Pesquisas recentes mostram que a adoção de IA já é dominante. A Stack Overflow Developer Survey 2025 aponta que 84% dos desenvolvedores usam ou planejam usar ferramentas de IA no desenvolvimento. Enquanto o DORA 2025 fala em 90% de profissionais usando IA no trabalho e mais de 80% percebendo ganhos de produtividade com essas ferramentas.

Ao mesmo tempo, nenhum desses sistemas escala ou se mantém seguro sem uma base sólida de engenharia de software. Arquitetura, testes, governança de dados e operação em produção continuam sendo o esqueleto por trás de qualquer solução de IA séria.

Neste artigo, vamos explorar a relação entre IA e desenvolvimento a partir de três perspectivas complementares: como usar IA no dia a dia do desenvolvimento, por que engenharia de software é essencial para escalar IA com segurança e como conceber aplicações realmente IA nativas — que nascem com IA no centro do produto, em vez de apenas “colar” uma integração depois.

Então, se você quer entender como aproveitar IA sem abrir mão de qualidade, segurança e visão de produto de longo prazo, este guia foi pensado para o seu time de desenvolvimento, arquitetura e produto.

1. Como usar IA no desenvolvimento de software?

O que significa usar IA no desenvolvimento hoje?

Usar IA no desenvolvimento de software vai muito além de pedir para um chatbot “escrever um código em Python”. Em resumo, falamos de uma combinação de copilotos integrados à IDE, ferramentas de revisão automática, geração de testes, refatoração guiada e apoio na documentação técnica.

Pesquisas recentes como a Stack Overflow Developer Survey 2025 mostram que uma parcela significativa dos desenvolvedores já usa ferramentas de IA no dia a dia, muitas vezes de forma diária ou semanal. O objetivo principal é acelerar tarefas repetitivas, gerar código e explorar soluções alternativas para problemas complexos.

Quais são os principais usos de IA no dia a dia do dev?

Em resumo, alguns padrões de uso já estão bem consolidados no mercado:

• Geração e autocomplete de código para acelerar a implementação de funcionalidades comuns.
• Refatoração de trechos legados, sugerindo melhorias de legibilidade, performance e padrões de projeto.
• Criação e manutenção de testes unitários e de integração com mais rapidez.
• Revisão de código (code review assistido), apontando problemas de segurança, complexidade e duplicação.
• Explicação de código complexo ou legado, acelerando onboarding de pessoas novas no time.

Assim, quando bem usados, esses recursos tendem a reduzir tempo de entrega e a melhorar a qualidade percebida do software, principalmente por detectar bugs mais cedo e sugerir correções estruturadas.

Quais os benefícios e limitações de usar IA no desenvolvimento?

Os ganhos mais citados por equipes que adotam IA no desenvolvimento incluem aumento de produtividade, redução de esforço em tarefas repetitivas. Além disso, os devs conseguem focar mais em problemas de negócio e decisões de arquitetura.

Mas há limitações claras. Por exemplo, modelos podem gerar código incorreto ou inseguro, sugerir soluções incompatíveis com o padrão da empresa e reforçar dívidas técnicas se o time não tiver critérios para aceitação dessas sugestões.

Por isso, IA funciona melhor como copiloto. Ela acelera e amplia a capacidade do desenvolvedor, mas não substitui a responsabilidade técnica de revisar, testar e decidir o que vai para produção.

Boas práticas para usar IA como copiloto, não como piloto

Para usar IA no desenvolvimento de software de forma segura e sustentável, algumas boas práticas têm se mostrado eficazes em equipes de alta performance. Por exemplo:

• Definir claramente em quais tipos de tarefa a IA pode ajudar (boilerplate, testes, refatorações) e em quais ela não deve decidir sozinha (design de arquitetura, lógica crítica de negócio).
• Manter revisão humana obrigatória de todo código gerado por IA, com foco em segurança, performance e aderência a padrões internos.
• Documentar o uso de IA (por exemplo, tags em PRs) para facilitar auditoria futura e entendimento de decisões técnicas.
• Investir em testes automatizados para criar uma “rede de segurança” que impeça regressões introduzidas por sugestões de IA.

Em resumo, equipes que tratam IA como parte do processo de engenharia — e não como atalho para pular etapas — tendem a ver ganhos consistentes e sustentáveis no longo prazo.

2. Por que engenharia de software é essencial para escalar IA com segurança?

Modelos de IA vivem sozinhos em produção?

Quando falamos de escalar IA em produção, o modelo é só uma parte de um sistema muito maior, que inclui pipelines de dados, APIs, infraestrutura, monitoramento e camadas de segurança.

Sem boas práticas de engenharia de software e MLOps, esses modelos até podem funcionar em protótipos, porém não se sustentam em escala em ambientes reais, com usuários, custos e riscos envolvidos.

Então na prática, escalar IA significa conseguir treinar, versionar, implantar, monitorar e atualizar modelos com a mesma disciplina com que você já trata serviços de backend ou microserviços críticos.

Quais são os riscos de escalar IA sem uma base de engenharia?

Colocar IA em produção sem uma base sólida de engenharia aumenta riscos técnicos, de segurança e até regulatórios.

Alguns problemas comuns incluem vazamento de dados sensíveis, vulnerabilidades em código gerado por IA, comportamento inesperado de modelos em situações de borda e custos explosivos de infraestrutura por falta de observabilidade e governança.

Por isso, relatórios recentes de segurança e segurança de IA reforçam a necessidade de testes rigorosos, revisão humana e monitoramento contínuo de sistemas inteligentes, especialmente em contextos críticos.

Práticas de engenharia para IA em produção

Para escalar IA com segurança, times de engenharia têm adotado um conjunto de práticas que conectam DevOps, MLOps e segurança:

• Versionar modelos, dados e pipelines, com rastreabilidade semelhante à de código (incluindo quem treinou, com quais dados e com quais métricas).
• Automatizar testes (unitários, de integração, de segurança e de comportamento do modelo) antes de qualquer deploy.
• Monitorar em produção tanto métricas técnicas (latência, custo, erros) quanto métricas de modelo (deriva de dados, qualidade das respostas, incidentes de segurança).
• • Implementar guardrails de segurança: controle de acesso, proteção de dados, filtragem de entrada/saída, políticas claras de uso de IA e revisão de código assistido por IA.

Em resumo, IA só gera valor estável em produção quando é tratada como parte de um produto de software completo, com todo o rigor de engenharia, segurança e observabilidade que você já aplica ao restante da sua stack.

3. O que são aplicações IA nativas (e por que vão além de integrar IA)?

O que é uma aplicação IA nativa?

Uma aplicação IA nativa é aquela em que a inteligência artificial está no centro da experiência e da arquitetura do produto. Ou seja, não só como um “plugin” de chat ou recomendação.

Nesses produtos, decisões, fluxos de uso, coleta de dados e modelo de valor já nascem assumindo que o sistema vai aprender continuamente e adaptar seu comportamento com base em IA.

Isso é diferente de um app tradicional que só adiciona uma API de IA depois. Em um produto IA nativo, a IA é o motor principal do que torna aquele software útil, competitivo e difícil de copiar.

Qual a diferença entre integrar IA e criar uma aplicação IA nativa?

Quando falamos em integração de IA, geralmente queremos dizer que um produto já existente ganhou um recurso pontual “IA powered”. Como um campo de busca com linguagem natural ou um assistente contextual dentro da tela.

