A conversa sobre a IA está sempre presente online hoje, mas a conversa sobre a inteligência artificial aplicada nem tanto. 

Entre os “na prática, é isso:” que não explicam muito e o “você precisa usar a IA na sua empresa” que acabam sendo CTAs para cursos e consultorias, existem empreendedores buscando soluções reais, e com prazo. 

Muitos usos da IA hoje são bastante nebulosos para esses empreendedores e seus gestores. E na hora da aplicação, os custos tendem a complicar tudo um pouco mais, e a complexidade, aliada aos erros eventuais da IA, também trazem dificuldades. 

No texto de hoje, a proposta é simples: vamos entender como empresas brasileiras e globais estão realmente implementando a IA nos seus processos. 

Vamos analisar usos separando por áreas, trazer exemplos específicos e, ao final, trazer o veredito: como a inteligência artificial aplicada realmente funciona? 

Tudo pronto para começar? 

O que vamos analisar nesse texto: 5 categorias principais para aplicar a IA 

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Hoje, a inteligência artificial aplicada tem algumas características principais que se refletem tanto na efetividade do trabalho quanto no que ela é utilizada. 

Essas características são uma união do que elas conseguem entregar e o que os empreendedores vêem como agregamento de valor ao adotar novas ferramentas e práticas mais avançadas de gestão e produção. 

Geralmente, as principais preocupações que a IA busca resolver são: 

• Maior eficiência: menos custos para realizar uma determinada ação, sem perder na qualidade do resultado; 

• Aceleração: realizar as mesmas funções que a empresa já realiza, mas de forma mais rápida;

• Growth com IA: aplicar a inteligência artificial para atingir novos mercados, abordar novos públicos, criar novas unidades, etc. Tudo sem perder em governança e segurança da informação;

• Inovação: realizar tarefas de formas diferentes e produzir materiais que nunca foram produzidos antes pela empresa por falta de expertise, tempo, etc. Especialmente comum na área de marketing; 

• Análises e predições: usar a Inteligência Artificial para analisar grandes volumes de dados e entregar predições sobre o mercado, a empresa, o comportamento dos consumidores, etc. 

Essas são as principais formas que a IA está sendo aplicada hoje, tanto por uma necessidade dos empreendedores e gestores, quanto por uma limitação do que elas conseguem oferecer dentro de uma faixa de preço razoável. 

Ou seja: as empresas querem essas funcionalidades, que são justamente as que as IAs entregam melhor hoje. 

Vamos abordar esses aspectos no texto, mas também vamos bastante além. A ideia é relacionar essas preocupações principais com as áreas onde a IA é mais aplicada para resolvê-las. 

A lógica do pensamento é bastante similar nesse caso: 

Áreas empresariais que mais se beneficiam com aplicação da IA 

Como vimos, as funcionalidades da IA são uma combinação entre o que as ferramentas conseguem entregar e o que os empreendedores e empresas sentem como as maiores dores do negócio. 

A lógica é bastante similar aqui: as áreas que mais se beneficiam da inteligência artificial aplicada são as que têm maior impacto na operação/faturamento, e as que têm maior aptidão ao que as ferramentas entregam. 

Se formos pensar, por exemplo, em prospecção ativa e televendas, vemos ferramentas de IA aplicadas para prospecção, captação e nutrição de leads. Mas a negociação em si, por ser complexa, permanece com humanos. 

Mas podemos pensar em outra área correlata — o atendimento e suporte via telefone. Hoje, IAs já conseguem responder satisfatoriamente vários canais simples, como atendimento rápido via WhatsApp, mesmo que 79% das pessoas prefiram humanos no atendimento direto, segundo o SurveyMonkey. 

➡️ Leia também: 19 IAs para revolucionar a experiência do cliente no seu e-commerce

Veja abaixo as áreas mais comuns transformadas pela IA, que também vão ser os próximos itens desse artigo: 

• Marketing e vendas: geralmente, as aplicações mais óbvias da IA acontecem primeiro no marketing, e com mais intensidade. O ciclo de implementação é alto, e os erros nessa área são mais simples de contornar no curto prazo. Acertos tendem a trazer ótimos resultados;

• Pesquisa e desenvolvimento: de qualquer finalidade, de qualquer nível de complexidade. Tem grandes possibilidades, e os erros aqui se refletem principalmente internamente, com possibilidades de correções também internas e mais simples; 

• Suporte e atendimento simples: especialmente chatbots para atendimento de dúvidas comuns, problemas que se repetem, captação de clientes com funil Inbound, etc; 

• Operações e produtividade interna: resumo de reuniões e documentos, busca inteligente em bases de conhecimento internas, redação de e-mails e relatórios, Recursos Humanos, endomarketing e automação de tarefas repetitivas;
  
  
• Finanças e risco: detecção de fraudes, análise de crédito, conciliação automatizada, previsão de fluxo de caixa e análise de contratos.

