De acordo com Andre de Barros Faria, CEO da Vert Analytics, a inteligência artificial é um tópico importante nas decisões estratégicas das empresas, mas ainda é comum que conceitos como automação e analytics sejam usados como sinônimos. Tendo isso em vista, compreender essas diferenças é essencial para evitar expectativas distorcidas e investimentos mal direcionados.
Cada uma dessas frentes cumpre um papel específico dentro das organizações e, quando bem integradas, ampliam a eficiência e a capacidade analítica dos negócios. Isto posto, ao longo deste artigo, vamos esclarecer essas distinções de forma prática. Portanto, continue a leitura e entenda como esses conceitos se relacionam e como aplicá-los de maneira estratégica.
O que é inteligência artificial e por que ela vai além da automação?
A inteligência artificial refere-se a sistemas capazes de aprender com dados, reconhecer padrões e apoiar decisões de forma adaptativa. Ou seja, esses sistemas evoluem conforme recebem novas informações. No contexto corporativo, a inteligência artificial atua como suporte analítico avançado, auxiliando gestores a lidar com cenários complexos e volumes elevados de dados.
Assim sendo, a inteligência artificial não deve ser vista como substituta do pensamento humano, mas como uma extensão da capacidade analítica das equipes. Ela contribui para análises mais rápidas, previsões mais consistentes e identificação de oportunidades que passariam despercebidas em análises tradicionais.
Ademais, a inteligência artificial exige governança, qualidade de dados e objetivos bem definidos. Sem esses elementos, o potencial da tecnologia se perde. Por isso, antes de adotar modelos sofisticados, as empresas precisam compreender seu nível de maturidade digital e alinhar expectativas ao que a tecnologia realmente entrega. Até porque, como destaca Andre Faria, a inteligência artificial ganha sentido quando usada para gerar impacto positivo e valor duradouro para a sociedade.
Automação resolve problemas sozinha ou depende de estratégia?
A automação, por sua vez, está relacionada à execução automática de tarefas repetitivas e padronizadas. Segundo Andre de Barros Faria, especialista em tecnologia, ela segue regras previamente definidas e não possui capacidade de aprendizado autônomo. No ambiente corporativo, é amplamente utilizada para reduzir retrabalho, aumentar a produtividade operacional e garantir maior consistência nos processos.
Dessa maneira, a automação é um passo importante na jornada digital, mas não deve ser confundida com inteligência. Automatizar um processo ineficiente apenas acelera um problema existente. Por isso, a automação precisa estar inserida em uma estratégia mais ampla de melhoria contínua e revisão de fluxos.
Outro ponto relevante é que a automação funciona melhor quando integrada a dados confiáveis, conforme frisa Andre Faria, CEO da Vert Analytics. Uma vez que sua eficácia está diretamente ligada à qualidade dos processos e à clareza das regras que orientam sua execução.
Analytics e inteligência artificial são a mesma coisa?
Embora caminhem juntas em muitos projetos, o analytics e a inteligência artificial não são a mesma coisa. Analytics envolve a coleta, organização e análise de dados para gerar insights descritivos, diagnósticos ou preditivos. Portanto, trata-se de transformar dados brutos em informações úteis para a tomada de decisão.
De acordo com Andre de Barros Faria, o analytics é a base que sustenta qualquer iniciativa de inteligência artificial. Sem dados bem estruturados e análises confiáveis, não há aprendizado consistente. Então, enquanto o analytics responde ao que aconteceu e por que aconteceu, a inteligência artificial avança para o que pode acontecer e como agir diante disso.
Por exemplo, no dia a dia das empresas, o analytics apoia relatórios, indicadores de desempenho e análises de cenário. Já a inteligência artificial utiliza esses dados para simular comportamentos, recomendar ações e antecipar tendências. No final, essa complementaridade entre os dois é o que gera valor estratégico real.
Principais diferenças entre inteligência artificial, automação e analytics
Por fim, para facilitar a compreensão, é importante observar como cada conceito se posiciona dentro da operação empresarial. A seguir, destacamos alguns pontos que ajudam a diferenciar essas abordagens de forma prática:
- Inteligência artificial: aprende com dados, adapta-se a novos cenários e apoia decisões complexas com base em padrões identificados ao longo do tempo.
- Automação: executa tarefas repetitivas seguindo regras fixas, com foco em eficiência operacional e redução de erros manuais.
- Analytics: organiza e analisa dados para gerar insights, apoiar diagnósticos e embasar decisões gerenciais.
Ao observar essas diferenças, fica claro que cada solução atende a necessidades distintas. Juntas, elas formam um ecossistema tecnológico mais robusto, capaz de sustentar decisões estratégicas e operações mais eficientes.
A clareza conceitual como a base para decisões mais inteligentes
Em resumo, compreender a diferença entre inteligência artificial, automação e analytics é um passo decisivo para o uso responsável da tecnologia nas empresas. Pois, cada conceito possui funções específicas e limitações claras. Desse modo, quando aplicados de forma integrada, contribuem para decisões mais embasadas, processos mais eficientes e maior competitividade no mercado.
Autor: Nilokole Zakharova