Já aplicações IA nativas são desenhadas do zero para que IA esteja presente em todas as camadas. Desde como os dados são coletados e tratados, passando pela arquitetura, até a forma como a interface se adapta ao usuário.

Por consequência, em plataformas IA nativas, a inteligência não é apenas um recurso adicional. Ela dirige os processos principais, toma decisões em tempo real e aprende com cada interação para melhorar continuamente o produto.

Exemplos de padrões de produto IA nativo

Alguns padrões de produto IA nativo ajudam a visualizar o que significa pensar IA first na prática:

• Assistentes que orquestram processos complexos de ponta a ponta, tomando decisões baseadas em contexto em vez de seguirem só fluxos rígidos.
• Aplicações que personalizam a experiência em tempo real com base no comportamento do usuário, aprendendo e ajustando recomendações, layouts ou fluxos automaticamente.
• Plataformas que tratam linguagem natural como principal interface, permitindo que o usuário converse com o sistema para pesquisar, configurar ou executar tarefas.
• Sistemas que usam dados de uso contínuo para recalibrar modelos, ajustar regras e priorizar funcionalidades com mínima intervenção manual.

Dessa forma, esses padrões exigem uma arquitetura pensada para dados em fluxo, modelos atualizáveis e interação estreita entre UX, produto e engenharia desde o início.

Implicações para arquitetura e produto

Projetar aplicações IA nativas impacta diretamente decisões técnicas e de produto. É preciso pensar em captura de dados desde o design, em arquiteturas modulares que permitam trocar modelos e em mecanismos de feedback que alimentem o aprendizado do sistema.

Em arquitetura, isso costuma significar microserviços ou componentes bem isolados para funções de IA, pipelines de dados em tempo real, feature stores e capacidade de rodar modelos tanto na borda quanto na nuvem, dependendo do caso de uso.

Do lado de produto, times IA nativos exploram e testam mais variações de experiência, mensagens e fluxos ao mesmo tempo, usando IA para acelerar experimentação e validação de hipóteses.

O resultado são produtos que não apenas usam IA como ferramenta, mas que dependem dela para entregar valor, criar barreiras competitivas e evoluir em velocidade muito maior do que software tradicional.

FAQ: IA e desenvolvimento de software

1. Como a IA ajuda no desenvolvimento de software?

A IA ajuda desenvolvedores no desenvolvimento de software a escrever código mais rápido, gerar testes, revisar pull requests, explicar código legado e automatizar tarefas repetitivas, funcionando como um copiloto de produtividade dentro do fluxo de trabalho.

2. IA vai substituir desenvolvedores?

IA tende a substituir tarefas específicas, não o papel do desenvolvedor como um todo. Times de alta performance usam IA para automatizar o trabalho mecânico e liberar pessoas para decisões de arquitetura, produto e qualidade. Portanto, isso aumenta – e não diminui – a importância de bons engenheiros.

3. Quais os riscos de usar IA para gerar código?

Os principais riscos são código incorreto ou inseguro, vazamento de dados sensíveis, inclusão involuntária de trechos protegidos por direitos autorais e excesso de dependência das sugestões da IA sem entendimento profundo da solução.

4. O que é necessário para escalar IA em produção com segurança?

Para escalar IA com segurança é preciso tratar modelos como parte de um sistema completo, com versionamento de modelos e dados, testes automatizados, MLOps, monitoramento contínuo de métricas técnicas e de qualidade, além de guardrails de segurança e governança de dados.

5. Qual a diferença entre integrar IA e criar uma aplicação IA nativa?

Integrar IA normalmente significa adicionar um recurso isolado, como um chat ou autocomplete, a um produto já existente, enquanto uma aplicação IA nativa é pensada desde o início com IA no centro da experiência, da arquitetura e da captura de dados que alimentam o aprendizado contínuo do sistema.

6. Como começar a usar IA no meu time de desenvolvimento?

Comece mapeando tarefas repetitivas em que IA pode ajudar, defina políticas claras de uso e segurança, escolha ferramentas alinhadas à sua stack, implemente revisão humana obrigatória do código gerado e invista em testes automatizados antes de escalar o uso em toda a organização.

7. O que é uma aplicação IA nativa na prática?

Uma aplicação IA nativa é aquela em que decisões, recomendações, personalização e automações são conduzidas por modelos de IA desde o desenho inicial do produto, com arquitetura, dados e experiência do usuário planejados para aprender e se adaptar continuamente com base nas interações reais.

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Ao levar o processamento de IA para mais perto da origem dos dados, a computação de borda reduz latência, melhora a eficiência operacional e viabiliza respostas rápidas em cenários que exigem tomada de decisão quase em tempo real.

A Programmers, como parceira do ecossistema Lenovo AI Innovators, entrega aos clientes uma infraestrutura de IA preparada para alta performance, com servidores otimizados para Edge Computing e cargas intensivas, sempre com foco em ROI dos nossos clientes.

O que é o Lenovo AI Innovators?

O Lenovo AI Innovators é um ecossistema da Lenovo que conecta infraestrutura otimizada para IA a soluções aplicadas a desafios reais de negócio.

O ecossistema reúne servidores e plataformas otimizadas para cargas intensivas de IA em produção, viabilizando arquiteturas escaláveis em diferentes verticais.

A Programmers então atua como parceira nesse ecossistema com o objetivo de transformar essa base tecnológica em soluções aplicáveis. Dessa forma, apoiamos nossos clientes levar IA para produção de forma sustentável.

O que é computação de borda em IA?

Computação de borda em IA é o modelo em que o processamento e a inferência acontecem próximos à origem dos dados, e não apenas na nuvem.

Na prática, dessa forma, as inferências dos modelos rodam em servidores locais, instalados em ambientes industriais, unidades operacionais, escritórios distribuídos ou pontos próximos ao usuário final, conectados diretamente às fontes de dados, como sensores, sistemas transacionais e dispositivos IoT.

Esse modelo traz três impactos diretos para projetos de IA:

• Menor latência: o tempo entre o evento e a resposta do sistema cai drasticamente.
• Menos tráfego de dados: apenas informações relevantes ou consolidadas seguem para a nuvem.
• Maior resiliência: a IA continua operando mesmo com instabilidades de conexão.

Como a computação de borda ajuda a escalar IA com eficiência e ROI?

Projetos de IA baseados em fluxos contínuos de dados exigem alto poder computacional, muitas vezes com uso intensivo de GPU.

Quando toda a carga de inferência é concentrada na nuvem, o custo recorrente se torna rapidamente um dos principais limitadores de escala. A computação de borda muda essa equação de três formas:

• Desloca o peso da inferência para a borda: os modelos rodam em servidores físicos próximos às fontes de dados.
• Usa a nuvem de forma estratégica: para análise histórica, consolidação, monitoramento e treinamento de modelos, e não como único ambiente de inferência em tempo real.
• Equilibra CAPEX e OPEX: em muitos cenários, o investimento em servidores de borda com GPU se paga em poucos meses quando comparado ao custo equivalente de nuvem.

Portanto, essa arquitetura híbrida viabiliza a transição de pilotos isolados para operações distribuídas, com dezenas ou centenas de sites, mantendo controle de custo, performance e confiabilidade.

