Inteligência artificial avança em empresas de tecnologia e chega a propostas para serviços públicos
Alares e Padtec, empresas de tecnologia, aplicam inteligência artificial para melhor atendimento; Amazônia IA defende modelo nacional
A inteligência artificial (IA) tem sido incorporada de forma estratégica por empresas de tecnologia para aumentar produtividade, reduzir custos e melhorar a experiência de clientes. No Brasil, operadoras, fabricantes e desenvolvedores aplicam diferentes abordagens, desde automação de processos até análise preditiva e modelos linguísticos de grande porte. Entre os exemplos estão a Alares, a Padtec, a Ericsson, a iniciativa Amazônia IA e a consultoria Squadra.
Alares antecipa problemas e melhora SAC
A Alares, operadora independente de telecomunicações com sede em São Paulo, atua em 228 cidades de sete estados brasileiros e mantém cerca de 798 mil clientes. A rede de fibra óptica soma mais de 31 mil quilômetros, com cobertura para 3,2 milhões de domicílios. A empresa utiliza inteligência artificial em duas frentes principais: eficiência de processos e gestão do relacionamento com clientes.
Segundo o CEO Denis Ferreira, a aplicabilidade da IA na Alares está sendo colocada em duas principais frentes: para acelerar a eficiência dos processos e para melhor gerir o SAC da empresa. Juntas, essas duas frentes acabaram, consequentemente, gerando receita para a empresa, “porque otimizam custos e maximalizam projetos”.
Com 15 projetos distintos envolvendo IA em diversas frentes da empresa, o CEO afirma que a tecnologia também é usada para auxiliar técnicos em campo: “A IA está sendo utilizada internamente para auxiliar os técnicos da empresa em campo, nos serviços de banda larga, em trabalhos realizados em postes, nas residências dos clientes”.
O diretor de TI e Operações, Miguel Alcantara, destaca o impacto direto no atendimento: “Clientes que anteriormente ligavam duas ou três vezes, agora não ligam mais porque conseguimos detectar o problema, às vezes até mesmo antes do cliente. Conseguimos antever o problema e resolver o problema, antes do cliente perceber, e assim conseguimos também avisar ao cliente que, por exemplo, determinado equipamento precisa de manutenção”.
Padtec usa inteligência artificial (IA) para manutenção preditiva
A multinacional brasileira Padtec, fornecedora de soluções ópticas, aposta em IA para monitorar redes de comunicação e evitar interrupções nos serviços. O diretor de Plataformas e Soluções, Alexandre Piovesan, explica que “com a IA Generativa, vieram ferramentas como a LLM (Large Language Model), modelo de linguagem que facilita e agiliza a obtenção de respostas para diversos problemas, a partir de buscas em acervos gigantescos de informações”.
A empresa também desenvolve o uso de Large Action Models (LAMs), que permitem à IA executar ações a partir da aceitação de sugestões pelo operador. “A ideia é ter um modelo interativo mais inteligente e mais automatizado, por meio de um agente conhecido como Agentic AI – um tipo de inteligência artificial focado em sistemas autônomos que podem tomar decisões e realizar tarefas com o mínimo de intervenção humana”, diz Piovesan.
No ambiente de operação de redes, a IA pode “indicar – ou até mesmo executar – uma ação para evitar a ocorrência do problema”, como programar visitas preventivas de técnicos. Isso reduz custos, otimiza recursos e melhora a qualidade e disponibilidade da rede.
Ericsson expande IA generativa
A Ericsson aplica IA generativa em diversas áreas internas, como Pesquisa e Desenvolvimento, Recursos Humanos, Financeiro e Jurídico. “A estratégia da Ericsson é que IA seja um hábito corriqueiro para qualquer profissional da empresa, independentemente de sua área de atuação”, afirma a companhia.
No segmento corporativo, a empresa integra IA a sistemas de suporte à operação (OSS) e de suporte ao negócio (BSS) para automatizar processos, otimizar redes e melhorar a experiência do cliente. As soluções incluem análise preditiva e prescritiva, especialmente para automação de redes, com foco na evolução para além do 5G e rumo ao 6G.
Amazônia IA propõe modelo nacional para políticas públicas
Desenvolvida pela WideLabs, a Amazônia IA é um modelo de linguagem grande (LLM) criado no Brasil, nativo em português e treinado com dados culturais e técnicos do país. Para os sócios André Beck e Nelson Leoni, “o Brasil não pode perder o rumo da história e deixar de ser protagonista no que diz respeito à implantação de IA”. Eles acrescentam ainda que, o ideal seria a implantação de uma IA 100% nacional.
Eles defendem que a tecnologia pode apoiar diretamente serviços públicos: “Num país como o Brasil, com dimensões continentais, e em que ainda existem muitos problemas sociais a serem sanados, a IA implantada para auxiliar políticas públicas traria um ganho imediato à população”, explicita Beck.
Entre os exemplos citados estão a análise de processos solicitados ao INSS, a gestão de programas como o Bolsa Família e a leitura de dados para pagamento de precatórios. Conforme os sócios da WideLabs, ao utilizar a tecnologia otimizada pela inteligência artificial, os recursos nacionais podem ser melhor geridos. “A IA conseguiria ler e processar dados em poucos meses; dados que o ser humano gastaria mais de 100 anos para processar”, afirma Leoni.
Plataforma Genius: tecnologia com inteligência artificial
Entre as inovações em inteligência artificial (IA), a consultoria de tecnologia Squadra lançou a plataforma Genius, desenvolvida com investimento de R$ 20 milhões e apoio do BNDES. O sistema multipropósito utiliza IA para acelerar o desenvolvimento e a modernização de sistemas legados.
De acordo com Romulo Cioffi, diretor-executivo de Inteligência Artificial, Inovação e Operações, “estamos oferecendo uma forma segura e eficiente para modernização tecnológica, que sustenta o crescimento das corporações, atualizando tecnologias, reorganizando a estrutura das aplicações e mantendo as regras de negócio preservadas com um ganho de até 40% de produtividade em relação aos métodos tradicionais”.
O módulo Legacy Modernization by Genius realiza análise semântica, extrai regras de negócio, reorganiza código e mantém a lógica operacional intacta. Em um projeto na área de logística, a solução reduziu de seis meses para 30 noites o prazo para geração de código durante a migração de um sistema crítico de gestão ferroviária.
