Artigo
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Guia de inteligência artificial nos negócios
IA
Autor
Paula Machado
Última atualização
06 novembro, 2025
Principais conclusões:
- A inteligência artificial aplicada é a ponte entre teoria e prática. Trata-se do uso prático de tecnologias de IA — como machine learning, processamento de linguagem natural e automação — para resolver problemas reais e gerar retorno tangível sobre o investimento.
- A inteligência artificial nos negócios impulsiona a eficiência e reduz riscos. Ao automatizar tarefas repetitivas, a IA ajuda equipes de RH, folha de pagamento e compliance a trabalharem de forma mais ágil. Além disso, identifica automaticamente riscos de compliance e inconsistências, diminuindo as chances de erro humano.
- A Deel utiliza inteligência artificial aplicada para gerar impacto real nos negócios. Nossas ferramentas com tecnologia de IA, como a Deel AI Workforce, são uma suíte de agentes de inteligência artificial que cuidam de tarefas repetitivas de forma proativa — liberando seu pessoal para focar no que realmente importa.
A rápida evolução da IA continua transformando o mundo corporativo, tornando cada vez mais difícil para os líderes diferenciarem o que é apenas tendência do que realmente traz resultados concretos. Para criar sistemas de IA sustentáveis, escaláveis e que gerem retorno real, é preciso ir além da teoria e partir para a adoção prática. É aí que entra a inteligência artificial aplicada.
É nesse ponto que deixamos de lado as manchetes e passamos à implementação de IA para resolver desafios reais de negócios. Na Deel, é isso que nos permite oferecer recursos de alto impacto — como o atendimento 24h com Deel AI e os agentes proativos da Deel AI Workforce.
Neste guia, você vai entender o que é inteligência artificial aplicada, como empresas (incluindo a Deel) a utilizam na prática e quais passos seguir para começar sua jornada com inteligência artificial nos negócios.
O que é inteligência artificial aplicada? (vs. IA geral e IA generativa)
A inteligência artificial aplicada se refere ao uso de IA desenvolvido para resolver um problema específico ou atender a uma necessidade concreta de negócio. É menos teórica do que a IA geral e tem um escopo mais restrito do que a IA generativa.
| Dimensão | Inteligência Artificial Aplicada | IA Generativa | IA Geral (AGI) |
|---|---|---|---|
| Definição | IA desenvolvida para uma tarefa ou domínio específico (por exemplo, detecção de fraudes, chatbots de suporte ao cliente). | Modelos de IA capazes de criar novos conteúdos (textos, imagens, códigos, designs) com base em dados de treinamento. | IA hipotética com inteligência em nível humano, capaz de raciocinar, aprender e se adaptar amplamente em diferentes domínios. |
| Escopo | Focada e direcionada a tarefas específicas. | Médio — mais amplo que a IA aplicada, mas restrito à geração de conteúdo. | Amplo e universal (ainda não realizado na prática). |
| Exemplos | Mecanismos de recomendação, manutenção preditiva, análise de crédito. | ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot. | Um sistema capaz de gerir uma empresa de forma autônoma, como um CEO humano. |
| Maturidade | Maduro e amplamente utilizado no ambiente corporativo. | Emergente, mas em rápido crescimento e com viabilidade comercial. | Ainda teórica; não existe AGI verdadeira hoje. |
| Valor para os negócios | Eficiência, redução de custos e maior precisão em fluxos de trabalho específicos. | Estimula a criatividade, acelera a produção de conteúdo, personalização e inovação de produtos. | Potencial futuro de automação total do trabalho intelectual e da tomada de decisão estratégica. |
| Riscos | Viés nos dados, pouca adaptabilidade fora do domínio original. | Alucinações, questões de direitos autorais e propriedade intelectual, desinformação, disrupção na força de trabalho. | Riscos éticos, econômicos e existenciais desconhecidos. |
| Horizonte de investimentos | Retorno de curto prazo (casos de uso atuais). | Retorno de médio prazo — a adoção inicial já gera ROI. | Longo prazo, especulativo. |
| Visão dos tomadores de decisão | Confiável para otimização de processos e eficiência de custos. | Experimentar e escalar em áreas como marketing, design, atendimento ao cliente e gestão do conhecimento. | Monitorar, mas evitar investimentos excessivos; observar implicações de longo prazo. |
Deel AI
Principais componentes da inteligência artificial aplicada
Para líderes estratégicos, a inteligência artificial nos negócios envolve o uso de machine learning, processamento de linguagem natural e automação para enfrentar desafios específicos — como reduzir custos, melhorar a experiência do cliente e otimizar a tomada de decisão.