Como a parceria Programmers + Lenovo impulsiona nossos clientes?

A parceria entre Programmers e Lenovo AI Innovators combina tecnologia, arquitetura e visão de negócio para acelerar resultados para empresas que querem escalar IA com eficiência:

• Arquiteturas pensadas para escala: soluções desenhadas desde o início para operar em borda e nuvem.
• Infraestrutura validada: servidores Lenovo preparados para IA e computação de borda, com foco em performance e disponibilidade.
• Menos atrito entre POC e produção: o custo e a operação em escala são considerados desde o desenho inicial.
• Respostas em tempo quase real: viabilizando casos de uso sensíveis à latência em ambientes críticos.

Nossa visão: a melhor arquitetura é a que traz resultados para o cliente

Na Programmers, cada projeto de IA parte do desafio de negócio, do contexto operacional e das metas de escala e ROI do cliente.

Em resumo, o objetivo é entregar soluções de IA que gerem valor mensurável, possam escalar com confiança e mantenham equilíbrio entre custo, desempenho e flexibilidade. Entre em contato e saiba mais!

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Se alguns anos atrás o trabalho de QA era muito associado a “executar testes no final”, hoje esse cenário é bem diferente. A área evoluiu para um papel mais preventivo e estratégico, e a Inteligência Artificial acelerou ainda mais essa mudança.

No meu dia a dia, a IA se tornou uma aliada para tornar os testes mais inteligentes, aprofundar análises e apoiar decisões. Com isso, o papel de QA sai um pouco de ser puramente operacional e passa a gerar mais valor ao longo de todo o desenvolvimento.

Neste artigo, compartilho como a IA impacta o dia a dia de QA na prática e como o nosso papel vem se transformando.

O que mudou na área de Qualidade de Software?

Hoje, QA vai muito além de encontrar bugs depois que a feature está pronta. A expectativa é que a gente atue de forma preventiva, participando de refinamentos, validações técnicas e discussões de negócio. Essa evolução está diretamente ligada às metodologias ágeis, ao crescimento da automação de testes e à necessidade de ciclos de feedback cada vez mais rápidos. Com sistemas mais complexos, apenas testes manuais ou scripts tradicionais já não dão conta — e é nesse cenário que a Inteligência Artificial passa a fazer ainda mais sentido.

Como a Inteligência Artificial é usada no dia a dia de QA?

No meu trabalho, a IA virou uma ferramenta de apoio — não para “pensar por mim”, mas para acelerar e aprofundar análises.

Um dos usos mais frequentes é na identificação e estruturação de casos de teste manuais. A partir de um work item, requisitos ou até uma descrição mais solta, a IA ajuda a levantar cenários que talvez passassem despercebidos. Claro que nada vai direto para uso sem revisão — sempre confiro se realmente cobriu tudo ou se não “alucinou” no meio do caminho (o que acontece).

Outro ponto onde a IA me ajuda bastante é na análise de alterações de código. Mesmo sem ser desenvolvedora, consigo entender melhor o que foi alterado e identificar possíveis impactos além do que está descrito nos critérios de aceite. Isso ajuda muito a ampliar o escopo de testes e reduzir riscos.

Também uso a IA como apoio para escrever e refinar critérios de aceite. Ela ajuda a estruturar melhor os cenários, pensar em exceções e organizar regras de negócio — novamente, sempre com validação humana depois.

Como a IA pode apoiar a automação de testes?

No dia a dia do time, a IA também tem apoiado a automação de testes, principalmente para ganhar agilidade e clareza nas análises. Alguns exemplos práticos desse uso incluem:

• Preparação e ajuste de dados de teste conforme o contexto dos cenários;
• Sugestão de abordagens alternativas para resolver problemas;
• Análise rápida de grandes volumes de código para identificar inconsistências;
• Divisão de lógicas grandes ou complexas, facilitando a leitura e a criação de casos de teste.

Nesse cenário, a IA atua como uma aliada: reduz esforço manual, acelera análises e ajuda o time a focar em decisões mais estratégicas de qualidade.

A IA substitui o trabalho do QA?

Não. Não vão se livrar da gente tão cedo!

A Inteligência Artificial não substitui o QA — ela potencializa o nosso trabalho. Ainda depende muito de contexto, interpretação e senso crítico, coisas que não são automatizáveis tão facilmente. Ainda cabe ao QA validar os resultados gerados pela IA, analisar impactos no negócio e na experiência do usuário e garantir que decisões automatizadas realmente façam sentido.

A IA executa e sugere. O QA analisa, decide e direciona.

O que muda no papel do QA com a chegada da IA?

Com o apoio da Inteligência Artificial, o papel de QA se torna cada vez mais estratégico. Na prática, isso significa menos tempo gasto em tarefas repetitivas, mais participação em decisões técnicas e de produto, uso de dados para orientar testes e melhorias e comunicação mais próxima com desenvolvedores, POs e partes interessadas. Esse novo cenário exige que a pessoa de QA desenvolva ainda mais habilidades analíticas, visão sistêmica e entendimento de negócio.

FAQ sobre IA em QA

A IA vai acabar com a profissão de QA?

Não. A IA automatiza tarefas repetitivas, mas o QA continua essencial para interpretar resultados, avaliar impactos de negócio e garantir a experiência do usuário.

Como o QA pode começar a usar IA no dia a dia?

É possível usar IA para apoiar a criação de casos de teste, análise de mudanças de código e refinamento de critérios de aceite, sempre com revisão crítica antes de aplicar.

Quais habilidades de QA ganham mais importância com a IA?

Habilidades analíticas, visão sistêmica, entendimento de negócio e comunicação com o time se tornam ainda mais importantes do que a execução manual de testes.

Conclusão

Em resumo, a Inteligência Artificial está transformando a área de Qualidade de Software ao tornar os processos mais eficientes e estratégicos. Mais do que novas ferramentas, ela impulsiona uma mudança de mentalidade.

O QA deixa de ser apenas quem executa testes e passa a atuar como um agente de qualidade, antecipando riscos, questionando decisões e gerando valor real para o produto. No fim, a questão não é se a IA deve ser usada, mas como usá-la de forma consciente e crítica.

Caroline Calixto de Oliveira Smanioto é QA Analyst na Programmers há 8 anos. É certificada ISTQB, pós-graduada em MBA em Gerência de Projetos e em Governança de TI, e está sempre em busca de evolução no universo da qualidade de software. No tempo livre, gosta de conhecer novos lugares e viver experiências através das viagens.

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Essa parceria conecta nossos clientes a uma tecnologia de ponta em IA multiagente, capaz de integrar modelos de linguagem, dados corporativos e processos críticos em soluções escaláveis e seguras.

O que é a CrewAI?

A CrewAI é um framework de multiagentes autônomos que permite criar “equipes digitais” com papéis, habilidades e níveis de autonomia diferentes, trabalhando juntas em direção a objetivos claros.

Com ela, empresas podem implementar agentes com raciocínio avançado, execução autônoma de tarefas, tomada de decisão orientada a metas e colaboração entre agentes para atingir resultados de forma mais rápida e consistente.

Quais os benefícios de multiagentes para empresas?

O framework CrewAI oferece arquitetura modular e customizável, integração com os principais modelos de IA do mercado e APIs corporativas, além de foco em segurança, governança e observabilidade.

