A inteligência artificial generativa (como, por exemplo, o ChatGPT) já entrou no vocabulário corporativo. Hoje, dificilmente uma empresa discute inovação, produtividade ou eficiência sem tocar no tema. A questão é que, na prática, boa parte desse uso ainda acontece de forma pontual: alguém abre uma ferramenta, escreve um comando, sobe um arquivo, pede uma análise e recebe uma resposta. É útil, sem dúvida, mas ainda está longe de representar uma transformação real na rotina de decisões do negócio.
O desafio, portanto, já não está mais em adotar a tecnologia, mas em fazê-la funcionar de forma integrada e escalável dentro das empresas. Então, como sair do uso pontual e levar a IA para dentro dos processos, conectando dados, automatizando fluxos e permitindo que análises aconteçam de forma contínua?
No webinar promovido pela NORDICA | Alteryx, este foi o ponto central da discussão. Em vez de tratar a IA de forma conceitual, o encontro trouxe um olhar prático sobre como estruturar esse avanço na rotina das empresas, mostrando, na prática, como transformar interações isoladas em processos capazes de operar com volume, consistência e governança.
Cenário Atual da IA nas Empresas
A presença da inteligência artificial nas empresas deixou de ser uma tendência e passou a ser uma realidade transversal. Independentemente do setor, do porte da organização ou da área de atuação, o tema já está no centro das discussões. Profissionais de diferentes níveis, do operacional à liderança, estão buscando formas de incorporar a IA ao seu dia a dia.
Contudo, o ponto mais relevante não é apenas o volume de interesse. É a mudança de mentalidade. Há pouco tempo, as principais dúvidas estavam concentradas em entender a tecnologia:
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O que é IA generativa
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Se ela é segura
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Se os dados poderiam ser expostos
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Hoje esse estágio foi, em grande parte, superado. As empresas já conhecem a tecnologia, entendem seus limites e, principalmente, quando existem parcerias e estruturas adequadas de segurança, já confiam em seu uso dentro de ambientes corporativos,
Com isso, a pergunta evoluiu. Deixou de ser sobre entender a IA e passou a ser sobre como aplicá-la no dia a dia de forma prática.
É essa mudança que marca o momento atual: a IA sai do campo da curiosidade e entra no campo da execução.
Onde a IA generativa já está sendo aplicada nas empresas
O uso da IA generativa nas empresas já ultrapassou o campo da experimentação e começa a se consolidar em aplicações práticas no dia a dia. De forma geral, esse uso se concentra em dois grandes pilares.
O primeiro é relacionado a geração de conteúdo. Nesse contexto, a IA vem sendo utilizada por diferentes áreas para apoiar atividades como: redação de e-mails, apoio em campanhas, traduções, documentação de códigos, elaboração de materiais institucionais e suporte a atividades das áreas.
Esse tipo de aplicação se destaca justamente por sua versatilidade. Independentemente da área, sempre existe algum nível de produção de conteúdo, onde a IA generativa encontra espaço imediato.
O segundo pilar está ligado a atendimento e suporte, especialmente em experiências conversacionais e chatbots, que já ganharam espaço em múltiplos setores. Esses sistemas são capazes de interpretar perguntas, direcionar solicitações e guiar o usuário dentro de fluxos de atendimento, seja em aplicativos de consumo ou em serviços como telecomunicações e internet.
Esse cenário mostra que a IA generativa já está inserida em diferentes pontos da operação, tanto em tarefas internas quanto em interações com clientes.
A Alteryx, por exemplo, lançou a Annie em seu site global, uma assistente de IA voltada para analytics, que ajuda usuários a interpretar dados e esclarecer dúvidas de forma mais simples.
Demonstração Prática: 3 casos de uso com Alteryx - do uso manual à automação com IA
Apesar do avanço no uso da IA generativa, a maior parte das empresas ainda opera em um modelo limitado. A tecnologia já faz parte do dia a dia, mas sua aplicação ainda depende de um processo manual: acessar uma ferramenta, estruturar um prompt, inserir dados e repetir esse fluxo para cada nova demanda.
Esse modelo representa um avanço importante, especialmente do ponto de vista cultural, mas não resolve o principal desafio: escala. Cada nova análise exige uma nova interação. Cada nova tarefa depende de execução individual. E, na prática, isso cria um limite operacional claro.
O próximo passo, portanto, não está apenas em usar IA, mas em automatizar esse uso. Isso significa integrar a inteligência artificial aos processos, permitindo que ela atue diretamente sobre os dados e execute tarefas de forma contínua, sem depender de interação manual a cada etapa.
