Quais são os usos mais comuns da IA generativa nas empresas?
Os usos mais comuns nas empresas são tarefas de linguagem: redigir, resumir, reescrever para outro público, extrair fatos estruturados de documentos e explicar materiais em palavras simples. Na Pesquisa sobre Adoção de IA do governo do Reino Unido, 85% das empresas que já usavam IA disseram utilizar processamento de linguagem natural e geração de texto, muito mais do que qualquer outro tipo de IA, e as áreas empresariais que mais usavam ou planejavam usar IA eram marketing e administração (72% cada) e TI (64%). Os dados são autodeclarados, de uma pesquisa com 3,500 empresas do Reino Unido no início de 2025.
Isso corresponde ao que a maioria das equipes encontra na prática. Assistentes generativos têm melhor desempenho quando há material existente para usar como base e uma pessoa que sabe reconhecer um bom resultado. Têm mais dificuldade quando a tarefa depende de fatos que a ferramenta não possui, de julgamento sobre um cliente ou colega específico, ou de uma precisão que ninguém verifica.
Como você distingue um bom caso de uso de um ruim?
Um bom primeiro caso de uso passa por quatro testes: repete-se com frequência, há material de referência para trabalhar, uma pessoa designada pode conferir o resultado e qualquer erro é detectado antes de causar danos. Uma tarefa que não passa em um desses testes ainda pode valer a pena mais tarde, quando a equipe já tiver o hábito de revisar. Uma tarefa que não passa em dois geralmente é um ponto de partida ruim.
Submeta cada tarefa candidata aos testes antes de aprová-la. 'Resuma os chamados de suporte desta semana por tema para a reunião de segunda-feira' passa nos quatro. 'Escreva nossa resposta à reclamação jurídica de um cliente' não passa no terceiro nem no quarto, a menos que uma pessoa qualificada revise o resultado, portanto não é uma tarefa para começar.
Isso se repete?
Tarefas semanais ou diárias compensam o esforço de escrever uma boa instrução e uma lista de verificação. Tarefas pontuais raramente compensam.
Há material de referência?
Uma ficha técnica, anotações de reunião, uma política ou uma tabela de dados fornece ao assistente fatos com os quais trabalhar. Assim, você verifica como ele usa os fatos, em vez de verificar se os inventou.
Alguém pode conferir?
Defina quem fará a revisão e o que essa pessoa deve verificar. Se ninguém na equipe consegue dizer se o resultado está correto, a tarefa ainda não está pronta.
O que acontece se estiver errado?
Prefira tarefas em que um erro possa ser identificado internamente. Tudo o que for enviado a clientes, órgãos reguladores ou candidatos precisa de uma revisão mais rigorosa.
Quais são os usos úteis da IA generativa para cada equipe?
Cada área tem algumas tarefas que se encaixam bem nos testes. A tabela apresenta pontos de partida, com a verificação que deve acompanhar cada um. É uma lista inicial de caráter editorial, não uma classificação, e cada equipe encontrará suas próprias variações. Nossos guias por função abordam cada área com mais profundidade.
| Equipe | Bons casos de uso iniciais | A verificação que acompanha o prompt |
|---|---|---|
| Marketing | Primeiras versões a partir de orientações, adaptação de textos para um novo canal, resumo dos comentários sobre campanhas | Todas as alegações correspondem às orientações ou a uma fonte aprovada; tom da marca revisado |
| Vendas | Resumos de pesquisas sobre clientes, organização de anotações de chamadas, rascunhos de e-mails de acompanhamento | Fatos sobre o cliente conferidos no CRM; sem compromissos ou preços inventados |
| Suporte ao cliente | Rascunhos de respostas com base na base de conhecimento, resumos de chamados para repasse, reformulações de tom | Os trechos da política correspondem à base de conhecimento atual; quem envia é o atendente, não a ferramenta |
| Operações | Transformar anotações em procedimentos operacionais padrão, resumir documentos de fornecedores e listar ações de reuniões | Etapas testadas por alguém que não as escreveu; pontos do contrato conferidos no documento original |
| RH e gestão de pessoas | Resumos de políticas em linguagem simples, rascunhos de anúncios de vagas, listas de verificação para integração de novos funcionários | Não usar em decisões sobre pessoas; redação revisada quanto à imparcialidade |
| Finanças | Explicar variações em uma tabela fornecida, redigir comentários, ajudar com fórmulas | Todos os valores recalculados; causas apontadas apenas quando sustentadas pelos dados |
Quer ver como isso se relaciona com uma função?
