A Inteligência Artificial entrou nas empresas pela porta da experimentação, mas o desafio agora é incorporá-la à operação. Na saúde, essa transição envolve uma questão importante, afinal, como aproveitar a capacidade de processamento e análise da tecnologia em atividades que exigem precisão, controle de dados e conhecimento especializado?
A Dasa busca responder a esse desafio distribuindo o desenvolvimento de soluções de IA entre diferentes áreas. Em vez de deixar a identificação e a criação de aplicações exclusivamente sob responsabilidade da equipe de tecnologia, a empresa incentiva os próprios funcionários a desenvolver ferramentas para resolver problemas em suas rotinas. Até agora, 2 mil colaboradores já participam da iniciativa.
Com ferramentas capazes de criar agentes e automatizar tarefas sem exigir conhecimento de programação, o desenvolvimento de aplicações começa a se aproximar das áreas que conhecem os processos e identificam suas ineficiências. Isso abre espaço para que RH, operações e gestão, por exemplo, criem soluções sem precisar transformar cada demanda em um projeto tradicional de tecnologia.
Na Dasa, mais de 60 soluções já foram desenvolvidas nesse formato. Há aplicações voltadas à gestão, análise de engajamento e acompanhamento de planos de carreira. A companhia pretende chegar a 3.500 colaboradores envolvidos até o fim de 2026, com 210 profissionais já preparados para atuar como multiplicadores internos.
IA na medicina diagnóstica
Mas a estratégia não se limita à disseminação da IA generativa entre os funcionários. O desafio mais complexo está em aplicar a tecnologia à atividade que sustenta o negócio da companhia: a medicina diagnóstica.
Para isso, a Dasa mantém uma estrutura dedicada ao desenvolvimento de algoritmos próprios. O portfólio reúne 14 projetos, entre soluções em desenvolvimento, planejamento e sustentação. As aplicações incluem reconhecimento óptico de prescrições médicas, identificação de achados relevantes em laudos e detecção de falhas operacionais.
A diferença entre essas duas frentes é importante. Enquanto ferramentas desenvolvidas pelas áreas podem resolver demandas administrativas e reduzir tarefas repetitivas, os algoritmos especializados exigem conhecimento técnico e integração com processos específicos da atividade médica. São aplicações que podem interferir em etapas relevantes da operação diagnóstica e, por isso, demandam validação e governança adequadas.
A CIO da Dasa, Anaterra Oliveira, afirma que a Inteligência Artificial deixou de ocupar um espaço experimental na companhia e passou a integrar sua agenda de eficiência operacional.
“Há tempos a Inteligência Artificial na Dasa deixou de ser uma agenda experimental para ser um dos motores da nossa eficiência operacional e transformação cultural”, afirma. “Ao equilibrarmos ferramentas que geram ganho imediato de produtividade no dia a dia com algoritmos voltados ao nosso negócio principal, conseguimos acelerar a captura de valor de forma escalável e segura.”, complementa.
Com a participação de diferentes áreas no desenvolvimento de soluções de IA, a Dasa também precisa garantir que as ferramentas sigam critérios de segurança e sejam utilizadas de forma adequada. Na saúde, esse cuidado ganha importância pelo acesso a dados sensíveis e pela necessidade de precisão nas informações que circulam pelos processos da companhia.
A Dasa mantém uma estrutura de acompanhamento de riscos, contratos e conformidade jurídica. Ao todo, 17 projetos foram qualificados nesse processo de governança.
O alcance da estratégia, entretanto, dependerá menos do número de funcionários capacitados ou de ferramentas criadas e mais da capacidade de demonstrar resultados na operação. Redução de falhas, agilidade no processamento de informações e ganhos de produtividade são alguns dos indicadores que podem mostrar se a Inteligência Artificial está conseguindo ultrapassar a etapa de adoção e produzir efeitos concretos na medicina diagnóstica.
“O diferencial desse modelo foi dar autonomia real para que as próprias áreas de negócio criem seus agentes sem depender de linhas de código, enquanto mantemos uma célula de elite focada nos algoritmos e modelos proprietários mais complexos”, explica Anaterra. “Essa sinergia resolve desde automações simples de processos administrativos com agilidade, até desafios científicos profundos na medicina diagnóstica, transformando a tecnologia em um hábito diário por toda a empresa”, finaliza.
