Inteligência Artificial aplicada aos negócios e o papel das startups

30/4/25
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Publicado por 
Ventiur Smart Capital

A Inteligência Artificial aplicada aos negócios é essencial para otimizar processos, inovar modelos e gerar vantagem competitiva. Startups têm papel decisivo nessa transformação, impulsionando a tecnologia em direção ao crescimento sustentável e à eficiência operacional nas empresas.

Foto/divulgação
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Inteligência Artificial aplicada aos negócios e o papel das startups 

A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser uma promessa futurista para se tornar uma alavanca estratégica em empresas de todos os portes. A transformação tem começado pelas startups que com equipes enxutas e ágeis podem gerar impactos disruptivos ao  aplicar IA em processos, produtos e modelos de negócio.

Compreender o que já está em curso é essencial, por isso, compartilharemos o nosso ponto de vista sobre a aplicação da IA aos negócios e como as startups podem contribuir para essa nova realidade.

Startups como Laboratórios de Novos Modelos de Negócio

Startups não só aplicam IA para tornar processos mais eficientes, mas também criam novos modelos de negócio. 

  • AI-as-a-Service (AIaaS): acesso a poderosos modelos de IA por assinatura, democratizando o acesso a tecnologia antes restrita a grandes players.

  • Plataformas de Co-criação: ecossistemas colaborativos permitem que desenvolvedores, clientes e parceiros treinem e customizem algoritmos de forma aberta.

  • Modelos de Negócio Baseados em Dados: empresas que monetizam insights — e não apenas software — transformam dados em ativos de alto valor, vendendo recomendações, previsões e relatórios sob demanda.

Aplicação da IA aos negócios na prática

Compreender a IA não como substituição, mas como 'co-piloto' para potencializar a criatividade e julgamento humano, não como uma substituta é sinal de ponderação, afinal, atividades destinadas à humanos precisam ser validadas por humanos. 

Veja, a seguir, alguns exemplos práticos de aplicação de inteligência artificial à rotinas operacionais.

  • Automação de fluxos operacionais: Alguns profissionais já usam IA para automatizar a seleção de fornecedores e análise de orçamentos e cotações mais complexas como as de frete internacional, por exemplo.
  • Leitura de documentos: A digitalização de processos e integração de sistemas possibilita a consolidação de dados coletados em diversas origens em plataformas unificadas de forma a simplificar processos, podendo assim, resultar em mais eficiência operacional.
  • Análise preditiva e otimização inteligente para área de suprimentos: Operações logísticas complexas contam com muitos intervenientes e por isso, estratégias baseadas em dados preditivos podem ajustar níveis de estoque e prever atrasos logísticos. 

Fonte: https://br.freepik.com/fotos-gratis/vista-lateral-pessoas-trabalhando-juntas_30877801.htm 

O que está por vir e onde buscar novas oportunidades 

Além dos exemplos práticos citados acima, entendemos que existem visões que, embora ainda não tenham sido totalmente desenvolvidas, também se configuram em oportunidades. São elas: 

  • Governança ágil de modelos: startups testam ciclos curtos de validação A/B em modelos de IA, acelerando feedback e adaptando-se a mudanças de mercado.

  • Open Innovation Expandida: integração de toda a cadeia de valor — fornecedores, clientes e parceiros — por meio de APIs e marketplaces de algoritmos.

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