Conheça o período de teste planejado para equipes ↗Quais usos de IA são adequados para uma pequena empresa?
As pequenas empresas aproveitam melhor os casos de uso que preenchem a lacuna de uma função que não existe na equipe: alguém que escreve versões iniciais, resume documentos ou explica com paciência. Uma empresa de cinco pessoas sem profissional de marketing pode redigir boletins informativos a partir das anotações do proprietário; uma empresa sem gerente de operações pode transformar os áudios do proprietário em um processo escrito para novos funcionários.
Mantenha o proprietário como revisor de tudo o que for destinado ao público externo até que outra pessoa demonstre saber fazer a verificação. Nosso guia de IA para pequenas empresas inclui um exemplo detalhado de um mês em uma empresa de sete pessoas, incluindo a tarefa na qual ela decidiu não usar IA.
Como é um caso de uso com escopo bem definido na prática?
A Halden Logistics, uma empresa fictícia de agenciamento de cargas com 45 pessoas, quer usar IA no atendimento ao cliente. A primeira ideia, 'deixar a IA responder aos e-mails dos clientes', não passa em dois testes: ninguém confere a resposta antes do envio, e uma promessa de entrega errada gera um custo direto. A equipe redefine o escopo para 'elaborar um rascunho de resposta com base no status da remessa e nos nossos textos padrão; o atendente revisa e envia'.
A primeira instrução, 'Responda a este cliente que está perguntando onde está a encomenda', produz uma resposta cordial que diz que o pacote 'deve chegar em 2 a 3 dias úteis', uma promessa que ninguém fez. A instrução revisada fornece a linha com o status da remessa, os três blocos de texto aprovados para atrasos e a regra 'nunca informe uma data de chegada, a menos que ela apareça na linha de status; se não aparecer, diga que daremos uma atualização até o fim do dia'. A verificação do atendente consiste em duas perguntas: todas as datas e promessas aparecem na linha de status, e o tom é adequado a esse cliente? Depois de duas semanas, a equipe mantém esse caso de uso e acrescenta um segundo: resumir longas trocas de e-mails antes que um supervisor assuma uma reclamação.
Quais usos uma empresa deve evitar ou adiar?
Adie os casos de uso em que o resultado toma ou influencia fortemente uma decisão sobre uma pessoa, é enviado sem revisão ou apresenta informações como fatos a alguém que vai se basear nelas. Alguns exemplos são a triagem de candidatos a vagas, a redação de cartas disciplinares, a orientação a clientes sobre assuntos regulamentados e a publicação de estatísticas ou referências que a equipe não chegou a consultar. O Perfil de IA Generativa do NIST lista a alucinação e o viés prejudicial entre os riscos específicos da IA generativa; ambos são especialmente relevantes justamente nesses casos.
Algumas dessas atividades podem se tornar razoáveis com controles adequados, ferramentas especializadas e, em alguns casos, orientação jurídica. Elas não são tarefas iniciais para um assistente de uso geral, e esta página traz informações gerais, não orientação jurídica.
Como você transforma um caso de uso em uma prática do dia a dia?
Um caso de uso passa a fazer parte do trabalho cotidiano quando tem uma instrução escrita, um revisor definido, uma lista de verificação e um lugar na rotina semanal. Sem isso, continua sendo uma demonstração que uma pessoa entusiasmada faz de vez em quando. Nosso guia de fluxos de trabalho com IA mostra como documentar isso para que outra pessoa possa dar continuidade.
As pessoas também precisam praticar com suas próprias tarefas antes que o uso vire rotina. O Tosheo.ai está sendo desenvolvido para oferecer a cada função aulas curtas que terminam em uma tarefa prática com uma ferramenta real de IA, avaliada com base em critérios de pontuação visíveis. O produto ainda não foi construído, e os preços previstos estão na página de preços.