Agora, ao longo do texto, vamos conversar sobre cada uma dessas áreas, entendendo como elas aplicam esses cinco pilares mais comuns da inteligência artificial: com cases e exemplos. 

Acompanhe: 

A inteligência artificial aplicada no marketing, vendas e pós-vendas

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É no marketing que a maioria dos esforços mais evidentes da aplicação da inteligência artificial acontecem. 

Porém, precisamos entender também que o marketing não é só produção de posts, redação de páginas, criação de landing pages etc. 

Há muito no marketing para ser automatizado e repensado com a IA bem antes de pensar na parte criativa.

Um grande exemplo é a nutrição de leads. Textos podem ser preparados de antemão, e com orquestrações de automação, disparados toda vez que um lead atinge uma certa pontuação. 

No modelo clássico, enviamos e-mails para listas que nós mesmos construímos a partir de uma base de leads nutrida. Ou seja: quando o lead atinge certa pontuação, ele é colocado em uma segmentação específica, e depois disparamos e-mails para essa segmentação. 

Nos anúncios, o Performance Max está cada vez mais usando a IA para gerir suas campanhas. E existem ferramentas específicas voltadas para o acompanhamento e análise de mídias pagas também são bastante populares. 

Recomendamos muito a leitura do nosso texto sobre ferramentas de marketing. Praticamente todas as listadas têm funcionalidades de IA integradas. 

➡️ IA no marketing: onde realmente usar

E agora, vamos para o case: 

Case Magalu — IA omnichannel gera R$ 100 milhões em vendas 

➡️ Leia o case 

A Lu, personagem virtual do Magalu, virou vendedora de verdade dentro do WhatsApp: o cliente pesquisa, compara, paga e acompanha o pedido sem sair da conversa. 

O sistema se chama internamente "Cérebro da Lu" e é um dos exemplos brasileiros mais documentados de IA aplicada a vendas.

Um orquestrador escolhe, a cada turno, qual agente de IA entra em ação: busca de produtos, comparação de especificações, carrinho ou conversa informal. 

O Gemini cuida de visão e comparações mais pesadas, e modelos abertos mais leves, rodando na Magalu Cloud, respondem FAQs e perguntas rápidas.

 A empresa explica que essa divisão serve para controlar latência e custo por interação. O pagamento acontece no próprio WhatsApp, por Pix ou cartão, com confirmação do CVV como etapa antifraude. 

Veja os resultados da ação, segundo o Money Times: 

• R$ 100 milhões em vendas desde o lançamento, dado revelado pelo CEO no podcast Market Makers;
  
  
• Mais de 7 milhões de interações de usuários e mais de 16 milhões de conversas;
  
  
• 20% dos consumidores voltam a comprar pelo canal, e a conversão é cerca de três vezes superior à dos demais canais digitais da companhia;
  
  
• O NPS médio gira em torno de 85;
  
  
• Variedade de categorias: 150 mil pacotes de figurinhas na Copa do Mundo, mais de 40 mil itens de mercado, 3 mil TVs, 12 mil móveis, 4 mil colchões e 10 mil eletrodomésticos;
  
  
• Recurso "Try on": o cliente envia uma foto e a Lu simula a roupa no corpo dele, com mais de 16 mil itens de moda vendidos assim.

Suporte e atendimento simples 

Há alguns anos, existia um certo debate sobre o que os clientes preferiam: lidar com chatbots ou lidar com atendentes humanos. 

Já em 2026, essa conversa ganha outra dimensão bem diferente: os chatbots já estão mais desenvolvidos e são muito mais presentes no nosso dia a dia. 

A conversa deixa de ser “eles vão substituir os humanos?” e passa a ser “onde humanos não atendem, é melhor lidar com chatbots do que com menus”.

Ou seja, é uma questão de contextos. Se o cliente ou o lead tem dúvidas específicas sobre um produto no seu e-commerce, por exemplo, ele não precisa e nem quer um atendente humano. A rapidez para lidar com perguntas simples é mais interessante. 

Porém, se seu produto é complexo, se a negociação é mais longa, se você precisa de um suporte maior na hora da compra, conversar com vendedores é fundamental. 

O mesmo vale para o atendimento de suporte, pós-vendas, etc. Estatísticas mostram que as pessoas preferem falar com humanos (86%) para casos complexos, e falar com chatbots para casos mais simples (78%). 

Hoje, essa é uma das áreas mais populares da IA em empresas, e uma das que ficam mais evidentes no nosso dia a dia. Ferramentas incluem o Zoho, Blip, Zenvia, etc. 

Case BIA, do Bradesco — 74 milhões de menções no primeiro semestre de 2026

Uma das primeiras IAs que conhecemos, ainda antes do boom da IA generativa, foi a BIA, do Bradesco. 