Machine learning (aprendizado de máquina)
O Machine Learning (ML) permite que sistemas identifiquem padrões em dados e aprimorem seu desempenho ao longo do tempo, sem a necessidade de programação explícita. No contexto empresarial, isso significa previsões mais precisas, personalização aprimorada e detecção de riscos que se ajustam continuamente à medida que novos dados são gerados.
Exemplo: Um varejista utiliza modelos de ML para prever a demanda sazonal, garantindo que os produtos certos estejam disponíveis nos locais certos — reduzindo custos de estoque e maximizando as vendas.
Processamento de linguagem natural
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) permite que a IA compreenda e responda à linguagem humana, transformando texto ou fala em insights estruturados para o negócio. Essa tecnologia impulsiona soluções como chatbots, análise de sentimento e automação de documentos, aumentando a eficiência e aprimorando o engajamento com clientes e colaboradores.
Exemplo: Um banco aplica PLN para revisar automaticamente solicitações de empréstimo e extrair informações essenciais de documentos, acelerando as aprovações e garantindo maior precisão em compliance.
Automação com tecnologia de IA
A combinação de IA e automação otimiza processos repetitivos e baseados em regras, reduzindo custos, escalando operações e liberando funcionários para se concentrar em tarefas estratégicas de maior valor.
Exemplo: Uma equipe global de RH utiliza automação com IA para processar documentos de onboarding, configurar contas de folha de pagamento e solicitar acessos de TI — tudo sem intervenção manual.
Modelos generativos
A IA generativa cria novos conteúdos — como relatórios, textos de marketing ou análises de cenários — com base em dados existentes. Ela acelera a criatividade, a gestão do conhecimento e o suporte à decisão, oferecendo aos líderes acesso mais rápido a ideias e insights.
Exemplo: Uma consultoria utiliza IA generativa para resumir milhares de respostas de pesquisas de clientes em um relatório conciso, com recomendações acionáveis para executivos.
Inteligência artificial aplicada na prática: exemplos reais de negócios
A melhor forma de compreender uma tecnologia — sem precisar de um diploma em ciência da computação — é ver como ela funciona em cenários reais. A seguir, alguns exemplos de como a inteligência artificial nos negócios está sendo aplicada, incluindo casos da Deel, que utiliza IA para otimizar processos e oferecer soluções baseadas em IA aos seus parceiros.
Introduzir IA no ambiente de trabalho pode causar certa apreensão. Mas, na Deel, o que vimos foi entusiasmo. As equipes que realizavam tarefas repetitivas receberam a mudança de braços abertos — afinal, ninguém gostava desse tipo de trabalho.
—Abhijit Mehta,
Diretor Sênior de Produto da Deel
IA na colaboração: comunicação mais inteligente entre equipes globais
As ferramentas de IA vão muito além de apenas finalizar e-mails. Quando aplicadas de forma estratégica, elas fortalecem a comunicação entre fronteiras e fusos horários, tornando equipes globais mais conectadas e colaborativas. Por exemplo:
- Processamento de linguagem natural (PLN) é usado para traduzir conversas em tempo real entre diferentes idiomas.
- IA generativa e PLN resumem reuniões longas e destacam pontos de ação importantes.
- Algoritmos de aprendizado de máquina analisam padrões de comunicação para melhorar fluxos de trabalho e eficiência da equipe.
- Automação com IA agenda mensagens personalizadas, garantindo comunicações pontuais entre fusos horários.
- Machine learning também organiza de forma inteligente documentos e arquivos de projeto compartilhados, facilitando o acesso.
Como a Deel faz isso:
O “Time Off Fairy” é um agente de IA dentro da Deel AI Workforce que consolida solicitações de férias de qualquer canal, identifica conflitos e detecta lacunas de cobertura de funções. Isso reduz o risco de períodos sem cobertura — sem precisar gastar horas comparando planilhas e calendários.
IA em RH: contratações, onboarding e suporte ao funcionário mais inteligentes
No RH, a inteligência artificial aplicada é especialmente útil para automatizar tarefas repetitivas — sempre com supervisão humana para evitar vieses e garantir que as decisões continuem centradas nas pessoas. Exemplos incluem:
- Aprendizado de máquina para analisar currículos e perfis de candidatos, identificando os melhores talentos.
- Automação para personalizar experiências de onboarding com fluxos e checklists baseados em IA.
