Já se passaram pouco mais de três anos desde que a Inteligência Artificial Generativa se popularizou com o lançamento público do ChatGPT. É um bom momento para olhar para trás e entender o que funcionou, o que não funcionou e o que as empresas podem fazer para aproveitar essa tecnologia de forma eficaz e segura.

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Aplicações Empresariais da IA Generativas

Vamos por partes.

O que funcionou?

A IA, finalmente, tornou-se acessível para qualquer pessoa com conexão à Internet. Hoje, mais de 800 milhões de pessoas interagem com o ChatGPT todas as semanas. Além disso, ele se tornou
um dos aplicativos mais baixados de 2025
, com centenas de milhões de instalações acumuladas, segundo a AppMagic.

A
adoção pessoal da IA
foi extraordinária. Os usuários a utilizam como assistente pessoal, apoio criativo, tutor, suporte emocional ou para resolver dúvidas do dia a dia. No entanto, o impacto no mundo corporativo tem sido diferente.

O que não funcionou?

Em escala empresarial, a transição de projetos-piloto para resultados concretos continua sendo o grande gargalo.

Um estudo do
NBER
(fevereiro de 2026), baseado em uma pesquisa com quase seis mil CFOs, CEOs e executivos da Alemanha, Austrália, Estados Unidos e Reino Unido, constatou que 70% das empresas já utilizam IA de alguma forma. No entanto, mais de 80% ainda não relatam impactos mensuráveis em produtividade nem em emprego. Além disso, embora mais de dois terços dos principais executivos afirmem usar IA, o uso médio é de apenas 1,5 hora (90 minutos) por semana.

Em outras palavras: a IA Generativa foi um sucesso em termos de adoção global, mas ainda não conseguiu se traduzir em resultados empresariais consistentes.

Então, o que fazer para que isso mude?

A seguir, os três casos de uso mais relevantes de IA Generativa aplicada em ambientes empresariais, segundo
Nicolás Jodal
, CEO e cofundador da GeneXus. Assista à apresentação em vídeo aqui.

Casos de uso de IA Generativa nas empresas

Caso de uso #1: IA em cada computador

Quando Bill Gates e Paul Allen fundaram a Microsoft em 1975, formularam uma visão ambiciosa: “um computador em cada mesa e em cada lar”. Não era um slogan, mas uma diretriz estratégica. Embora a Microsoft produzisse software e não PCs, apostou na criação de plataformas utilizadas por múltiplos fabricantes. Décadas depois, essa visão transformou o mundo.

Assim como a computação se democratizou e chegou a cada mesa, a IA também deve se democratizar dentro das empresas. A premissa de Jodal é simples: todo computador corporativo deveria contar com IA.

O primeiro passo é um chat. Mas não o ChatGPT público.

As organizações precisam de um chat corporativo com governança, que proteja as informações e respeite as políticas internas. Isso implica controle de acesso por funções, rastreabilidade, criptografia, isolamento de dados e conexão segura a documentos e sistemas internos. Só assim a IA pode agregar valor em escala sem comprometer a segurança nem a conformidade.

Aqui surge um conceito-chave: o “super search”. Jodal destaca que, pela primeira vez na história, os colaboradores podem consultar, de forma segura e privada, todas as informações textuais que a organização já possui.

“Durante anos tentou-se construir um ‘Google interno’ para intranets e repositórios. Não funcionou. Hoje, existe um padrão que funciona: RAG (Retrieval-Augmented Generation ou Geração Aumentada por Recuperação). Essa abordagem permite consultar documentos próprios respeitando permissões e rastreabilidade. Trata-se de dar a cada pessoa acesso inteligente às informações que lhe correspondem e habilitar novas formas de trabalho.”

Exemplo real

Nicolás Jodal utiliza assistentes especializados que monitoram concorrentes, detectam mudanças em modelos de negócio, lançamentos e novidades relevantes. Ele interage com eles por meio de perguntas e tarefas específicas. Na prática, utiliza vários Assistentes, cada um focado em uma área diferente.

Caso de uso #2: IA em todos os sistemas

A IA Generativa também está transformando a forma como interagimos com os sistemas.

“Hoje usamos o padrão de apontar e clicar. Esse modelo não vai desaparecer, mas outro está surgindo: expressar a intenção. Em vez de navegar por menus, o usuário pode dizer o que quer alcançar. O sistema interpreta essa intenção e o guia para o lugar correto. Isso é chamado de navegação baseada em intenção”, explica Jodal.

Isso tem outro efeito importante: muitos sistemas precisarão evoluir para incorporar essa nova forma de interação. Em muitos casos, não é necessário reescrever completamente os sistemas. Basta adicionar uma camada de IA que capture a intenção, oriente o usuário e facilite a execução de ações, mantendo a segurança e o controle dos dados.

Exemplo real

“Outro dia conversávamos com uma empresa que usa um ERP e possui 3.240 telas. Perguntei como os usuários sabiam para qual dessas 3.240 telas deveriam ir. Ninguém entra em um ERP ‘para explorar’. Entra-se com um objetivo concreto: ‘quero saber quanto este cliente me deve’. Então, essa navegação hoje depende de especialistas que conhecem os caminhos ou de usuários que percorrem menus até encontrar o que procuram. Isso é algo que pode ser mudado adicionando uma camada de IA. Dessa forma, o ERP pode incorporar uma caixa de busca inteligente: o usuário escreve sua intenção e o sistema o leva diretamente à tela correta. Isso mostra que a IA Generativa não substitui o ERP. Ela o torna mais utilizável”, detalha Jodal.

Caso de uso #3: IA em cada processo de negócio por meio de Agentes

Este é o caso mais sofisticado e o mais comentado: incorporar IA nos processos de negócio da empresa. Aqui falamos de Agentes: sistemas capazes de entender uma intenção, consultar dados, coordenar ações e executar etapas dentro de um processo.

“Em empresas já digitalizadas, grande parte do trabalho do back office consiste em coordenar tarefas: ligações, e-mails, mensagens, validações e acompanhamentos. Automatizar essa coordenação é difícil ou exige intervenção humana constante. Hoje, com Agentes, é possível automatizar essas interações. O Agente entende o estado do caso, consulta sistemas internos, redige comunicações, agenda ações e registra evidências, respeitando regras e permissões.”

Como passar à ação?

A adoção de Inteligência Artificial não deveria depender de esforços isolados ou testes desconectados que terminam sem impacto real.

O “Golden Path” –  o caminho estruturado e comprovado para incorporar IA sem fricções nem experimentações desordenadas – é por meio do Globant Enterprise AI, a plataforma neutra em tecnologia, que pode se integrar a sistemas existentes, inclusive legados, para orquestrar a IA em cada fluxo de trabalho de forma segura, responsável e mensurável.

O Globant Enterprise AI conta com governança de custos, controle de desempenho e flexibilidade em modelos de linguagem (LLMs), assegurando uma adoção escalável e em conformidade.

O Globant Enterprise AI não substitui o que você já tem. Ele potencializa. Faz funcionar melhor, mais rápido e com maior controle.

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