Por anos, empresas se orgulharam de serem "data-driven". Mas o que acontece quando os dados deixam de ser apenas insumo para análise e se tornam o combustível de uma inteligência autônoma?
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Em 2017, o Google fez um anúncio que mudaria para sempre a forma como pensamos sobre estratégia empresarial: a empresa se declarou oficialmente "AI-first". Não se tratava apenas de um slogan de marketing, mas de uma reestruturação fundamental de como cada produto, processo e decisão seriam concebidos.
Hoje, quase oito anos depois, a necessidade de ser AI-First, além de data-driven não é mais um diferencial competitivo, é uma questão de sobrevivência.
Relatórios recentes da McKinsey mostram uma aceleração sem precedentes na adoção de IA generativa, com organizações reportando ganhos significativos de eficiência e receita.
Mas aqui está o ponto crítico: ser "data-driven" não é mais suficiente para capturar todo o valor que seus dados podem entregar.
Durante décadas, empresas construíram suas vantagens competitivas através de uma abordagem data-driven: coletar dados, analisá-los e tomar decisões informadas. Era revolucionário na época.
Porém, a orientação a dados, de maneira isolada, tem limitações estruturais:
Reatividade: Dados históricos informam sobre o que aconteceu, mas raramente predizem com precisão o que vai acontecer. É como dirigir usando somente o espelho retrovisor.
Gargalos humanos: Por melhor que seja sua equipe de analistas, existe um limite na velocidade e complexidade das análises que podem ser realizadas usando as técnicas tradicionais de Analytics e Business Intelligence.
Silos de informação: Dados fragmentados em diferentes sistemas limitam a visão holística necessária para decisões estratégicas complexas. Os cruzamentos entre os dados nem sempre podem se limitar ao que está documentado em Catálogo.
Escalabilidade: Conforme o volume de dados cresce exponencialmente, a capacidade humana de processá-los eficientemente não acompanha e nem as ferramentas mais básicas, que nos atendiam bem no passado.
Ser AI-first endereça essas limitações, ao transformar dados brutos em inteligência preditiva e acionável de maneira autônoma.
Diferentemente do que muitos pensam, ser AI-first não significa simplesmente "usar mais IA". É uma mudança paradigmática na forma como a organização opera.
Em vez de reagir a diagnósticos apresentados em relatórios ou Dashboards tradicionais, o uso de capacidades de Inteligência Artificial leva a organização ao que chamamos de Advanced Analytics, que permite antecipar cenários, realizar hiper-segmentação para o melhor direcionamento das ações e obter insights acionáveis que guiam proativamente a estratégia.
Sistemas que possuem capacidade de aprendizado, melhoram continuamente e se adaptam automaticamente às novas condições e variáveis, sem necessidade de intervenção manual constante.
Capacidade de entregar experiências altamente personalizadas para milhares ou milhões de clientes simultaneamente, podendo chegar a um tratamento quase unificado.
Não apenas monitorar KPIs, mas prever quando e onde problemas de performance ou compliance podem surgir. Definir OKR’s (Objective Key Results) e usá-los como objetivo dos algorítmos de Machine Learning ou dos Agentes de IA
Enquanto empresas somente data-driven respondem ao que aconteceu, organizações AI-first antecipam o que vai acontecer. Isso significa ir além de dashboards descritivos e acessar o resultado de modelos preditivos e insights acionáveis, que podem gerar alertas e automações com robôs cognitivos.
Não se trata apenas de automatizar tarefas repetitivas, mas de criar sistemas que tomam decisões complexas autonomamente – como aprovar crédito, detectar fraudes, ou otimizar cadeias de suprimento. Evoluímos da era dos RPA’s (Robot Process Automation) para os Robôs Cognitivos e Agentes Autônomos.
Ao adicionar capacidades de Inteligência Artificial à automação de processos, como Processamento e Geração de Linguagem Natural, Visão Computacional, OCR, permitem um nível muito superior de automação e experiência.
A IA permite criar experiências que se adaptam não apenas ao histórico do cliente, mas às suas intenções implícitas, contexto atual e comportamentos preditivos.
Dados recentes da McKinsey indicam que 28% das organizações que usam IA já atribuem ao CEO a responsabilidade pela governança de IA demonstrando como a governança evoluiu de uma questão técnica para uma responsabilidade estratégica.
Também temos visto o movimento no mercado do profissional denominado CAIO (Chief of Artificial Intelligence Officer).
A Amazon não usa IA apenas para recomendar produtos. Sua inteligência artificial otimiza toda a cadeia de suprimentos, otimizando nível de estoque e logística, prevê demanda regionalmente, automatiza precificação dinâmica e até decide quais produtos devem ser estocados em quais centros de distribuição.
O resultado? Entregas que frequentemente chegam antes do prazo prometido e uma experiência de compra que parece "ler a mente" do cliente.
