Um estudo da OpenAI revelou que os usuários avançados do ChatGPT — acima do 95º percentil em termos de uso — utilizam 7 vezes mais “recursos de raciocínio” (onde reside a verdadeira produtividade) do que o usuário pago típico.
Eis o gráfico que a empresa publicou:
Alguns analistas de IA sugeriram duas interpretações.
Há uma terceira interpretação que considero mais plausível, principalmente quando falamos do mundo empresarial.
O estudo “Winning with AI: MIT SMR and BCG Annual Report”, citado no artigo anterior, revela um dado alarmante: apenas 10% das organizações conseguem obter ganhos financeiros significativos com a IA. A principal causa para este baixo desempenho é o foco excessivo no algoritmo em detrimento da infraestrutura de dados (MLOps) e da mudança nos processos operacionais.
O relatório enfatiza que a próxima vantagem competitiva não virá apenas da adoção da IA, mas da capacidade de operá-la com dados estruturados. Sem uma arquitetura de dados robusta, os custos operacionais (como processamento e computação) tendem a exceder o valor de negócio criado, levando ao abandono de projetos após a fase inicial.
Muitas empresas conseguem criar modelos de IA que funcionam em ambientes controlados (provas de conceito), mas falham ao tentar integrá-los nos processos reais de negócio por falta de uma estrutura sólida.
A eficácia da IA é diretamente proporcional à qualidade dos dados que a alimentam. O estudo indica que muitas empresas subestimam o custo de limpar, rotular e organizar dados legados. Dados fragmentados em silos impedem que a IA tenha uma visão completa, resultando em baixa precisão e “alucinações” em sistemas mais avançados, como os de RAG (Retrieval-Augmented Generation), Geração Aumentada por Recuperação.
A Always On tem avançado bastante em soluções de RAG. Essa arquitetura de Inteligência Artificial “conecta” um modelo de linguagem (como o Gemini ou o GPT) a uma fonte de dados externa e específica.
Em termos simples: o modelo deixa de responder apenas com base no que “decorou” durante o treinamento e passa a “consultar um livro” ou um banco de dados antes de formular a resposta.
As vantagens são óbvias:
Para um varejista cliente da Always On, alimentamos nossa plataforma Maestro IA com um sistema RAG onde reunimos todos os seus históricos de projetos e benchmarks de mercado. Mesmo para uma pergunta genérica como “Qual a melhor abordagem para retenção no setor de varejo?”, a plataforma não dá uma resposta genérica a partir de uma busca aleatória na internet e sim uma sugestão de estratégia baseada em nossa metodologia proprietária e nas informações armazenadas no data lake.
No próximo artigo, vamos apresentar uma estratégia de aceleração usando a nossa plataforma Maestro com IA que é, em resumo, o desenho de um processo viável para transformar IA em ROI. E apresentar alguns exemplos de empresas que estão somando IA a dados estruturados (bases de dados relacionais, ERPs, planilhas) e transformando “informação estática” em “decisões automáticas”.
A próxima vantagem competitiva não virá da adoção da IA.
Virá da capacidade de operá-la com dados estruturados.
Estrutura precede escala. Sempre.
A equipe da Always On vem trabalhando há anos no desenvolvimento de soluções com IA. Estamos preparados para responder suas dúvidas e sugerir caminhos viáveis.
Sem custo, sem compromisso, sem pressão, sem propostas automática…
Apenas visão estratégica aplicada à sua realidade.
Envie um email para elcio@aodigital.com.br e vamos marcar uma conversa.
Previsão de vendas: a diferença que faz uma abordagem de marketing de dados com IA Na Forbes, Tim Conn, presidente...
