Inteligência Artificial aplicada aos negócios e o papel das startups

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.

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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. 

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

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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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