O Nubank foi além da digitalização do setor financeiro. Sua arquitetura AI-first permite:
Aprovação de crédito em tempo real com modelos que consideram centenas de variáveis
Detecção proativa de fraude que identifica padrões suspeitos antes mesmo da transação ser confirmada
Atendimento ao cliente hipercontextualizado que resolve problemas complexos via chat automatizado
Desde 2017, quando anunciou sua estratégia AI-first, o Google reestruturou completamente seus produtos:
Google Search usa IA para entender intenção, não apenas palavras-chave e integra geração de Linguagem Natural para oferecer a resposta ao usuário
Google Cloud oferece IA como infraestrutura para outras empresas
Google Workspace integra assistentes inteligentes em cada ferramenta de produtividade
A McKinsey projeta que IA generativa pode adicionar trilhões anuais à economia global, mas esse potencial só se realiza com dados de alta qualidade.
O problema: Muitas empresas subestimam a complexidade de preparar dados para IA. Não basta ter muitos dados; é preciso ter dados limpos, consistentes, estruturados, bem catalogados e governados.
A solução: Implementar governança de dados robusta antes de escalar soluções de IA. A Maxxi realiza um Assessment aprofundado para determinar o nível de maturidade em Governança de Dados da empresa / processos / áreas.
A transição para AI-first não é apenas tecnológica – é cultural. Colaboradores precisam entender que a IA não substitui o trabalho humano; ela amplifica a capacidade humana de criar valor.
Mas é importante dominar as chamadas Hybrid Skills, saber interagir com a Inteligência Artificial e aprender Engenharia de Prompt para tirar o maior valor das ferramentas disponíveis no mercado, como ChatGPT, CoPilot e Gemini.
Estratégias eficazes:
Treinamento contínuo em literacia de IA para líderes. Este é um serviço executado pela Maxxi junto a muitos de seus clientes.
Demonstrações práticas de como IA melhora (não substitui) o trabalho atual
Métricas claras sobre o impacto positivo da IA nos resultados de negócio. Conheça o Dashboard de Gestão de IA desenhado pela Maxxi.
O maior erro que vemos é tratar IA como "projeto de TI". Iniciativas isoladas raramente geram valor estratégico sustentável.
A IA precisa estar integrada na visão estratégica da empresa, com sponsorship executivo e orçamento adequado, além de ser usada para resolver problemas reais do negócio
O Gartner projeta que até 2030, 30% das organizações adotarão estratégias AI-first abrangentes. Empresas que esperarem mais, ficarão em severa desvantagem.
Ferramentas de IA que antes custavam milhões agora estão acessíveis a empresas de pequeno e médio porte, até no nível de empresa individual. Isso significa que o diferencial não está mais em ter acesso à tecnologia, mas em implementá-la estrategicamente e usar a IA como parte integrante de sua força de trabalho.
Consumidores já experimentaram personalização inteligente (Netflix, Spotify, Amazon) e agora esperam o mesmo nível de sofisticação em todos os setores.
Integração sistêmica: IA embarcada em processos core, automação de workflows críticos e estabelecimento de métricas de valor.
Cultura AI-first: Decision making apoiado por IA se torna padrão, com ROI da transformação claramente mensurável.
Velocidade de decisão: Tempo médio entre identificação de problema e implementação de solução
Precisão preditiva: Acurácia dos modelos de IA em antecipar tendências de negócio, sendo desafiadas e comparadas o tempo todo, evoluindo com aprendizado de máquina.
Eficiência operacional: Redução de custos operacionais através de automação inteligente
Satisfação do cliente: Impacto da personalização em NPS, retenção, cross-selling e upselling.
Pesquisas recentes da McKinsey mostram que empresas relataram aumentos significativos de receita devido ao uso de IA generativa, especialmente em operações de serviço.
ROI direto: Receita incremental gerada por soluções de IA
ROI indireto: Economias de custo e ganhos de eficiência
ROI estratégico: Velocidade de inovação e time-to-market de novos produtos
IA Multimodal: O Gartner prevê que 40% das soluções de IA generativa serão multimodais (texto, imagem, áudio e vídeo) até 2027, criando experiências ainda mais ricas e contextualmente relevantes.
IA Agêntica: Sistemas que não apenas recomendam ações, mas as executam autonomamente com supervisão mínima.
IA Regulamentada: Frameworks de compliance e governança mais rigorosos, especialmente na Europa e América Latina.
A evolução de somente data-driven para AI-first não é mais uma questão de "se", mas de "quando" e "como". Empresas que hesitam estão perdendo vantagem competitiva mensurável.
O momento para começar é agora. Não por pressão tecnológica, mas porque clientes, colaboradores e mercados já estão operando em uma realidade onde inteligência artificial é expectativa, não diferencial.
Sua empresa está preparada para liderar ou será liderada pela transformação AI-first?