Por: Paulo Vítor Guerra
CEO IEBT Innovation
A inteligência artificial generativa deixou de ser uma promessa de futuro. Ela já está presente nas operações de grandes corporações, nos processos de empresas de médio porte e nas decisões estratégicas de líderes de negócio ao redor do mundo.
Mas existe uma diferença fundamental entre adotar IA e escalar IA com resultado.
Essa diferença, na prática, é o que separa empresas que acumulam pilotos sem retorno daquelas que transformam tecnologia em vantagem competitiva real. E é exatamente nessa lacuna que o IEBT Innovation atua.
De acordo com a McKinsey, a adoção de IA tornou-se quase onipresente, com 88% das organizações já utilizando a tecnologia regularmente em pelo menos uma função de negócio. No entanto, o verdadeiro desafio migrou da experimentação para a escala: apenas 6% das empresas (as chamadas "high performers") relatam um impacto superior a 5% no EBIT e a captura de valor realmente significativo.
Esse dado revela com precisão o cenário atual: com a maioria das organizações ainda presas em fases de pilotos, o sucesso não reside mais na simples adoção, mas na geração de valor real através da transformação profunda de fluxos de trabalho.
O diagnóstico é claro: o gargalo não está na tecnologia, está na execução.
Mais especificamente, está na distância entre quem entende do negócio e quem constrói a solução técnica.
Quando essas duas perspectivas operam de forma isolada, o resultado quase sempre é o mesmo: uma solução tecnicamente interessante que não resolve o problema certo, ou uma demanda de negócio bem mapeada que nunca encontra a arquitetura adequada para se tornar realidade.
O IEBT Innovation foi construído sobre uma premissa diferente: negócio e tecnologia não podem ser tratados como etapas separadas de um projeto. Eles precisam operar de forma integrada, desde o diagnóstico até a entrega em produção.
Essa premissa se materializa em três ativos que trabalham de forma complementar.
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O primeiro ativo é a Consultoria de IA e Inovação: um time de consultores de inovação com profundo conhecimento de negócios, capazes de mapear processos, identificar ineficiências, traduzir dores operacionais em casos de uso concretos e, principalmente, conectar cada iniciativa de IA a um resultado financeiro mensurável.
Antes de qualquer decisão técnica, o AI Business responde à pergunta mais importante de qualquer projeto: qual é o problema real que precisa ser resolvido, e qual é o valor gerado ao resolvê-lo?
Essa capacidade é especialmente crítica em um momento em que muitas empresas ainda adotam IA de forma reativa, respondendo a pressões de mercado ou iniciativas de concorrentes, sem clareza sobre onde a tecnologia realmente gera retorno no seu contexto específico.
O segundo ativo é o time de Soluções de IA & Dados: engenheiros e pesquisadores de IA que acompanham continuamente as tendências, ferramentas, modelos e arquiteturas mais relevantes do mercado global.
Num ecossistema que evolui na velocidade em que a IA evolui hoje, essa capacidade de pesquisa e curadoria técnica é um diferencial concreto. Não basta saber implementar, é preciso saber o que implementar, quando e por quê.
Com um número de modelos de IA lançados anualmente crescendo rapidamente, a tarefa de selecionar a solução mais adequada para cada contexto corporativo se tornou ainda mais essencial. Ter um time dedicado a esse mapeamento não é luxo, é gestão de risco.
O terceiro ativo é a Engenharia de software acelerada por IA: o time de desenvolvimento de software que utiliza a própria IA como ferramenta para acelerar entregas, padronizar arquiteturas e garantir que as soluções construídas sejam robustas o suficiente para operar em ambientes corporativos complexos. Aqui, o IEBT não apenas desenvolve soluções, ele as constrói com a escala em mente desde o primeiro dia.
A força do modelo do IEBT não está em cada um desses ativos isoladamente. Está na integração entre eles.
