ferramenta disponível no mercado atende à necessidade.
“Muitas empresas podem começar por uma tarefa que se repete diariamente, ocupa horas da equipe e segue um padrão definido. Antes de investir em um projeto maior, vale entender como essa atividade é realizada hoje e testar se a inteligência artificial consegue torná-la mais simples e rápida”, afirma.
Tarefas que podem ser automatizadas
Organização de dados, elaboração de relatórios, resumo de documentos, classificação de solicitações e apoio ao atendimento estão entre as aplicações que podem ser testadas com ferramentas prontas. Em vendas, a tecnologia pode auxiliar na organização de informações sobre clientes e oportunidades. No RH, pode apoiar etapas administrativas e a triagem inicial de currículos, desde que existam critérios claros e supervisão adequada.
Segundo Jerry, as melhores oportunidades costumam estar em atividades repetitivas, baseadas em regras ou padrões e que envolvem grande volume de informações. Já negociações, decisões estratégicas e situações que exigem avaliação individual continuam dependendo da análise humana.
“Se uma equipe dedica várias horas à consolidação de informações que já estão disponíveis em diferentes sistemas, vale avaliar como reduzir esse trabalho. A situação é diferente quando uma decisão exige experiência, análise de cenários e responsabilidade sobre as consequências”, explica.
Como testar sem aumentar a complexidade
Empresas menores não precisam desenvolver uma solução própria para começar a usar inteligência artificial. Ferramentas disponíveis no mercado podem atender a necessidades iniciais. O desenvolvimento personalizado tende a fazer mais sentido quando há requisitos específicos de integração, volume de dados ou funcionalidades que as opções prontas não oferecem.
A orientação é escolher uma atividade, definir o resultado esperado e comparar o desempenho antes e depois do teste. O tempo gasto, a ocorrência de erros e o volume de retrabalho são alguns dos indicadores que ajudam a avaliar se a mudança trouxe benefícios.
“O teste precisa responder a uma necessidade concreta. Se a intenção é reduzir o tempo de elaboração de um relatório, por exemplo, a empresa deve comparar quanto demora para produzi-lo antes e depois da adoção da ferramenta. Com esse resultado, fica mais fácil decidir se vale ampliar o uso”, diz Jerry.
A qualidade dos dados também importa
Mesmo aplicações simples exigem atenção à segurança da informação, à privacidade e à confiabilidade dos dados. Informações inconsistentes podem comprometer as respostas geradas pela tecnologia, enquanto resultados incorretos precisam ser identificados antes de afetar decisões ou chegar aos clientes.
Por isso, a empresa deve definir quem acompanha o uso da ferramenta, quais informações podem ser inseridas e como os resultados serão conferidos. Aplicações mais complexas também podem exigir integração entre sistemas, regras de governança e participação de profissionais especializados.
“A inteligência artificial não resolve automaticamente problemas de organização. Se os dados estão inconsistentes ou ninguém conhece bem as etapas de um processo, a ferramenta pode reproduzir essas falhas em outra escala. É importante entender como o trabalho funciona antes de decidir o que automatizar”, afirma o CEO da MPJ Solutions.
A escolha da tecnologia deve considerar, portanto, o problema a ser resolvido e as condições da empresa para acompanhar os resultados. O objetivo é encontrar aplicações que melhorem a execução das tarefas e permitam que as equipes dediquem mais tempo a atividades que exigem conhecimento técnico, análise e relacionamento.
“A ferramenta precisa fazer sentido para a operação. Quando a empresa identifica uma necessidade, testa uma alternativa e acompanha os resultados, consegue tomar decisões mais consistentes sobre onde investir e quais aplicações merecem ser ampliadas”, conclui.