Os casos de sucesso de IA generativa mais interessantes do Brasil não vêm de laboratórios de pesquisa. Vêm de operações do dia a dia: cadastro de produtos, publicação de anúncios, chamados de TI e atendimento ao cidadão. São processos com muito volume e muita repetição, em que a IA generativa deixa de ser experimento e passa a aparecer nos indicadores.
Neste artigo, reunimos quatro projetos que a Flexa Cloud construiu na AWS com OLX, Gimba, Britânia e FEBRABAN. Para cada um, mostramos o desafio, o que foi feito e o resultado medido. No fim, explicamos o que esses casos têm em comum e como aplicar as mesmas lições na sua empresa.
Resumo: resultados da IA generativa em 4 empresas
| Empresa | Desafio | Resultado com IA generativa |
|---|---|---|
| OLX | Publicação de anúncios lenta e incompleta | Publicação até 3x mais rápida, mais de 5,5 milhões de anúncios |
| Gimba | Cadastro manual de produtos no catálogo | Tempo por item 84% menor, de 13 para 2 minutos |
| Britânia | Service desk interno sobrecarregado | 30% a 40% dos chamados diários resolvidos pela assistente Tânia |
| FEBRABAN | Orientar milhões de pessoas sobre dívidas | Chatbot treinado com 15 anos de dados do Meu Bolso em Dia |
OLX: anúncios publicados até 3 vezes mais rápido
Na OLX, o gargalo estava na ponta do funil. Quem queria vender alguma coisa precisava preencher vários campos do anúncio, e muita gente desistia ou publicava com informações incompletas. Isso piorava a experiência de quem compra e reduzia a qualidade da plataforma.
A solução foi uma ferramenta de IA generativa que preenche o anúncio automaticamente a partir das informações que o vendedor já forneceu. O resultado: publicação até 3 vezes mais rápida, cerca de 250 mil pessoas usando a ferramenta todos os dias, mais de 5,5 milhões de anúncios criados com ela e até 10% mais campos preenchidos em algumas categorias.
A solução já é utilizada diariamente por cerca de 250 mil pessoas e viabilizou mais de 5,5 milhões de anúncios.
Marcelo Wendling, CTO do Grupo OLX
A matéria completa sobre o projeto da OLX saiu no TI Inside.
Gimba: cadastro de produtos 84% mais rápido com Amazon Bedrock
No Gimba, distribuidor de material de escritório e e-commerce B2B, o problema era o cadastro de produtos. Cada item novo exigia descrição, atributos e padronização feitos à mão, o que atrasava a entrada de produtos no catálogo e gerava informações inconsistentes.
Com IA generativa sobre o Amazon Bedrock, o cadastro passou a ser gerado automaticamente e revisado pelo time. O tempo por item caiu 84%, de 13 para 2 minutos. Os dados do catálogo ficaram mais consistentes, o que também melhorou o posicionamento nas buscas orgânicas, com projeção de 10% a mais no volume de pesquisas.
O Gimba transformou completamente seu processo de cadastro de produtos, reduzindo em 84% o tempo por item, de 13 para apenas 2 minutos.
Daniel Arruda, CTO do Gimba
Os detalhes estão no case do Gimba e no estudo de caso publicado pela AWS.
Britânia: assistente virtual resolve até 40% dos chamados de TI
Na Britânia, o service desk interno recebia um volume alto de chamados simples, como dúvidas de acesso, procedimentos e orientações. O time de TI gastava boa parte do dia em tarefas repetitivas e tinha pouco tempo para os problemas que realmente exigiam um especialista.
A resposta foi a Tânia, uma assistente virtual com IA generativa construída na AWS e integrada diretamente ao sistema de chamados. Hoje ela responde entre 30% e 40% dos chamados diários, orienta os colaboradores e só passa para o time humano o que precisa de análise. O projeto veio junto com a migração para a nuvem, que trouxe escalabilidade, redução de custos e governança.
A solução já responde por cerca de 30% a 40% dos chamados diários, automatizando atendimentos simples, orientando corretamente os colaboradores e integrando-se diretamente ao nosso sistema de chamados.