Isso torna a solução adequada para organizações que precisam de IA escalável, monitorável e com trilha de auditoria, alinhada às exigências de compliance e operação em ambiente corporativo.

Como a Programmers aplica CrewAI?

Ao integrar a CrewAI ao nosso ecossistema de engenharia de dados, analytics e inteligência artificial, entregamos soluções que vão além da automação pontual e geram impacto direto em indicadores de negócio.

Aplicamos o framework em casos como agentes para suporte operacional, automação inteligente de processos, análise avançada de dados, sistemas de recomendação multiagentes, copilots corporativos e fluxos integrados a ERP, CRM e sistemas legados.

Valor para os clientes

Com times de multiagentes orquestrados, nossos clientes ganham agilidade na execução, maior precisão na tomada de decisão, redução de custos operacionais e aumento de produtividade, em soluções que evoluem continuamente conforme surgem novas demandas.

A parceria Programmers & CrewAI encurta o ciclo entre ideia, piloto e produção, acelera a maturidade em IA das organizações e posiciona nossos clientes como referência em seus mercados ao transformar potencial de IA em resultados reais.

O post Programmers & CrewAI: parceria em IA multiagente para acelerar resultados de negócio apareceu primeiro em Programmers.

A Programmers desenvolveu uma ferramenta poderosa para ajudar as empresas a imaginar, implementar e ir mais longe com a Inteligência Artificial – o AI Canvas.

Inspirada no Business Model Canvas, esta ferramenta simplifica o planejamento de IA ao dividi-lo em componentes-chave, permitindo assim que as equipes estruturem e refinem suas estratégias de IA com confiança. Isso porque faz parte do nosso processo trabalhar em estreita colaboração com os clientes para identificar casos de uso de IA, detalhar iniciativas específicas e orientar projetos-piloto até um desenvolvimento bem-sucedido.

Se você ainda não baixou o AI Canvas, você pode obtê-lo gratuitamente aqui .

Este artigo fornece um guia detalhado sobre como usar o AI Canvas de forma eficaz. Mas se você precisar de suporte especializado para pilotar aplicativos de IA, desenvolver uma estratégia de implementação ou integrar IA em seus sistemas e processos existentes, nossa equipe está aqui para ajudar. Entre em contato conosco para explorar como podemos apoiá-lo em sua jornada de IA.

1. O que é o AI Canvas?

Primeiramente, o AI Canvas fornece uma maneira estruturada de planejar, avaliar e refinar iniciativas de IA, garantindo que elas se alinhem com as prioridades de negócios e a viabilidade técnica. Ao mapear os principais componentes, as organizações podem alinhar as partes interessadas, esclarecer metas e garantir que as iniciativas de IA sejam projetadas para abordar desafios comerciais reais. É uma ferramenta estratégica projetada para orientar as equipes pelo processo de desenvolvimento de IA, ajudando-as a:

• Alinhar os projetos de IA com os objetivos do negócio;
• Identificar e estruturar casos de uso de IA;
• Definir requisitos de dados, integração e capacidade;
• Garantir uma implementação bem-sucedida e um impacto a longo prazo.

Ao aproveitar essa estrutura, as organizações podem criar soluções baseadas em IA que não só funcionam na teoria, mas também fornecem valor no mundo real.

2. Como usar o AI Canvas

O AI Canvas é estruturado em três áreas principais:

1. Contexto empresarial

Alinha a iniciativa de IA com metas organizacionais, processos e estruturas de tomada de decisão, garantindo que a IA seja criada para resolver um problema comercial real e fornecer valor mensurável.

2. Dados e integrações

Abrange entradas e fontes de dados essenciais, conexões de sistema e ecossistema de tecnologia para dar suporte à funcionalidade de IA. Definir esses elementos antecipadamente garante implementação e escalabilidade suaves.

3. Capacidades de IA

Define a inteligência, a funcionalidade, o nível de autonomia e as regras de tomada de decisão do sistema de IA.

 

Ao estruturar o AI Canvas (e a implementação da sua solução de IA) dessa maneira, as organizações podem projetar sistematicamente soluções de IA que não sejam apenas tecnicamente viáveis, mas também estrategicamente alinhadas às necessidades do negócio.

Por fim, descrevemos cada seção do AI Canvas e fornecemos orientação sobre como preenchê-las de forma eficaz. Assim, cada seção desempenha um papel crucial na formação de uma solução de IA bem definida, garantindo que ela se alinhe com os objetivos de negócios, integre-se perfeitamente com os sistemas existentes e aproveite os recursos de IA corretos.

2.1 Objetivos da IA

Primeiramente, uma meta bem definida garante o alinhamento com as necessidades do negócio e orienta todo o processo de desenvolvimento de IA. Todas as outras seções do AI Canvas dependem dessa definição — então, se a meta não for clara, o sucesso da iniciativa de IA pode sofrer. Dessa forma, pense na meta como o impulso que orienta os definições da sua IA.

Definindo metas fortes de IA:	Perguntas Orientadoras:	Exemplos de metas de IA:
Seja específico – Descreva claramente exatamente o que a IA deve realizar. Não seja vago.	Que problema de negócios essa IA espera resolver?	Automação de Suporte ao Cliente: “Reduza os tempos de resposta em 50% usando um chatbot de IA.”
Garanta o alinhamento do negócio – Aborde um problema real do negócio ou uma área de melhoria.	Como é um resultado bem-sucedido?	Detecção de fraude: “Alcance uma precisão de detecção de fraude de 95% em transações em tempo real.”
Foco em resultados mensuráveis – Defina KPIs e métricas de sucesso (por exemplo, eficiência, precisão, crescimento de receita).	Como o sucesso desse resultado será medido?	Previsão de vendas: “Melhore a precisão da previsão de demanda em 20% com modelos de previsão de vendas com tecnologia de IA.”

2.2 Eventos Principais

Entender os principais eventos que acionam os processos de IA garante uma integração do fluxo de trabalho e uma tomada de decisão assertiva.

Definindo Eventos Relevantes:

• Pense primeiro no processo – identifique onde a IA se encaixa nas operações existentes.
• Considere entradas e gatilhos – Qual ação, evento do sistema ou interação do usuário ativa a IA?
• Papel da IA no mapa – Como a IA reage ou contribui para cada evento?

Exemplos de eventos:

• Chatbot de IA para Customer Service.
  Evento : Um cliente envia um tíquete de suporte → A IA analisa o problema e fornece uma resposta automatizada.
• IA para gerenciamento de estoque.
  Evento : Os níveis de estoque caem abaixo de um limite → A IA prevê a demanda e sugere reposição.
• IA para manutenção preditiva.
  Evento : um sensor de máquina detecta vibração anormal → a IA prevê uma possível falha e dispara um alerta de manutenção.

2.3 Habilidades de IA

As habilidades de IA definem quais tarefas o sistema pode executar, o nível de inteligência que ele possui e como ele interage com dados e usuários. Portanto, essas capacidades variam de automação básica a raciocínio avançado e adaptação. Então, definir adequadamente as habilidades de IA garante que a solução atenda aos requisitos de negócios, mantendo eficiência, precisão e escalabilidade.

