{"id":56,"count":7,"description":"<i>Empresas brasileiras avan\u00e7am da fase de testes para a implementa\u00e7\u00e3o estrat\u00e9gica de solu\u00e7\u00f5es de GenAI, com foco em produtividade, governan\u00e7a e resultados mensur\u00e1veis<\/i>\r\n\r\nhttps:\/\/youtu.be\/vL1VLlntFLY\r\n\r\nO mercado brasileiro de GenAI entra em uma fase de maturidade, marcada pela busca de valor real e mensur\u00e1vel. As empresas que conseguirem equilibrar inova\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica, governan\u00e7a robusta e modelos de neg\u00f3cio sustent\u00e1veis estar\u00e3o mais bem posicionadas para liderar a pr\u00f3xima etapa da revolu\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial generativa no pa\u00eds. A nova edi\u00e7\u00e3o do relat\u00f3rio ISG Provider Lens\u2122 Generative AI Services para o Brasil, produzido e distribu\u00eddo pela TGT ISG, aponta que, ap\u00f3s um per\u00edodo inicial dominado por provas de conceito (PoCs) e experimenta\u00e7\u00e3o, as organiza\u00e7\u00f5es brasileiras adotam agora uma abordagem \u00e0 produtividade e \u00e0 mensura\u00e7\u00e3o de resultados.\r\n\r\n\u201cA transi\u00e7\u00e3o da fase experimental para a implementa\u00e7\u00e3o em produ\u00e7\u00e3o marca um momento de maturidade do mercado, onde a entrega de valor real e mensur\u00e1vel se torna o principal diferencial competitivo. As empresas buscam solu\u00e7\u00f5es de GenAI que realmente tragam ganhos de efici\u00eancia com assistentes e agentes funcionando em produ\u00e7\u00e3o, gerando retornos mensur\u00e1veis para seus investimentos\u201d, destaca Marcio Tabach, distinguished analyst da TGT ISG e autor do estudo. \u201cA maioria dos fornecedores l\u00edderes apresentou casos de sucesso com ganhos reais, indo al\u00e9m da simples automa\u00e7\u00e3o. Muitos projetos transformaram processos operacionais e criaram oportunidades de neg\u00f3cio, elevando o n\u00edvel dos servi\u00e7os oferecidos aos clientes finais.\u201d\r\n\r\nNem todas as iniciativas, no entanto, conseguiram avan\u00e7ar da fase de testes. Segundo o relat\u00f3rio, as causas variam desde a escolha inadequada de tecnologia, passando por alucina\u00e7\u00f5es nos modelos e resist\u00eancia cultural nas organiza\u00e7\u00f5es, at\u00e9 a baixa compreens\u00e3o da tecnologia pelos usu\u00e1rios finais e custos operacionais imprevis\u00edveis.\r\n\r\nPara superar essas barreiras, os fornecedores v\u00eam desenvolvendo metodologias pr\u00f3prias para calcular o retorno sobre o investimento (ROI) e o custo total de propriedade (TCO). Mesmo assim, o custo de opera\u00e7\u00e3o das solu\u00e7\u00f5es ainda \u00e9 dif\u00edcil de prever, j\u00e1 que a cobran\u00e7a por tokens varia conforme o uso em produ\u00e7\u00e3o. Como alternativa, alguns l\u00edderes adotaram modelos de cobran\u00e7a por intera\u00e7\u00e3o, tornando os custos mais transparentes e control\u00e1veis.\r\n\r\nDuas frentes se destacam como as mais consolidadas: Software Development Life Cycle (SDLC) e chatbots de atendimento. No primeiro caso, ferramentas aplicadas ao desenvolvimento, testes e deploy, bem como \u00e0 moderniza\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es legadas j\u00e1 se tornaram padr\u00e3o entre as empresas avaliadas. Essas solu\u00e7\u00f5es aceleram o desenvolvimento e reduzem o n\u00famero de horas de desenvolvedores alocadas em projetos, ampliando a competitividade.\r\n\r\nOs chatbots, por sua vez, se consolidaram tanto no atendimento ao cliente quanto no suporte interno, especialmente em \u00e1reas como Recursos Humanos. Essas solu\u00e7\u00f5es evolu\u00edram e passaram a incluir funcionalidades mais sofisticadas, como integra\u00e7\u00e3o com sistemas corporativos e sumariza\u00e7\u00e3o de documentos t\u00e9cnicos.\r\n\r\nEntre as aplica\u00e7\u00f5es emergentes, o estudo destaca a combina\u00e7\u00e3o de GenAI com Data Visualization e machine learning, tend\u00eancia conhecida como GenBI. Essas solu\u00e7\u00f5es permitem que o usu\u00e1rio \u201cconverse com seus dados\u201d, criando dashboards interativos via linguagem natural.