Quando a Consultoria de IA e Inovação mapeia uma dor de negócio e define o caso de uso com clareza de ROI, o time de Soluções de IA & Dados entra para avaliar quais tecnologias, modelos e arquiteturas são mais adequados para aquele contexto específico. Em seguida, a Engenharia de software acelerada por IA constrói a solução com velocidade, padrão técnico e capacidade de escala. O primeiro time constrói as primeiras soluções (agentes, MVPs) para validar o caso de uso, o segundo define a arquitetura e o terceiro robustece e escala a solução.
Esse fluxo integrado resolve um problema que é endêmico no mercado: projetos de IA que começam pela tecnologia e nunca chegam ao negócio, ou projetos de negócio que nunca encontram a tecnologia certa para se tornar realidade.
O resultado é uma entrega que não apenas funciona tecnicamente, mas que escala junto com o negócio do cliente.
Toda essa capacidade integrada é amplificada pelo Cognit AI, a plataforma proprietária do IEBT desenvolvida para acelerar, governar e padronizar a entrega de soluções de IA generativa em ambientes corporativos.
Na prática, isso significa que o IEBT consegue entregar mais rápido sem abrir mão de segurança, e com um nível de padronização que facilita a manutenção, evolução e auditoria das soluções ao longo do tempo.
Para empresas em setores regulados, como financeiro, energia, óleo e gás e setor público, essa combinação de velocidade e governança não é apenas um diferencial comercial. É um requisito.
Entre as principais barreiras à adoção de IA nas empresas estão lacunas de habilidades internas, preocupações com segurança e privacidade de dados, e desafios de integração com sistemas e processos existentes.
O modelo do IEBT foi desenhado para endereçar exatamente esses três obstáculos.
A falta de habilidades internas é compensada pelo time multidisciplinar do IEBT, formado por mais de 200 especialistas com formação técnica e experiência em negócios. As preocupações com segurança são tratadas pela governança nativa do Cognit AI. E a dificuldade de integração é resolvida pela arquitetura enterprise-first que orienta todas as entregas do AI Develop.
O objetivo final não é entregar um projeto. É transferir capacidade, deixar a empresa mais preparada para operar com IA de forma autônoma, segura e escalável.
O IEBT Innovation não chegou a esse modelo do dia para a noite. São 16 anos de trajetória em inovação e tecnologia, com origem no ecossistema da UFMG e presença consolidada no BH-TEC, um dos principais parques tecnológicos do Brasil.
Essa história importa porque ela representa maturidade de execução em projetos complexos, com experiência acumulada em setores como financeiro, energia, mineração, logística e setor público. Ambientes que exigem rigor técnico, conhecimento regulatório e capacidade de navegar estruturas organizacionais sofisticadas.
É essa combinação entre história, time, metodologia e plataforma proprietária que coloca o IEBT em uma posição singular no mercado de Enterprise GenAI Services.
Um dos diferenciais que sustenta essa capacidade de inovação contínua é o Chimera.ai, laboratório de pesquisa e desenvolvimento em Inteligência Artificial do IEBT Innovation.
Estruturado em parceria com universidades de excelência e pesquisadores de referência nacional e internacional, o laboratório conecta pesquisa aplicada e desafios reais de mercado, transformando avanços científicos em soluções corporativas com potencial de geração de valor.
Mais do que acompanhar a evolução da IA, o Chimera.ai contribui ativamente para sua construção, desenvolvendo ativos tecnológicos próprios em diferentes áreas. Essa frente de P&D fortalece a capacidade do IEBT de entregar não apenas as melhores soluções disponíveis hoje, mas também as tecnologias que definirão os próximos ciclos de transformação empresarial.
Empresas que conseguirem transformar GenAI em capacidade operacional real e não apenas em experimentos isolados sairão na frente.
O IEBT Innovation existe para ser o parceiro de execução dessas empresas. Com negócio, tecnologia e IA trabalhando juntos, desde o diagnóstico até a escala.