Aqui está uma tabela abrangente das habilidades que sua IA pode ter:

Categoria	Habilidade de IA	Descrição
Percepção e Reconhecimento	Visão Computacional	A IA pode analisar imagens ou vídeos.
	Detecção de objetos	Identifica e localiza objetos em imagens/vídeos.
	Reconhecimento facial	Detecta e verifica rostos.
	Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR)	Extrai texto de documentos ou imagens digitalizadas.
	Compreensão da cena	Analisa e interpreta ambientes em imagens.
	Reconhecimento de Gestos	Detecta e interpreta gestos humanos.
	Segmentação de Imagem	Identifica diferentes regiões em uma imagem.
Processamento de Fala e Áudio	Reconhecimento de Fala	Converte a linguagem falada em texto (ASR – Reconhecimento Automático de Fala).
	Identificação do falante	Reconhece falantes individuais pela voz.
	Detecção de eventos sonoros	Identifica sons como alarmes, tiros ou ruídos de máquinas.
	Detecção de emoções na fala	Analisa o tom e o sentimento da voz.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)	Análise de Sentimentos	Determina o tom emocional no texto.
	Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER)	Identifica nomes, lugares e datas no texto.
	Classificação de texto	Categoriza e-mails, documentos ou feedback de clientes.
	Reconhecimento de Intenção	Entende as consultas dos usuários em chatbots.
	Detecção de Spam	Filtra mensagens ou e-mails indesejados.
	Tradução de idiomas	Converte texto de um idioma para outro.
	Resumo	Cria resumos concisos de textos longos.
	Conversão de texto em fala (TTS)	Converte texto escrito em áudio falado.
	Conversão de fala em texto (STT)	Converte palavras faladas em texto.
	IA conversacional	Envolve-se em diálogos semelhantes aos humanos (chatbots, assistentes virtuais).
IA preditiva e analítica	Análise preditiva	A IA faz previsões baseadas em dados.
	Previsão de vendas	Prevê receita ou demanda futura.
	Previsão de rotatividade de clientes	Identifica clientes com probabilidade de sair.
	Detecção de Fraude	Sinaliza transações ou comportamentos suspeitos.
	Avaliação de risco	Avalia a probabilidade de falha, não pagamento ou outros riscos.
	Manutenção Preditiva	Identifica quando máquinas ou sistemas falharão.
	Otimização da Cadeia de Suprimentos	Prevê necessidades de estoque e eficiência logística.
IA Generativa e Criação de Conteúdo	Geração de texto	A IA cria textos semelhantes aos humanos.
	Assistentes de escrita de IA	Ajuda a gerar postagens de blog, relatórios ou respostas.
	Geração de código	Escreve código de software a partir de descrições de texto (por exemplo, GitHub Copilot).
	Elaboração de e-mails e mensagens	Sugere respostas ou gera e-mails profissionais.
Geração de Imagem e Vídeo	Criação de imagem de IA	Gera novas imagens (por exemplo, DALL·E, MidJourney).
	Geração de vídeo deepfake	Cria vídeos alterados realistas.
	Edição de fotos com tecnologia de IA	Melhora ou modifica imagens automaticamente.
Geração de Áudio e Música	Composição musical de IA	Cria novas melodias e trilhas sonoras.
	Clonagem e síntese de voz	Gera vozes semelhantes às humanas.

Como usar esta lista de habilidades de IA em seu AI Canvas:

Ao preencher a seção “Habilidades de IA”, pergunte:

• Quais tarefas específicas minha IA executará?
• Como ele processará os dados (texto, imagens, som)?
• Ele irá gerar, prever, reconhecer, recomendar ou automatizar algo?

Exemplos de habilidades de IA:

• IA para chatbots de suporte ao cliente → PNL (reconhecimento de intenção, análise de sentimento, conversão de texto em fala).
• IA para detecção de fraudes em bancos → Análise preditiva (detecção de anomalias, avaliação de riscos).

2.4 Regras de decisão

As regras de decisão definem como a IA faz escolhas com base nos dados que processa. A tomada de decisão da IA então requer regras bem definidas para garantir confiabilidade, consistência e conformidade com as políticas de negócios. As regras de decisão, portanto, governam como a IA processa dados e faz escolhas, equilibrando a automação com a supervisão humana.

O que são regras de decisão?

As regras de decisão podem ser:
	Regras explícitas	Regras baseadas em IA	Regras Híbridas
Definição	Condições predefinidas e definidas pelo homem.	Padrões aprendidos por máquina que evoluem com base em dados.	Uma mistura de lógica definida pelo homem e insights baseados em IA para equilibrar controle e adaptabilidade.
Exemplo	Se a pontuação de fraude for > 80 -> sinalize a transação como “para revisão”.	Recomendar produtos com base no histórico de compras e no comportamento de navegação do cliente	O modelo de IA prevê a probabilidade de falha do equipamento a partir de dados do sensor, acionando ações automatizadas ou guiadas por humanos com base em intervalos de probabilidade definidos.

Perguntas Orientadoras:

• Quais critérios a IA usará para tomar decisões?
• As decisões devem ser baseadas em regras, orientadas por IA ou híbridas?
• Existem restrições ou considerações éticas que a IA deve seguir?
• Qual nível de supervisão humana é necessário?

Exemplos de regras de decisão:

• IA para aprovação de empréstimos.
  Regra de decisão: aprovar solicitações se a pontuação de crédito for > 700, a estabilidade da renda for verificada e nenhum sinal de alto risco for detectado.
• IA para manutenção preditiva.
  Regra de decisão: se as leituras do sensor de vibração excederem o limite X por Y minutos, acione uma solicitação de manutenção.
• IA para suporte ao cliente.
  Regra de decisão: se a análise de sentimentos detectar feedback negativo, encaminhe o caso para um agente humano.

Como aplicar regras de decisão em seu AI Canvas:

Em suma, ao preencher esta seção, defina as regras que governarão as decisões da sua IA. Porém, se sua IA não tiver regras claras, considere se intervenção humana ou barreiras de proteção adicionais são necessárias para garantir precisão, justiça e conformidade.

2.5 Integrações

Nesta seção, defina os sistemas e plataformas com os quais sua IA precisará se conectar para funcionar efetivamente uma vez em produção. Integrações perfeitas garantem que a IA possa acessar os dados necessários, interagir com outras ferramentas e ser uma parte coesa do ecossistema da sua organização.

Definindo integrações:

Integrações são as conexões entre a IA e outros sistemas ou plataformas com os quais ela interage para atingir seus objetivos. Elas podem incluir:

• Fontes de dados – Bancos de dados, data lakes ou dispositivos IoT que fornecem as informações de que a IA precisa.
• Sistemas de software – Aplicativos como ERP, HRMS ou plataformas de atendimento ao cliente com os quais a IA irá interagir ou aumentar.
• APIs externas – Serviços de terceiros que a IA acessará, como gateways de pagamento, dados meteorológicos ou APIs de modelos de IA.
• Interfaces de usuário – Plataformas onde os usuários interagem com a IA, como portais da web, aplicativos móveis ou painéis.

Perguntas Orientadoras:

• Com quais sistemas existentes sua IA precisa se conectar para obter dados ou funcionalidade?
• Existem plataformas ou APIs de terceiros com as quais a IA deve interagir?
• Como os dados serão compartilhados entre os sistemas? Será em tempo real, em lote ou sob demanda?
• A IA precisa enviar resultados ou ações para outros sistemas (por exemplo, criar tarefas em um CRM ou acionar um fluxo de trabalho)?
• Como você gerenciará a segurança, a privacidade dos dados e as permissões ao integrar a IA?

