A inteligência artificial nos negócios já não é promessa; é prática diária que redefine processos, modelos e resultados. De acordo com Andre de Barros Faria, CEO da Vert Analytics, a maturidade digital avança quando a IA deixa de ser experimento isolado e vira componente orgânico das operações. Especialista em inovação, analítica e desenvolvimento de soluções, ele defende que a combinação entre dados confiáveis, algoritmos explicáveis e governança clara produz ganhos de eficiência.
Nesse cenário, empresas de todos os portes encontram oportunidades concretas para reduzir custos, acelerar entregas e elevar a qualidade percebida por clientes e cidadãos. Este artigo apresenta um roteiro prático para transformar ambição em valor, com linguagem clara, exemplos aplicáveis e visão estratégica.
Inteligência artificial como motor de eficiência: da automação à hiperautomação
A evolução natural da automação é a hiperautomação, na qual a Inteligência Artificial coordena fluxos ponta a ponta, integrando pessoas, sistemas e regras de negócio. Em vez de apenas acelerar tarefas, a IA identifica gargalos, sugere ajustes e executa rotinas com mínima intervenção humana. Robôs de software, processamento inteligente de documentos e modelos de previsão compõem um ecossistema que reduz retrabalho e padroniza entregas.
Segundo Andre de Barros Faria, a hiperautomação é eficaz quando nasce de um desenho de processos simples, mensurável e conectado ao resultado. Não basta “robotizar” uma etapa problemática; é preciso repensar o fluxo inteiro e estabelecer indicadores de valor. Nesse contexto, a Vert Analytics desenvolve tecnologia própria em inteligência artificial e hiperautomação, com agentes que entendem regras, aprendem padrões e interagem com sistemas legados.
Analítica confiável e decisões em tempo real
Sem dados bem cuidados, a Inteligência Artificial perde potência e credibilidade. Por isso, a base começa em governança: catálogos de dados, linhagem, políticas de acesso e métricas de qualidade. A partir daí, modelos preditivos e prescritivos revelam tendências, antecipam riscos e quantificam impactos de cada decisão. Painéis dinâmicos conectados a fontes transacionais permitem acompanhar indicadores em tempo quase real, enquanto alertas proativos evitam surpresas.
Conforme apresenta Andre de Barros Faria, a diferença entre dados “presentes” e dados “prontos” está na curadoria e na explicabilidade. Modelos devem ser auditáveis, com métricas claras de desempenho, vieses monitorados e processos de re-treinamento definidos. A analítica moderna não se limita a prever; ela recomenda e justifica. Com esse norte, a Vert Analytics integra pipelines de dados, algoritmos e camadas de visualização que conectam o executivo ao chão de fábrica — seja ele digital ou físico.
Agentes autônomos que escalam valor
Quando a IA deixa de ser projeto e vira produto, a organização cria valor recorrente. Agentes autônomos de IA podem executar processos 24/7, negociar prioridades e interagir por linguagem natural com equipes e sistemas. Esses agentes organizam filas, coletam evidências, preenchem registros, validam consistência e acionam humanos apenas quando necessário.
Ademais, como alude Andre de Barros Faria, transformar IA em serviço exige pensar em segurança, privacidade e governança desde o design. A Vert Analytics adota padrões de proteção de dados, trilhas de auditoria e mecanismos de explicabilidade voltados a ambientes críticos. Isso reduz riscos e viabiliza a adoção em larga escala, inclusive em rotinas que impactam diretamente cidadãos e clientes. A empresa também prioriza métricas de adoção e valor: tempo de retorno, taxas de automação efetiva e satisfação do usuário.
Inteligência artificial que entrega valor hoje e amanhã
Em resumo, a adoção responsável de Inteligência Artificial redefine a forma de trabalhar, decidir e inovar. Como pontua Andre de Barros Faria, a combinação entre hiperautomação, analítica confiável e agentes autônomos cria um ciclo contínuo de eficiência e aprendizado. Empresas que conectam estratégia a métricas, dados a governança e tecnologia a experiência do usuário colhem resultados mais rápidos e consistentes. Ao mesmo tempo, fortalecem reputação e conformidade.
Autor: Valentin Zvonarev