- PLN e IA generativa oferecendo aos funcionários acesso 24h a informações sobre políticas de RH, benefícios e folha de pagamento por meio de chatbots.
- Machine learning analisando feedbacks e dados de engajamento para aprimorar a retenção de talentos.
Como a Deel faz isso:
Nosso onboarding com tecnologia de IA gera contratos em minutos, acelerando a integração de novos funcionários e reduzindo riscos de não conformidade.
A Deel AI, treinada com uma combinação entre nossa base de conhecimento e os dados internos da sua empresa, agiliza a tomada de decisão ao oferecer insights diretamente na plataforma Deel e por meio do plugin no Slack.
A Deel AI economiza de 8 a 15 minutos por tarefa, oferecendo respostas instantâneas.
—Harry W,
IA na folha de pagamento: automação para mais precisão e agilidade
A margem para erro em folha de pagamento é mínima — e a pontualidade é essencial. Por isso, equipes de payroll mais estratégicas estão adotando inteligência artificial nos negócios para reduzir falhas, simplificar processos repetitivos e aumentar a eficiência geral. Por exemplo:
- Automação é usada para cálculos de salários, impostos e benefícios, reduzindo erros manuais.
- Automação também acelera os ciclos de processamento da folha, garantindo pagamentos mais rápidos.
- Algoritmos de machine learning detectam anomalias e discrepâncias antes que os pagamentos sejam efetuados.
- IA generativa cria e resume relatórios de folha de pagamento para planejamento financeiro e auditorias.
Como a Deel faz isso:
O Deel Payroll utiliza IA para calcular automaticamente salários, deduções e impostos em tempo real em 100+ países. A tecnologia garante pagamentos precisos e pontuais, reduzindo a necessidade de verificações manuais.
IA em compliance: reduzindo riscos com monitoramento automatizado
Manter a conformidade de forma manual é ineficiente e aumenta o risco de erro humano. A inteligência artificial aplicada pode mitigar esses riscos, automatizando tarefas que costumam ser demoradas e repetitivas para as equipes de compliance. Exemplos incluem:
- Processamento de linguagem natural (PLN) para monitorar continuamente atualizações regulatórias e garantir que políticas estejam sempre atualizadas.
- Machine learning para escanear contratos e documentos legais, assegurando que estejam em conformidade com normas locais.
- Machine learning e automação para detectar fraudes e padrões suspeitos em tempo real.
- Automação e IA generativa para sinalizar transações ou comunicações fora da conformidade, gerando até mesmo resumos automáticos dos problemas encontrados.
Como a Deel faz isso:
O Compliance Monitor, integrado à plataforma Deel, acompanha regulamentações em 150+ países, notificando as equipes sobre quaisquer mudanças. Aplicamos machine learning para automatizar verificações globais de antecedentes, validando novas contratações em até 15 minutos.
Graças ao nosso hub interno de conhecimento — desenvolvido e mantido por especialistas jurídicos locais — o compliance está incorporado em todos os nossos processos de IA. Por exemplo, qualquer novo contrato gerado dentro do SIRH já é automaticamente compatível com as legislações trabalhistas mais recentes.
Por onde começar: inteligência artificial aplicada para equipes globais
Como em toda inovação disruptiva e empolgante, há muito barulho em torno da IA. Ao focar em ferramentas de inteligência artificial nos negócios que resolvem problemas específicos, os líderes conseguem filtrar o ruído, investir com mais inteligência e gerar impacto real.
Uma das melhores formas de começar é com a Deel AI Workforce — uma suíte de agentes de IA desenvolvidos para lidar proativamente com tarefas específicas, como se fossem colaboradores humanos. Sem necessidade de codificação: basta conectar e começar a usar, ou personalizar seus próprios agentes para atender a diferentes funções.
Experimente o Payroll Detective, que identifica e corrige erros na folha de pagamento antes que causem problemas, ou o Hiring Guru, que aprimora sua estratégia de contratação internacional.
Inscreva-se hoje mesmo e seja um dos primeiros a dar boas-vindas aos agentes de IA da Deel em sua equipe.
Paula lidera o Marketing da Deel no Latam. Com mais de uma década de experiência em startups, ela já comandou projetos de Inbound Marketing e Inside Sales para mais de 50 empresas. Defensora do trabalho remoto e flexível como o futuro do trabalho, Paula acredita que ele traz de volta a paixão e a humanidade às nossas rotinas, criando pontes entre fronteiras e unindo o mundo do trabalho. Nos intervalos para o almoço, você pode encontrá-la no mar, praticando kitesurf.