Exemplos de integração:

• IA para automação de marketing.
  Integrações: sistema de CRM (para dados de clientes), plataforma de marketing por e-mail (para gerenciamento de campanhas) e ferramentas de mídia social (para segmentação e análise).
• IA para gerenciamento de estoque.
  Integrações: sistema ERP (para dados de produtos e pedidos), bancos de dados de fornecedores (para atualizações de estoque) e sistema de gerenciamento de depósito (para atendimento de pedidos).

Como aplicar integrações no seu AI Canvas

Ao preencher esta seção, liste as plataformas, sistemas e fontes de dados específicos com os quais sua IA precisará se integrar. Então garanta que essas integrações estejam claramente definidas e planeje sua implementação e manutenção como parte de sua estratégia de implantação de IA.

2.6 Data Points

Dados são a base dos sistemas de IA, influenciando a precisão, o desempenho e as capacidades de tomada de decisão. Portanto, definir claramente os requisitos de dados garante que os modelos de IA sejam treinados e implantados usando conjuntos de dados relevantes e de alta qualidade.

Definindo Data Points

Data Points referem-se às partes específicas de informação que o sistema de IA processará. Elas podem vir de várias fontes e ser categorizadas como:

• Dados Estruturados: Dados organizados e facilmente pesquisáveis em bancos de dados, planilhas ou APIs.
  Ex: Dados demográficos do cliente, transações de vendas, leituras de sensores, carimbos de data/hora.
• Dados não estruturados: Dados complexos, não tabulares, que exigem processamento antes do uso.
  Ex : e-mails, postagens em mídias sociais, transcrições de chamadas, documentos escaneados, imagens, vídeos.
• Dados em tempo real vs. históricos: Alguns modelos de IA trabalham com fluxos de dados ao vivo/em tempo real (por exemplo, sensores de IoT), enquanto outros analisam registros anteriores (por exemplo, logs de manutenção) para identificar padrões e fazer previsões.
• Dados internos x externos: As soluções de IA podem depender de dados de propriedade da empresa (por exemplo, ERP, CRM) ou de fontes terceirizadas (por exemplo, conjuntos de dados públicos, tendências de mercado).

Perguntas Orientadoras:

• Quais dados específicos a IA precisa para funcionar corretamente?
• De onde vêm esses dados (por exemplo, bancos de dados internos, APIs externas, entradas do usuário)?
• Os dados são estruturados ou não estruturados? Eles exigem pré-processamento?
• A IA dependerá de tendências históricas, feeds em tempo real ou uma mistura de ambos?
• Há alguma consideração sobre privacidade de dados ou conformidade (por exemplo, GDPR, HIPAA)?

Exemplos de Data Points:

• IA para chatbots de suporte ao cliente: interações anteriores com clientes, histórico de tickets de suporte, análise de sentimentos de mensagens, registros de conversas de chatbots.
• IA para pontos de dados de manutenção preditiva: leituras de temperatura da máquina, níveis de vibração, registros de manutenção, relatórios de erros, dados de sensores de IoT.
• IA para detecção de fraudes: valores de transações, localização do dispositivo, padrões de comportamento do usuário, casos de fraude anteriores sinalizados.

Como aplicar Data Points em seu AI Canvas:

Em primeiro lugar, liste os principais Data Points que sua IA processará. Então, garanta que eles estejam alinhados com os objetivos da IA e que os dados sejam acessíveis, confiáveis e suficientes para dar suporte à tomada de decisões precisas da IA. Mas se houver lacunas de dados, considere como adquirir ou gerar as informações ausentes.

2.7 Quatro Pilares da IA

Qualquer solução de IA eficaz deve idealmente atender a quatro critérios essenciais:

Juntos, esses pilares criam uma estrutura robusta para a IA que maximiza seu potencial e impacto. Veja como esses pilares criam uma base forte e confiável:

1	2	3	4
Proatividade e Autonomia	Escalabilidade	Inteligência	Tomada de decisão
A IA deve agir de forma independente quando necessário, reconhecendo padrões e fazendo recomendações ou tomando medidas sem intervenção humana.	A IA deve ser adaptável aos crescentes volumes de dados, à expansão dos casos de uso e à evolução das necessidades comerciais.	A IA deve fornecer insights significativos analisando conjuntos de dados complexos, reconhecendo tendências e oferecendo previsões acionáveis.	A IA deve tomar decisões informadas e sensíveis ao contexto que estejam alinhadas às estratégias de negócios e aos requisitos de conformidade.

Como aplicar esses quatro pilares em seu AI Canvas:

Avalie se sua solução de IA atende a todos os quatro pilares. Se algum estiver faltando, reconsidere a abordagem.

Se a IA não tiver autonomia -> Refine suas capacidades de automação.

Se a IA não for escalável -> Considere mudanças arquitetônicas para dar suporte ao crescimento futuro.

Se a IA fornece insights, mas não consegue orientar decisões -> Repense como a IA se integra aos fluxos de trabalho.

O alinhamento com esses quatro pilares concretiza um sistema de IA completo e preparado para o futuro.

2.8 Nível de Delegação

As soluções de IA variam em seu nível de autonomia e envolvimento humano, variando de sistemas totalmente supervisionados a tomadores de decisão completamente autônomos. Entender esses níveis ajuda a definir o equilíbrio apropriado de controle e automação para sua solução de IA.

Aqui estão os quatro níveis de delegação de IA:

1. IA supervisionada

A IA requer intervenção humana para iniciar tarefas e interpretar resultados. Ela atua como uma ferramenta de suporte, fornecendo insights que ajudam os humanos a tomar decisões.
Exemplo : Um painel de análise alimentado por IA que gera relatórios, mas requer que os analistas interpretem as descobertas e tomem medidas .

2. Assistente de IA

A IA automatiza a execução e interpretação de tarefas, reduzindo o esforço humano, mas ainda exigindo supervisão. Ela aumenta a eficiência enquanto mantém os humanos informados.
Exemplo: Um assistente virtual que agenda reuniões, sugere respostas a e-mails e executa fluxos de trabalho automatizados básicos com base nas preferências do usuário.

3. IA consultiva

A IA executa tarefas e fornece decisões de forma autônoma, mas humanos validam suas saídas antes da implementação completa. Ela combina automação com julgamento humano.
Exemplo: Um sistema de detecção de fraudes baseado em IA que sinaliza transações suspeitas e recomenda ações, mas um humano revisa e aprova a decisão final.

4. IA autônoma

A IA opera de forma totalmente independente, iniciando tarefas, executando ações e tomando decisões sem intervenção humana. Ela permite operações contínuas e em tempo real.
Exemplo: Um sistema de negociação de ações totalmente automatizado que analisa as condições de mercado, executa negociações e ajusta estratégias em tempo real.

Como aplicar níveis de delegação em seu AI Canvas:

Defina o nível apropriado de delegação para sua solução de IA:

Sua IA precisa de validação humana antes de agir? → Considere IA supervisionada ou consultiva.

A IA deve agir de forma independente para otimizar a eficiência? → IA assistente ou autônoma pode ser a opção certa.

Se o nível de delegação não estiver alinhado com a meta ou os requisitos de negócios da sua IA, repense como as tarefas, decisões e supervisão devem ser estruturadas para o melhor equilíbrio entre automação e controle.

