As empresas introduzem IA, o padrão passou de "demonstração" para "integração e resultados operacionais"

As empresas que adotam inteligência artificial estão a passar de uma fase dominada pela “expectativa” para uma fase de avaliação de resultados concretos.
Algumas análises indicam que, atualmente, o fator decisivo para o sucesso ou fracasso não reside tanto no próprio modelo, mas na sua capacidade de se integrar naturalmente nos sistemas existentes e na forma de equilibrar o design automatizado com o papel humano.

A empresa de serviços de dados e IA Quantiphi explicou, durante o evento “Phi Moments @ Next”, que, para transformar a IA em resultados práticos no local de trabalho, apenas o desempenho do produto não é suficiente.
Ishaan Aggarwal, responsável pela experiência do cliente na Quantiphi, afirmou que, embora as licenças de software possam oferecer funcionalidades, o papel de explorar o potencial dessas funcionalidades cabe, em última análise, aos parceiros de engenharia.
A Quantiphi destaca que sua vantagem reside em aceleradores que aumentam a velocidade de desenvolvimento e camadas de orquestração que reduzem perdas de contexto, permitindo que a IA trabalhe de forma colaborativa em várias plataformas.

A colaboração centrada na experiência do cliente é o ponto de partida para a integração da IA

A parceria entre a Quantiphi e a Five9, uma empresa de centros de contato em nuvem, tem recebido atenção por focar na “experiência final do usuário” e não na venda técnica.
Ray Dean, vice-presidente do departamento de aceleração do mercado de nuvem da Five9, explicou que metas claras e o estabelecimento de consenso entre as equipes aumentam a confiança e a capacidade de execução.

O núcleo está na “integração perfeita”, ou seja, aumentar as funcionalidades de IA sem prejudicar a experiência do cliente.
Isso significa que, para as empresas, mais importante do que as novas funcionalidades de IA é se elas podem ser convertidas diretamente em resultados sem prejudicar os fluxos de trabalho existentes.

Na Indonésia, “soberania digital” torna-se uma palavra-chave na disseminação da IA

A colaboração entre a Indosat Ooredoo Hutchison, uma operadora de telecomunicações indonésia, e a Quantiphi demonstra que a IA pode estar relacionada à competitividade digital em nível nacional.
Harshini Infanta, representante da Quantiphi, explicou que o foco está na combinação de infraestrutura de ponta de IA, compreensão local e capacidade de engenharia para criar mudanças que os cidadãos possam sentir de forma concreta.

Vishal Gupta, diretor de transformação tecnológica e compras da Indosat, avaliou que essa mudança não é apenas uma substituição tecnológica, mas uma reformulação de toda a organização.
Isso reforça que, na transformação de IA, a direção definida pela alta gestão deve preceder as ações dos departamentos de linha de frente.

No setor de saúde, mais valor é dado aos resultados dos pacientes do que ao “lucro”

Na parceria com a Highmark, uma subsidiária da Highmark Health, o foco é colocado na experiência centrada no paciente.
Dinesh Kabaleeswaran, responsável de vendas na América do Norte da Quantiphi, afirmou que, em vez de buscar lucros de curto prazo, é fundamental colocar o impacto no paciente e os resultados médicos reais no centro da estratégia.

Nik Acheson, vice-presidente de estratégia de dados, arquitetura e engenharia da Highmark Health, explicou que eles pretendem usar insights baseados em dados e experiência intersetorial para melhorar a acessibilidade aos cuidados de saúde e antecipar as necessidades dos pacientes.
Isso indica que a IA na área médica está evoluindo de uma automação simples de consultas para uma direção que visa melhorar tanto a qualidade do serviço quanto a eficiência operacional.

No ambiente industrial, o equilíbrio entre inovação e eficiência operacional é fundamental

No caso de parceria com a Honeywell International ($HON), destacou-se a importância de equilibrar inovação em IA com estabilidade operacional.
A Quantiphi aumentou a velocidade de inovação com suas capacidades de IA, enquanto a Honeywell, com sua experiência em automação industrial e controle, adaptou-se às operações no local.

O resultado pode ser visto na melhoria do desempenho de ativos e no aumento da segurança dos processos industriais.
Ankur Manake, responsável por dados e IA na Honeywell Forge, afirmou que, em ambientes industriais complexos, esses “indicadores de estrela do norte” são os critérios para avaliar o sucesso da IA.
Isso claramente indica que os padrões de avaliação da introdução de IA estão mudando de funcionalidades impressionantes para melhorias nos KPIs do local de trabalho.

Na indústria de jogos, o foco está na retenção de usuários, não na “gestão de tickets”

A plataforma de suporte ao cliente Helpshift, do setor de jogos, colaborou com a Quantiphi para minimizar atritos no suporte ao usuário.
Ram Kasi, responsável pelo negócio GCP na Quantiphi EMEA, explicou que, ao aplicar tecnologias de IA em produção de forma estável, a experiência de transformação do centro de contato desempenhou papel importante.

Erik Ashby, chefe de pesquisa de produtos da Helpshift, afirmou que o objetivo não é apenas lidar com tickets de consulta, mas fazer com que os usuários retornem ao jogo o mais rápido possível.
Isso mostra que os critérios de desempenho dos agentes de IA estão mudando de volume de atendimentos internos para a satisfação real do usuário e redução da taxa de churn.

A migração de dados complexa também depende de “parcerias confiáveis”

A editora com 219 anos de história, John Wiley & Sons, trabalhou com a Quantiphi e a Google Cloud para resolver problemas de dispersão de dados.
Mehul Trivedi, vice-presidente do grupo de tecnologia da Wiley, afirmou que a migração de mais de 30.000 tabelas e 300 TB de dados, que normalmente levaria dois anos, foi reduzida para entre seis e nove meses.

No entanto, o verdadeiro desafio não é apenas a migração para a nuvem.
Debopriyo Nag, responsável pela análise de dados na Quantiphi, destacou que é mais importante contextualizar os dados fragmentados ao longo de décadas para que a IA possa utilizá-los efetivamente.
Isso significa que a competitividade da IA empresarial depende mais da organização e integração dos dados do que da introdução de modelos.

O mercado de IA, de “demonstrações” para “validação de resultados”

Este caso mostra que o mercado de IA empresarial não se limita mais a demonstrações impressionantes.
Somente quando a IA consegue resolver questões centrais de diversos setores — como experiência do cliente, soberania digital, resultados de pacientes, segurança industrial, retenção de usuários e modernização de dados — seu valor é comprovado.

De uma forma geral, o mercado está mais interessado em “como conectar, como operar e que resultados gerar” do que na própria tecnologia.
Em vez de demonstrações tecnicamente deslumbrantes, a “integração perfeita” e resultados mensuráveis estão se tornando os novos padrões para a introdução de IA.

TP AI Avisos: Este artigo foi resumido usando o modelo de linguagem TokenPost.ai. O conteúdo principal pode estar omitido ou diferir do conteúdo real.