\r\n\r\nOutro exemplo relevante vem do setor p\u00fablico, em que tribunais de justi\u00e7a utilizam agentes de GenAI para identificar e classificar documentos, acelerando fluxos jur\u00eddicos. Muitos desses projetos j\u00e1 empregam arquiteturas Multi-LLMs, evitando a depend\u00eancia de um \u00fanico modelo e aproveitando o desempenho mais adequado para cada tarefa.\r\n\r\nA pesquisa confirma a expans\u00e3o do uso de arquiteturas de orquestra\u00e7\u00e3o, baseadas em frameworks como LangChain e CrewAI, que permitem coordenar m\u00faltiplos agentes aut\u00f4nomos. \u201cEmbora ainda pouco comuns em produ\u00e7\u00e3o, os fornecedores l\u00edderes j\u00e1 mant\u00eam bibliotecas extensas de agentes pr\u00e9-configurados, acelerando o desenvolvimento de solu\u00e7\u00f5es sob medida. Essas empresas se diferenciam pela qualidade dos frameworks de corre\u00e7\u00e3o de vieses, mitiga\u00e7\u00e3o de alucina\u00e7\u00f5es e filtragem de conte\u00fado impr\u00f3prio, elementos essenciais para o avan\u00e7o seguro e \u00e9tico da GenAI\u201d, comenta o autor. \r\n\r\nA IA confi\u00e1vel e \u00e9tica \u00e9 tratada como prioridade estrat\u00e9gica. A discuss\u00e3o sobre o marco legal da IA no Brasil refor\u00e7a a import\u00e2ncia da transpar\u00eancia e da auditabilidade nos sistemas de GenAI. Nesse contexto, ganha for\u00e7a o uso de Graph RAG, que emprega knowledge graphs para organizar e hierarquizar dados, melhorando a qualidade das respostas dos modelos. \r\n\r\nNo campo das parcerias tecnol\u00f3gicas, os grandes fornecedores mant\u00eam alian\u00e7as estrat\u00e9gicas com AWS, Microsoft, Google e NVIDIA, aproveitando a performance e a maturidade de suas plataformas. J\u00e1 os fornecedores de m\u00e9dio porte tendem a trabalhar com um ou dois hyperscalers, sem perder efici\u00eancia t\u00e9cnica. \u201cO foco das parcerias dos fornecedores do mercado m\u00e9dio tem import\u00e2ncia muito maior do ponto de vista comercial do que t\u00e9cnico, uma vez que os hyperscalers proporcionam leads comerciais qualificados para esses fornecedores\u201d, finaliza Tabach.\r\n\r\nO relat\u00f3rio ISG Provider Lens\u00ae Generative AI Services 2025 para o Brasil avalia as capacidades de 43 fornecedores em quatro quadrantes: Strategy and Consulting Services \u2014 Large, Strategy and Consulting Services \u2014 Midsize, Development and Deployment Services \u2014 Large e Development and Deployment Services \u2014 Midsize.\r\n\r\nO relat\u00f3rio nomeia A3Data, Accenture, AI\/R, BRQ, Dedalus, IBM, Logicalis, MadeinWeb, Peers, Stefanini, TIVIT, Valcann e Xertica.ai como l\u00edderes em dois quadrantes cada. Tamb\u00e9m nomeia CI&amp;T, Deal, Deloitte, Falconi, NTT DATA e T-Systems como l\u00edderes em um quadrante cada.\r\n\r\nAl\u00e9m disso, a \u00cdlia foi nomeada como uma Rising Star \u2014 uma empresa com um \u201cportf\u00f3lio promissor\u201d e \u201calto potencial futuro\u201d, segundo a defini\u00e7\u00e3o da ISG \u2014 em dois quadrantes. A Skopia e a T-Systems foram nomeadas como Rising Stars em um quadrante cada.","link":"https:\/\/www.tgt.com.br\/isgproviderlens\/relatorio\/generative-ai-services-brasil-2025\/","name":"Generative AI Services Brasil 2025","slug":"generative-ai-services-brasil-2025","taxonomy":"relatorio","meta":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.tgt.com.br\/isgproviderlens\/wp-json\/wp\/v2\/relatorio\/56","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.tgt.com.br\/isgproviderlens\/wp-json\/wp\/v2\/relatorio"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.tgt.com.br\/isgproviderlens\/wp-json\/wp\/v2\/taxonomies\/relatorio"}],"wp:post_type":[{"href":"https:\/\/www.tgt.com.br\/isgproviderlens\/wp-json\/wp\/v2\/landing-page?relatorio=56"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}