3. O que é um exemplo de um AI Canvas finalizado?

Por fim, para ajudar você a entender como preencher o AI Canvas, aqui está um exemplo real de uma solução de IA para Manutenção Preditiva.

Esta IA foi projetada para minimizar o tempo de inatividade não planejado do equipamento, analisando dados do sensor, prevendo falhas e recomendando ações de manutenção antes que os problemas ocorram. Conforme você avança neste exemplo, preste atenção em como cada seção é estruturada: definição clara dos objetivos de negócios, identificação dos recursos de IA necessários, regras de decisão, pontos de dados, integrações , etc.

Use isso como referência para orientar seu próprio projeto de IA, garantindo assim que sua solução seja bem definida, acionável e alinhada às necessidades do negócio. Mas se você estiver pronto para acelerar a adoção de IA, baixe o AI Canvas ou entre em contato para explorar como nossos especialistas podem dar suporte à sua transformação de IA.

3.1 Exemplo: AI Canvas para manutenção preditiva

 

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Basta descrever o que deseja em linguagem natural e deixar que a tecnologia faça o trabalho pesado, transformando ideias em soluções reais — inclusive para quem não domina programação tradicional.

O termo foi popularizado por Andrej Karpathy e descreve exatamente essa mudança de papel, onde o ser humano se concentra na intenção e na experiência a ser criada, enquanto a IA cuida do “como”.

Ferramentas como Cursor, Windsurf, Replit e FlowState IDE estão entre as soluções que estão democratizando e acelerando a criação de software nesse novo cenário.

Como funciona o Vibe Coding na prática?

O Vibe Coding elimina barreiras. Você pode criar códigos, interfaces ou automações apenas explicando o que deseja, seja por texto ou até por voz. A IA interpreta, gera o código, mostra resultados e faz ajustes sob demanda. O ciclo se dá em quatro passos principais:

1. Descrição em linguagem natural: O usuário passa a ideia — “crie um formulário de login”, “quero um gráfico mostrando vendas por mês”, etc.
2. Geração automática do código: A IA entrega uma primeira versão funcional.
3. Ajustes colaborativos: O usuário revisa, testa, pede mudanças e itera com a IA.
4. Refino contínuo: A solução evolui conforme o feedback, até chegar ao resultado esperado.

Para o usuário, é como conversar com um parceiro de projeto: a “vibe” (ou intenção) é captada rapidamente e transformada em prática.

Vantagens do Vibe Coding

• Democratização do acesso: Qualquer pessoa pode criar softwares, mesmo sem background técnico, facilitando a entrada de novos perfis na tecnologia.
• Produtividade elevada: Estudos mostram ganhos significativos de tempo e eficiência, especialmente para o desenvolvimento de protótipos e soluções rápidas.
• Validação ágil de ideias: Testar hipóteses, prototipar e ajustar demandas virou tarefa de minutos, acelerando ciclos de inovação.
• Foco em criatividade: Desenvolvedores passam a experimentar mais e a inovar, orientando a IA em vez de gastar tempo com tarefas repetitivas.

Riscos e limitações do Vibe Coding

Apesar dos avanços, o Vibe Coding impõe desafios importantes:

• Padronização excessiva: Muitos códigos gerados tendem a seguir padrões semelhantes, como layouts, lógicas e até “pegada” visual, o que pode deixar os sistemas com cara de enlatados.
• Débito técnico: IAs nem sempre otimizam ou reaproveitam código. Projetos podem crescer rapidamente em complexidade, tornando a manutenção desafiadora.
• Riscos de segurança: Sem domínio técnico, usuários podem não perceber vulnerabilidades ou falhas de privacidade, reeditando antigos problemas da indústria.
• Qualidade variável do código: É fundamental revisar, testar e validar o que é entregue, pois bugs e práticas ruins podem passar despercebidos, principalmente em projetos mais críticos.

Vibe Coding e o fenômeno do software descartável

A facilidade criada por essa abordagem trouxe também um novo conceito: o software descartável. Soluções simples, como planilhas ou automações pontuais, podem ser criadas sob demanda e descartadas logo após o uso.

Solução ideal para resolver problemas momentâneos, mas sem a robustez dos sistemas tradicionais. Esse modelo tende a ampliar o acesso e a experimentação, mas exige maturidade para equilibrar praticidade e qualidade.

Ferramentas e exemplos populares

• Cursor: Permite criar softwares e automações customizadas guiadas por IA e linguagem natural.
• Windsurf, Lovable, Replit, Bolt.new: Opções que dispensam profundo conhecimento técnico, focando em agilidade e integração fácil com APIs.
• Copilot e Codeium: Assistentes de programação baseados em IA que sugerem, corrigem e completam código automaticamente.

Desenvolvimento com co-criação

O Vibe Coding não é só uma tendência, ele já está redefinindo o desenvolvimento. A co-criação ganha espaço, projetos nascem mais rápido e mais pessoas participam da inovação.

Ao mesmo tempo, cresce a responsabilidade de revisar, garantir segurança e buscar originalidade nas soluções, evitando armadilhas de automatização excessiva.

Pronto para inovar com tecnologia de ponta?

Se você busca soluções tecnológicas realmente customizadas, capazes de transformar ideias em resultados concretos para seu negócio, estamos prontos para ajudar. Utilizamos as ferramentas e metodologias mais avançadas do mercado, sempre com foco em gerar valor real e inovação contínua.

Entre em contato e descubra como nossas soluções podem impulsionar seu negócio, usando criatividade e tecnologia para criar diferenciais competitivos.

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Nosso cliente conecta fabricantes, distribuidores e pequenos varejistas em mais de 15 países, por meio de uma plataforma digital que integra toda a jornada de vendas: pedidos, entregas, faturas, recompensas e insights de negócio. Tudo isso em uma solução mobile-first, que facilita o dia a dia de quem vende e de quem compra.

Desafio

Em resumo, o desafio era criar um sistema de recomendação que:

• Usasse dados históricos de compras para sugerir produtos realmente relevantes para cada varejista.
• Ao mesmo tempo, promovesse produtos estratégicos definidos pelos fabricantes (como lançamentos ou itens prioritários).
• Fosse fácil de usar, integrado ao aplicativo já utilizado pelos representantes de vendas.
• Evoluísse continuamente, aprendendo com os resultados para refinar as recomendações.

Solução de IA

A Programmers desenvolveu, junto ao cliente, um sistema de recomendações baseado em IA, com foco em resultados práticos:

1. Recomendações inteligentes de produtos
   O sistema analisa grandes volumes de dados de vendas, entende o que cada cliente costuma comprar e segmenta por região. Assim, recomenda produtos que fazem sentido para cada varejista.
2. Priorização personalizada
   Usando machine learning, o sistema leva em conta preferências individuais (marcas favoritas, tipos de embalagem, SKUs) e também destaca os produtos estratégicos definidos pelos fabricantes.
3. Integração com o app
   As recomendações aparecem diretamente no aplicativo já utilizado pelos representantes de vendas, tornando o processo prático e acessível.
4. Otimização contínua
   O sistema aprende com o uso: recebe feedback, analisa resultados e ajusta as recomendações para ficarem cada vez melhores.