Outro ponto crítico é a dependência técnica. Hoje, iniciativas mais avançadas de automação com IA costumam ficar concentradas em áreas que dominam programação. Isso cria um gargalo natural: a capacidade de escalar o uso da tecnologia fica restrita a poucos times, enquanto a maior parte da empresa continua operando de forma manual.
Para que a IA realmente gere impacto, é necessário ampliar esse acesso. A automação precisa ser viável para áreas de negócio, não apenas para especialistas técnicos.
Na demonstração apresentada neste corte do webinar, a NORDICA mostrou que, com o uso da Alteryx, é possível integrar dados de diferentes fontes, aplicar modelos de IA dentro de fluxos estruturados e automatizar análises de forma contínua, eliminando a necessidade de executar tarefas caso a caso e permitindo que esse processo aconteça em escala, com dados, automação e IA coexistindo dentro do mesmo fluxo, sem depender de desenvolvimento complexo.
O salto de maturidade: da GenAI individual à escala
Após a apresentação de três casos de uso com Alteryx, algumas conclusões se tornam evidentes. À medida que o uso da IA generativa avança nas empresas, surge um novo desafio: transformar aplicações isoladas em processos escaláveis.
O uso individual, baseado em prompts e interações pontuais, funciona bem para tarefas específicas, mMas, quando o volume cresce, esse modelo deixa de ser viável. Executar análises uma a uma, depender da ação humana a cada etapa e repetir processos manualmente cria um limite claro para o uso da tecnologia.
O próximo passo está em incorporar a IA dentro dos fluxos de negócio, conforme foi demonstrado. Isso significa combinar inteligência artificial com tratamento de dados, permitindo que as análises aconteçam de forma automatizada, contínua e em escala, sem depender de execução individual para cada nova demanda.
Outro ponto importante é a complexidade técnica. Projetos mais avançados de IA muitas vezes exigem conhecimento em programação, o que acaba concentrando a capacidade de implementação em poucos times, normalmente ligados à TI. Como essas equipes precisam atender diversas demandas ao mesmo tempo, esse modelo tende a criar gargalos e atrasar iniciativas.
Para que a IA realmente avance dentro das empresas, é necessário reduzir essa dependência. A possibilidade de estruturar fluxos, tratar dados e aplicar inteligência artificial sem exigir conhecimento técnico especializado permite que mais áreas participem desse processo, acelerando projetos e ampliando o alcance da tecnologia dentro da organização.
Por que a Alteryx se torna o próximo passo para quem quer conectar IA às rotinas de decisão
Por trás de qualquer processo de tomada de decisão nas empresas, existe um ponto em comum: dados. O desafio é que esses dados raramente estão centralizados. Informações estão distribuídas entre diferentes sistemas, como ERP, CRM, planilhas, ambientes em nuvem, bases internas, e, para gerar uma análise, é necessário conectar, consolidar e tratar tudo isso antes mesmo de começar a extrair valor.
Na prática, esse processo costuma ser fragmentado. Parte dos dados vem de sistemas estruturados, outra parte de arquivos manuais, e muitas vezes a consolidação depende de exportações, ajustes em planilhas e intervenções constantes. Esse modelo não apenas consome tempo, mas também dificulta a automação e a escalabilidade das análises.
É justamente nesse ponto que a Alteryx se diferencia. A plataforma permite conectar múltiplas fontes de dados, unificar essas informações e aplicar regras, cálculos e transformações dentro de um fluxo único. A partir disso, esses processos podem ser automatizados e executados de forma recorrente, seja sob demanda ou em intervalos programados.
Outro fator decisivo é a simplicidade de uso. Mesmo trabalhando com grandes volumes de dados e múltiplas fontes, os fluxos podem ser construídos sem necessidade de programação, o que reduz a dependência de times técnicos e permite que áreas de negócio avancem com mais autonomia.
Na prática, isso significa transformar um processo manual, baseado em extrações, planilhas e ajustes pontuais, em um fluxo contínuo, automatizado e escalável dentro do Alteryx.
E é essa base que permite que a IA generativa, quando integrada a esse contexto, deixe de ser uma ferramenta isolada e passe a atuar diretamente na tomada de decisão.
Quer sair do uso pontual e levar IA para escala?
Se a sua empresa já utiliza IA generativa, mas ainda de forma manual e isolada, o próximo passo é transformar esse uso em algo estruturado, integrado e escalável.
A NORDICA, apoia empresas nesse movimento com Alteryx, conectando dados, automação e inteligência artificial dentro dos processos de negócio. Fale conosco!
Assista o webinar na íntegra aqui.