Kenneth Corrêa, Estrategista das Tecnologias Emergentes & IA
A cada dia, o mundo gera aproximadamente 402,74 milhões de terabytes de dados, segundo estimativas da Exploding Topics, do grupo Semrush. O volume equivale a cerca de 402,7 bilhões de gigabytes por dia, o suficiente para preencher aproximadamente 3,1 bilhões de smartphones de 128 GB diariamente.
Esse crescimento não é pontual. As projeções indicam que foram gerados cerca de 181 zettabytes de dados em 2025, com estimativa de chegar a 221 zettabytes em 2026, o equivalente a mais de um trilhão de smartphones completamente cheios de dados por ano. A maior parte desse volume está concentrada em conteúdos digitais, especialmente vídeos, que já representam cerca de 82% do tráfego global da internet.
A inteligência artificial vem se consolidando como uma das principais camadas tecnológicas dentro das empresas, e um dos usos que mais avançam nos bastidores das operações está relacionado à análise e à gestão desses grandes volumes de dados. De instituições financeiras a indústrias, varejistas e plataformas digitais, organizações têm recorrido à tecnologia para organizar informações, automatizar processos analíticos e acelerar a tomada de decisões.
Segundo o relatório State of AI, da McKinsey, 88% das organizações já utilizam IA em pelo menos uma função de negócio, enquanto mais de dois terços adotam a tecnologia em múltiplas áreas da empresa. Mais do que automatizar tarefas pontuais, as organizações buscam transformar um alto volume de informações dispersas em inteligência.
Para Kenneth Corrêa, palestrante de Inteligência Artificial, especialista em dados, professor de MBA da Fundação Getulio Vargas (FGV) e autor do livro ‘Organizações Cognitivas: Alavancando o Poder da IA Generativa e dos Agentes Inteligentes’, o principal avanço da IA nas empresas vai além da automatização de tarefas isoladas, com foco na capacidade de dar sentido a grandes volumes de dados.
“O cenário mudou bastante nos últimos anos. As empresas deixaram de ter um problema de falta de dados e passaram a lidar com o oposto: excesso de informação espalhada em diferentes sistemas, formatos e níveis de qualidade. O ponto crítico já não é somente coletar, mas conseguir estruturar isso tudo de forma que gere algum tipo de ação ou decisão. E é justamente nesse ponto que a IA começa a fazer diferença, porque consegue lidar com escala e encontrar padrões onde, manualmente, isso seria impraticável”, afirma.
Automação avança sobre o fluxo de trabalho
A gestão de grandes bases de dados é um desafio comum a empresas de diversos segmentos. Informações operacionais, documentos administrativos, contratos, imagens, relatórios e registros financeiros costumam estar distribuídos em diferentes sistemas, exigindo tempo e recursos para organização e análise.
Com a evolução dos modelos multimodais, capazes de interpretar simultaneamente textos, imagens, áudios, PDFs e planilhas, empresas de diferentes setores passaram a automatizar etapas que tradicionalmente consumiam horas ou até semanas de trabalho.
No mercado de leilões, a gestão de ativos depende da análise de milhares de informações sobre bens, laudos técnicos, editais, imagens e documentos jurídicos. Até recentemente, esse processo era majoritariamente manual.
Raimundo Onetto, cofundador e CTO da plataforma de leilões online Kwara, explica que sistemas automatizados passaram a apoiar a leitura e organização desses dados. “A tecnologia identifica características como marca, modelo, ano de fabricação e estado de conservação, gerando descrições estruturadas que depois são revisadas pela equipe”, afirma.
Segundo ele, o impacto operacional foi significativo. “Em alguns casos, processos que levavam semanas passaram a ser concluídos em cerca de 30 minutos. Isso permitiu dobrar o volume de lotes processados, mantendo a mesma estrutura operacional. Antes da IA, a equipe processava em torno de 7500 lotes por mês. Atualmente processamos 15.000 por mês com o mesmo time”, diz.
IA avança sobre rotinas jurídicas e operacionais
As aplicações vão além da catalogação de ativos. Ferramentas de inteligência artificial também vêm sendo utilizadas para interpretar documentos jurídicos e monitorar publicações oficiais, ações fundamentais em segmentos como o de leilões.
“Na nossa empresa, a tecnologia auxilia a leitura de processos e publicações dos tribunais, identificando automaticamente potenciais oportunidades de leilões judiciais e classificando informações relevantes para o time jurídico. A automação reduz o tempo dedicado à triagem manual e permite que os profissionais concentrem esforços em análises mais estratégicas”, ressalta Onetto.
A tecnologia também é utilizada para resumir editais extensos e documentos com linguagem técnica, destacando informações consideradas mais relevantes para os compradores, como condições de participação, garantias e eventuais restrições relacionadas aos bens ofertados.
Esse tipo de aplicação tem sido observado em diferentes mercados, especialmente em atividades que dependem da interpretação rápida de grandes volumes de documentos. Escritórios de advocacia, instituições financeiras, seguradoras e empresas de logística também estão entre os segmentos que vêm incorporando recursos semelhantes às suas rotinas.
Acesso a dados se amplia dentro das empresas
Outra frente que vem ganhando relevância é o uso da inteligência artificial para democratizar o acesso aos dados corporativos.
Em vez de depender exclusivamente de equipes de tecnologia ou analistas especializados, gestores e colaboradores podem realizar consultas em linguagem natural e obter respostas instantâneas a partir das bases de dados da empresa. Informações operacionais, indicadores de desempenho e relatórios podem ser acessados por meio de assistentes baseados em IA, capazes de gerar tabelas, análises e visualizações em poucos segundos.
“Uma das mudanças mais importantes com a IA é como o acesso à informação dentro das empresas ficou mais direto. Antes, você dependia muito de equipes técnicas para extrair dados das bases corporativas. Hoje, um gestor consegue fazer uma pergunta em linguagem natural e ter uma resposta quase imediata. Isso começa a mudar a dinâmica do dia a dia, porque encurta o caminho entre dúvida e decisão”, explica Kenneth Corrêa.
A tecnologia também tem sido aplicada na análise da experiência do cliente. Áudios de atendimento podem ser transcritos e avaliados automaticamente para identificar padrões de comportamento, dúvidas recorrentes e indicadores de satisfação, gerando insights para aprimoramento dos serviços.
Sistemas passam a integrar a operação
O avanço dessas aplicações acompanha a expansão da inteligência artificial em diferentes setores da economia, com sistemas capazes de executar tarefas mais complexas de forma automatizada ou semi-autônoma.
A tecnologia passa a ser incorporada aos fluxos de trabalho, atuando em etapas que vão da organização de dados à análise automatizada de informações, reduzindo o tempo necessário para transformar dados em respostas úteis.
Para Raimundo Onetto, essa integração já faz parte da estrutura operacional das empresas. “As empresas lidam com volumes de dados muito acima do que uma análise manual consegue acompanhar. A IA organiza esse material e transforma informação dispersa em algo utilizável. Ela deixa de ser uma ferramenta separada e passa a estar embutida nos processos”, afirma.
Em diferentes setores, a adoção desses sistemas indica uma mudança gradual na forma como as empresas lidam com informação em larga escala, com impacto direto na organização e no ritmo das operações.
