EXCLUSIVO: IA precisa sair da experimentação e entrar no negócio, diz diretora da IBM Brasil

Depois de uma primeira onda de experimentação em áreas de suporte, a inteligência artificial precisa avançar para o centro dos negócios, afirmou Catherine Fagundes, diretora de ZStack da IBM Brasil.

A executiva participou do evento O potencial da modernização com IA, realizado nesta quinta-feira (28), em São Paulo, em parceria entre o Times Brasil — Licenciado Exclusivo CNBC e a IBM. O encontro discutiu eficiência, segurança e escala em ambientes híbridos, com foco em sistemas críticos, integração com nuvem e uso de IA na modernização corporativa.

Segundo Catherine, muitas empresas começaram a testar IA em funções como recursos humanos, finanças e contabilidade. Nessas áreas, a tecnologia mostrou resultados relevantes em eficiência operacional. O passo seguinte, afirmou, é levar esse aprendizado para frentes que impactam diretamente clientes, produtos e serviços.

“Eu acho que a gente passou por uma experimentação muito grande de IA, primeiro em setores mais operacionais, de suporte nas corporações”, disse. “O desafio agora é como trazer todos esses ganhos, esses casos de uso, para o lado do negócio.”

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A diretora afirmou que a IBM tem usado a própria operação como ambiente de teste antes de levar soluções aos clientes. Segundo ela, a companhia já implementou mais de 150 casos de uso de IA internamente, em áreas como supply chain, RH, gestão de contratos e otimização de infraestrutura.

“Nós somos o nosso próprio cliente beta, cliente teste. A gente fala que nós somos o nosso cliente zero”, afirmou.

Catherine disse que esses projetos trouxeram ganhos “na casa de bilhões de dólares” nos últimos anos. Em recursos humanos, segundo ela, 94% dos chamados de mais de 300 mil funcionários já são respondidos por assistente interno da IBM.

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“Quando você pensa 94% de chamados em mais de 300 mil funcionários, olha o tamanho do benefício”, afirmou.

O ponto central, segundo a executiva, é que a IA aplicada à modernização corporativa não pode depender apenas de agentes genéricos. Para ela, os modelos precisam entender o contexto da empresa, os dados críticos, os códigos existentes e as regras de negócio construídas ao longo de anos.

Esse cuidado é especialmente relevante em ambientes como mainframes, usados por grandes empresas para processar informações críticas sem interrupção. A avaliação discutida no evento é que a IA deve atuar sobre o que já existe, e não ignorar sistemas maduros que sustentam operações 24 horas por dia.

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Catherine também alertou para o risco do desconhecimento técnico sobre linguagens e sistemas legados. Sem esse entendimento, disse, a aplicação de IA pode gerar erros no desenvolvimento e comprometer processos sensíveis.

Na avaliação da diretora, o avanço da tecnologia deve acelerar ciclos de modernização, desde o entendimento de código até a definição de regras de negócio e a geração de novas aplicações.

“Tem muito como a gente possibilita ciclos de desenvolvimento mais rápidos neste processo de modernização”, afirmou.

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