BIA. A Inteligência Artificial do Bradesco.

Esse comercial é de 2018, dois anos antes do lançamento do ChatGPT. Na época, a BIA funcionava a partir de uma documentação extensa acionada através de um misto de menus, entendimento contextual e mensagens pré-programadas. 

Hoje, a história é bem diferente. Com a IA generativa, a BIA atinge níveis de sucesso que fazem frente a grandes empresas globais: 

• 74 milhões de interações no Q1 de 2026; 
• 3 bilhões de interações desde 2018; 
• 90% de retenção no canal. Ou seja, apenas 10% dos usuários procuram outro; 
• 87% de resolutividade sem precisar abrir outra conversa ou chamado; 

A Consumidor Moderno expande o case e mostra como esse primeiro passo com a IA, junto com os avanços das LLMs, está permitindo a criação de todo um ecossistema digital para o Bradesco, que já tem IA para investimentos, clientes agro, etc. 

Operações, produtividade interna e endomarketing 

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A Inteligência Artificial também opera muito na área operacional das empresas, hoje já sendo muito utilizada tanto para agilizar tarefas do dia a dia quanto para medições mais aprofundadas de produtividade. 

E claro: além de medir a produtividade, aumentá-la através de ações endomarketing e no fomento à comunicação cada vez mais próxima entre as equipes. 

Um dos primeiros avanços que a IA trouxe foi a criação de resumos pós-reuniões. Elas passaram a fazer parte das calls, e ao final, enviar e-mails para os participantes com tudo o que foi dito. 

Daí em diante, os saltos foram gigantescos. Hoje, já vemos sistemas de IA integrados a tudo o que a empresa faz, gerando dados e criando dashboards de B.I. 

Os bancos de dados que as IAs criam também servem para alimentar outras IAs de atendimento, melhorando todo o processo e possibilitando novas avenidas de atuação para empresas. 

Conversamos muito sobre as ferramentas utilizadas nesse processo, que é amplo e muito específico para cada empresa, no nosso listão de ferramentas de IA: 

➡️ Mais de 30 ferramentas de marketing para três níveis de operação - básico ao avançado

Case Bradesco e SAFER: aumentando a efetividade de sistemas antifraude

Mas as possibilidades que a IA aplicada oferece dentro das empresas, quando elas agem para si próprias, vai muito além de gestão de projetos e endomarketing. 

E-commerces, por exemplo, têm necessidades muito mais aprofundadas que estão começando a ser resolvidas por IA. 

Sistemas antifraudes no e-commerce, por exemplo, precisam lidar com vários problemas que vão muito além de cartões clonados. Chargeback, golpe do endereço errado, golpe da devolução, cartões clonados, tudo faz parte do jogo. 

O Bradesco criou a plataforma SAFER junto com a FICO, uma das maiores plataformas de segurança em e-commerces do mundo. 

E veio na hora certa: com a popularização do Pix, o banco realiza cerca de 1 bilhão de pagamentos digitais por mês. 

Os resultados renderam ao Bradesco o prêmio FICO, e indicadores incríveis. Segundo a prória FICO:

• Prevenção de fraudes em escala: Processa quase 1 bilhão de transações PIX por mês, reduzindo em 89% o atrito com o cliente relacionado a fraudes, com a redução de falsos positivos, aprovações mais rápidas e menor necessidade de verificação manual;

• Eficiência operacional: Reduziu em 50% o número de transações retidas para análise posterior, permitindo aprovações mais rápidas;

• Tomada de decisões em tempo real: Processa até 25 milhões de pagamentos PIX por dia, com um tempo de resposta de apenas 50 milissegundos;

• Abertura instantânea de contas: Redução do tempo de integração de horas para tempo real, aumentando as novas contas em 11%;

• Maior conveniência para o cliente: Reduziu as rejeições de transações em 25%, mantendo uma forte prevenção contra fraudes

➡️ Veja o case completo 

Growth, Inovação e análise: a nova era da IA empresarial 

A verdade é que as IAs não estão mais operando isoladamente, cada uma com a sua função principal. 

As IAs operam em ecossistemas específicos e únicos para cada marca, e abordam todos esses pontos e até mais alguns ao mesmo tempo. 

É o que a Cadastra vem aplicando ultimamente, na sua missão para a transformação de negócios através da IA e também powered by AI. 

A Compra Agora, por exemplo, aumento sua receita em 6x através da análise de dados e interpretação com IA. 

Em mídias pagas, a Cadastra trouxe um aumento no ROAS de 28% no Prime Day 2025 para a Reckitt, usando o Performance+ da ferramenta de anúncios da própria Amazon. 

O ecossistema é construído pouco a pouco, abordando primeiro as áreas que trazem o máximo oportunidades. 

Saiba mais sobre Inteligência Artificial aplicada na nossa área específica sobre o assunto aqui no blog. E obrigado pela leitura!