Resultados

• 12% de aumento nas vendas dos produtos priorizados já na fase inicial.
• Representantes de vendas mais eficientes, usando recomendações baseadas em dados.
• O sistema segue evoluindo, reforçando o compromisso do cliente com inovação e eficiência.
• A experiência dos varejistas na plataforma melhorou.

Como aplicar no seu negócio

Em resumo, usar IA para analisar dados de vendas, entender o perfil de cada cliente e recomendar produtos de forma personalizada pode transformar os resultados da sua empresa.

Então, se você quer vender mais e otimizar sua operação, conte com a Programmers para criar uma solução sob medida para o seu negócio.

O post IA impulsiona vendas em 12% com recomendações no e-commerce apareceu primeiro em Programmers.

Desafio

O principal desafio era lidar com a alta demanda de chamados N1 e a ineficiência no acesso à base de conhecimento do ServiceNow. Mas sem uma triagem automatizada, os analistas enfrentavam retrabalho e a experiência dos funcionários era comprometida.

Além disso, a ausência de um mecanismo inteligente para classificar chamados aumentava o tempo médio de resolução e impactava a produtividade da equipe de suporte. A empresa precisava de uma solução que automatizasse o atendimento e melhorasse a eficiência operacional.

Solução de IA Generativa

A Programmers implementou um chat corporativo com IA Generativa, totalmente integrado ao ServiceNow, para otimizar o suporte interno. A solução incluiu:

• Chatbot com IA Generativa: acesso rápido e intuitivo à base de conhecimento, reduzindo a necessidade de interação humana.
• Triagem automatizada: classificação inteligente dos chamados em “Dúvida” ou “Solicitação”, garantindo que apenas tickets relevantes fossem encaminhados para atendimento humano.
• Framework RAGAS: implementação de métricas para avaliar e aprimorar continuamente a performance da IA.
• Integração Omnichannel: suporte via WhatsApp, Web e Live Agent, garantindo uma experiência fluida para os usuários.
• Automação de processos: integração direta com as bases de RH e Infraestrutura, permitindo ações como troca de senha e desbloqueio de usuários.

Dessa maneira, a IA assumiu tarefas repetitivas, permitindo que a equipe de suporte focasse em demandas estratégicas e de maior valor agregado.

Resultados

Mesmo em fase inicial, a solução já gerou impactos significativos:

• Redução de 10% no volume de chamados mensais, reduzindo custos operacionais.
• Acesso facilitado à base de conhecimento, melhorando a eficiência na resolução de dúvidas.
• Diminuição no tempo médio de resolução, permitindo que os colaboradores solucionem problemas de forma autônoma.

Na fase piloto, os números foram promissores:

• O chat registrou 1331 usuários únicos e 4592 interações iniciais, crescendo para 2876 usuários e 9531 interações no Go Live.
• Foram processadas 44.538 perguntas, com 20.266 ações executadas e 24.272 respostas geradas.
• O WhatsApp teve 1776 usuários ativos, enquanto a versão Web contou com 1100 usuários.
• Redução expressiva de interações humanas nos canais de atendimento: Redução expressiva de interações humanas nos canais de atendimento: 84% em Infra e 98% em RH.
• Melhoria na taxa de atendimento da URA (Unidade de Resposta Audível – sistema automatizado que direciona chamadas e responde a consultas sem intervenção humana), subindo de 87,5% para 95%, e queda na taxa de chamadas abandonadas de 500 para apenas 69.

IA Generativa para impulsionar o atendimento

Dessa forma, a implementação do chat corporativo com IA Generativa foi um marco na transformação digital da empresa, trazendo eficiência, redução de custos e melhoria na experiência dos colaboradores.

Com a expansão da solução, os ganhos obtidos serão ainda mais expressivos, consolidando um suporte interno ágil e inteligente.

Então, quer saber como podemos transformar o atendimento da sua empresa com IA? Fale com nossos especialistas!

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Desafio

O desafio era criar um modelo algorítmico que conseguisse entender os inúmeros fatores envolvidos no desempenho das campanhas de cupons digitais nos PDVs, já que cada marca de bebida e cada ponto de venda possuem nuances específicas.

Por exemplo: alguns PDVs trabalham com um número limitado de marcas ou linhas de produtos, enquanto cada marca tem um apelo diferente para os consumidores. A solução então precisava identificar essas nuances e utilizá-las estrategicamente para otimizar as campanhas promocionais, tornando os investimentos em marketing mais assertivos e gerando melhores resultados.

Solução de IA

Nossa equipe então desenvolveu um modelo de classificação para identificar os PDVs com maior potencial em campanhas de cupons digitais. Com base em variáveis como dados das promoções capturados via QR Code, número de mesas em cada PDV, faturamento e outras informações relevantes, criamos uma solução que avalia o perfil de consumo, o potencial de cada marca e as combinações de produtos mais adequadas (packs) para cada ponto de venda.

Além disso, desenvolvemos um modelo preditivo capaz de estimar a quantidade de mesas, identificar padrões de compra e compreender o perfil de cada PDV — indicadores essenciais para orientar estratégias de negócio.

Resultados

A solução apoia nosso cliente em diversas frentes:

• Aumento no volume de vendas;
• Melhora na eficácia dos materiais promocionais, otimizando investimentos;
• Expansão do market share;
• Geração de indicadores que trarão insights com amplo potencial de uso, inclusive para diversas áreas de negócio.

IA para gerar resultados

Extrair o máximo valor da IA requer um parceiro experiente, que combine conhecimento de mercado e inovação tecnológica.

Na Programmers, transformamos desafios complexos em resultados que fazem a diferença. Nosso compromisso é impulsionar negócios e posicionar nossos clientes como referência em seus setores.

Então entre em contato e descubra como podemos impulsionar seu negócio!

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Spotify | Apple | Youtube

A Inteligência Artificial tem revolucionado o mercado, mas sua implementação em larga escala requer mais do que algoritmos sofisticados. A Engenharia de Software é essencial para uma estratégia de IA com escalabilidade. Ao mesmo tempo, a IA tem sido uma aliada no processo de desenvolvimento, tornando-o mais ágil e eficiente.

Neste episódio do Go Beyond IT, o podcast da Programmers, trouxemos insights sobre como a Engenharia de Software desempenha um papel essencial para garantir que soluções de IA sejam escaláveis, confiáveis e integradas aos sistemas reais.

Engenharia de Software e Escalabilidade

Uma das questões centrais é como a Engenharia de Software fornece a estrutura necessária para operacionalizar e manter modelos de IA em produção, assegurando desempenho e segurança. Sem uma arquitetura robusta, os modelos de IA enfrentam dificuldades para lidar com grandes volumes de dados, integração com sistemas existentes e atualizações contínuas.

IA e Desenvolvimento

Além disso, o episódio também explorou como a IA está transformando o próprio desenvolvimento. A IA tem a capacidade de aprender e se adaptar, otimizando processos e propondo soluções inovadoras. Isso acelera o desenvolvimento, aumenta a eficiência e proporciona resultados personalizados.

A Engenharia de Software é a espinha dorsal da escalabilidade da IA. Quer saber como a IA e o desenvolvimento se relacionam para gerar resultados? Então confira o episódio completo e explore como a união entre tecnologia e inovação pode transformar negócios!

Episódio gravado em dezembro/2024.

O post IA e Engenharia de Software apareceu primeiro em Programmers.