Paulo Beber, Arquiteto de Software Sênior e Especialista em IA da Britânia
FEBRABAN: o Meu Bolso em Dia orienta pessoas endividadas em escala
O Meu Bolso em Dia, programa de educação financeira da FEBRABAN, tinha um desafio de escala: orientar milhões de brasileiros sobre dívidas e inadimplência sem perder a precisão das informações.
O programa ganhou um chatbot com IA generativa da AWS, construído sobre 15 anos de dados acumulados. A pessoa conversa em linguagem simples e recebe orientação para resolver a própria situação, com respostas consistentes e baseadas no conteúdo oficial do programa.
O chatbot, construído sobre 15 anos de dados do programa, permite orientar pessoas na resolução de problemas de dívida e inadimplência por meio de uma interface simples e intuitiva.
Raul Moreira, chairman do Banco Original e board member da FEBRABAN
O que esses casos de sucesso de IA generativa têm em comum
Os quatro projetos são de setores diferentes, mas seguem o mesmo padrão. São cinco lições que valem para qualquer empresa:
- Começaram por um processo com volume e repetição. Cadastro, anúncio, chamado e atendimento. É onde a IA generativa entrega ganho rápido e fácil de medir.
- Definiram a métrica antes de começar. Minutos por item, porcentagem de chamados resolvidos, velocidade de publicação. Sem indicador, não há como provar retorno.
- Cuidaram dos dados. A qualidade da resposta depende da qualidade da base. No Meu Bolso em Dia, foram 15 anos de conteúdo organizado.
- Integraram aos sistemas que já existiam. A Tânia conversa com o sistema de chamados, o cadastro do Gimba alimenta o catálogo. A IA virou parte do processo, e não uma ferramenta paralela.
- Tiveram governança desde o início. Segurança, controle de acesso aos dados e revisão humana onde é necessário. Esse é o ponto que separa um piloto de um resultado. Entenda os riscos de IA sem governança.
Como levar a IA generativa para a produção na sua empresa
Para repetir esses resultados, a maioria das empresas esbarra no mesmo ponto: falta um time que entenda o negócio, domine a arquitetura de IA na AWS e consiga priorizar as iniciativas certas. É para isso que existe o Centro de Excelência (CoE) em Hiperautomação e IA Governada da Flexa Cloud.
O CoE organiza todas as ideias de IA da empresa em uma fila única, prioriza pelo retorno esperado, constrói as soluções na AWS e mede o impacto de cada entrega. Na prática, é o mesmo método usado nos casos acima, com um time sênior atuando como extensão da sua operação.
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Perguntas frequentes sobre IA generativa nas empresas
Quais são exemplos de casos de sucesso de IA generativa no Brasil?
OLX, que publica anúncios até 3 vezes mais rápido com preenchimento automático; Gimba, que reduziu em 84% o tempo de cadastro de produtos com Amazon Bedrock; Britânia, cuja assistente virtual resolve de 30% a 40% dos chamados de TI; e FEBRABAN, com o chatbot do programa Meu Bolso em Dia.
Em quais processos a IA generativa gera resultado mais rápido?
Em processos com muito volume e repetição, como cadastro de produtos, criação de conteúdo, atendimento interno e suporte ao cliente. Nesses casos, o ganho de tempo é imediato e fácil de medir.
Como medir o retorno de um projeto de IA generativa?
Definindo o indicador antes do projeto começar, como tempo por tarefa, volume processado, porcentagem de atendimentos resolvidos ou custo por operação, e comparando com a situação anterior depois da implantação.
Como começar um projeto de IA generativa na AWS?
Escolha um processo de alto impacto, defina a métrica de sucesso, prepare os dados e construa com governança desde o início. Um Centro de Excelência em IA, como o CoE da Flexa Cloud, ajuda a priorizar as iniciativas e levá-las para a produção.
Quer resultados como os da OLX e do Gimba?
Agende um diagnóstico gratuito com o time do CoE da Flexa Cloud. Mapeamos onde a IA generativa pode gerar ganho real na sua operação e como levá-la para a produção com governança na AWS.
