A Inteligência Artificial (IA) é o que impulsiona novas soluções. No entanto, para grandes empresas, escalar o uso da IA é um desafio que vai além da tecnologia. Afinal, como traduzir essa transformação em resultados reais, em uma estrutura complexa e com legados históricos? Esse foi o tema central do painel promovido pela Ipsos, que reuniu as executivas Fernanda Belfort, head de soluções de Marketing da Salesforce; Célia Nishio, Director of Consumer Insights e Consumer Engagement Services da Nestlé; e Ana Borges, global Brand Insigths Senior Manager of Alpargatas.
IA como meio, não como fim
Para Fernanda Belfort, a IA só faz sentido quando resolve um problema real — e isso exige mais do que vontade de inovar. “A tecnologia é um meio. O foco continua sendo resolver um problema de negócio”, afirmou. Com uma carreira que passou por Microsoft, Kimberly-Clark e Mondelez, Fernanda defende o uso estratégico da IA para gerar personalização em escala.
“A tecnologia permite fazer melhor, mais rápido e, às vezes, com um custo menor. Isso é diferencial competitivo e pode fazer sua empresa mudar”, resume. Ela também destaca a importância de manter o olhar atento para as possibilidades.
Se você não usar IA, seu concorrente pode estar usando — e sendo mais ágil e eficiente
Fernanda Belfort, head de soluções de Marketing da Salesforce
IA na prática: o case da Nestlé
Na Nestlé, a IA também não é novidade — mas tem ganhado novos contornos com a popularização da Inteligência Artificial generativa. De volta à empresa após 15 anos, Célia Nishio comanda duas frentes estratégicas: a área de pesquisas com consumidores e o SAC.
Segundo Célia, a IA já era usada em processos operacionais há muito tempo, com foco em eficiência e automação. Mas a virada de chave veio com o Knowledge Nest, projeto voltado para IA generativa e à geração de insights do consumidor. “Foi quando as pessoas começaram a entender o que eu estava falando no ano passado. De repente, o projeto virou chave e várias portas se abriram”, conta.
Para ela, tornar a IA concreta é o que ajuda na adesão interna. “Às vezes, tem que dar um pouco de concretude para trazer mais gente junto. Não foi simples, mas não foi uma superbarreira”, complementa ao dizer sobre o processo de instalação da ferramenta na empresa.
O desafio de escalar
Confiar nos sistemas de IA ainda exige um certo grau de coragem — e, mais do que isso, uma vigilância ativa sobre como os dados estão sendo tratados. “A gente sempre tem uma preocupação com a IA”, afirma Ana, da Alpargatas. “É preciso ter auditorias algorítmicas constantes e sempre trucar os outputs da IA”, explica, referindo-se à prática de testar, revisar e até questionar os resultados entregues pela tecnologia.
Segundo ela, isso só é possível com times diversos. “Quando a gente tem pessoas com vivências diferentes, conseguimos identificar vieses, erros, levantar a mão e melhorar o modelo. Essa vigilância constante é fundamental — tanto na segurança das plataformas quanto dos parceiros com quem trabalhamos”, reforça Ana. “Mas tudo isso com a intenção de melhorar os modelos, e não de desacreditar totalmente.”
Na Nestlé, os cuidados vão além da escolha das plataformas. “Estamos falando de projetos que impactam o futuro, então temos que ter muita clareza de quais parceiros estão envolvidos, onde os dados estão sendo processados e por quem”, explica Célia. A executiva também chama atenção para o papel da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) nesse contexto. “Um tema que me chamou ainda mais a atenção na LGPD é que nem sempre os dados foram disponibilizados para aquele fim. E isso abre uma janela de preocupação, porque muitas techs estão baseadas em países com legislações completamente diferentes da nossa.”
Fernanda, da Salesforce, reforça que a confiança é uma das camadas mais críticas da conversa. “Tem empresas que já estão criando categorias internas de uso de IA, o que para a gente, que vem da pesquisa, é super natural: categorizar, organizar, entender. Mas o fato é que a preocupação com o vazamento de dados é real, assim como com a regulamentação da LGPD e a residência dos dados.”
Ela também alerta para os “usos paralelos” da tecnologia. “Nem sempre o uso da ferramenta oficial da empresa é o único. Quem nunca testou alguma coisa numa conta pessoal, né? Por isso, é essencial trabalhar com parceiros confiáveis. Não dá pra entregar sua base de dados para qualquer um.”
O que vem pela frente?
Quando questionadas sobre qual o futuro de insights de inovação que a IA pode trazer e que ainda não trouxe, Ana aponta que o futuro passa por escalar aquilo que antes era artesanal — como etnografias (metodologia de pesquisa das ciências sociais que estuda a cultura e o comportamento de grupos sociais). “Eu fico com a sensação de muitas coisas como de ficção científica. Mas gosto muito de pensar etnografias em massa, sensores que acompanham os produtos de maneira consentida e que geram insights”, afirma.
Célia também acredita que o potencial da IA para gerar insights está apenas começando a ser explorado. “Se a IA conseguir dar respostas mais certeiras com menos testes e menos horas de trabalhos para que o negócio prospere mais, teremos mais tempos para se dedicar a outras frentes e explorar novas oportunidades, novos negócios, novas coisas”, explica.
Fernanda complementa a visão. Para ela, a grande virada vai ser quando os insights se tornarem cada vez mais prescritivos. “E para mim, um futuro incrível seria um futuro que você conseguisse entregar o produto certo, a mensagem certa, na hora certa, pelo canal certo, na comunicação com esse cliente”.
