Cases de sucesso de implementações de IA

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A inteligência artificial deixou de ser uma promessa futurista para se tornar uma realidade transformadora nos negócios. Empresas do Brasil e Portugal estão colhendo resultados extraordinários ao implementar soluções de IA em seus processos, desde chatbots inteligentes até automações complexas.

Neste artigo, apresentamos 7 cases de sucesso reais que demonstram como a IA pode revolucionar diferentes setores, gerando mais produtividade, receita e inovação. Prepare-se para descobrir estratégias que você pode aplicar na sua empresa.

1. Suzano (Brasil): IA para Democratização de Dados

O Desafio 1: Dependência de TI e Lentidão Operacional

A Suzano, líder global no setor de celulose e papel com cerca de 50.000 colaboradores espalhados por 11 fábricas no Brasil, enfrentava um problema recorrente: apenas profissionais da área de TI conseguiam extrair insights a partir dos sistemas SAP, gerando estrangulamento nos processos de MRO (Manutenção, Reparo e Operação), com atrasos de até aproximadamente 2 minutos por consulta

A Solução 1: VagaLúmen, Chatbot Corporativo com GenAI

Em maio de 2024, a Suzano lançou VagaLúmen, uma plataforma de IA generativa construída sobre o Google Cloud Cortex Framework, com uso da tecnologia Gemini Pro 1.0 para conectar perguntas em linguagem natural ao BigQuery via SQL automático.

A ferramenta funciona como um chatbot interativo em português, integrado ao ambiente SAP da empresa, com interface simples para consultas de materiais como porcas, ruelas e parafusos, disponibilizando respostas em menos de 8 segundos, reduzindo drasticamente o tempo de consulta, um bom exemplo do poder de um agente de inteligência artificial.

Resultados Comprovados: Eficiência, Escalabilidade e Cultura Data‑Driven

• Redução de 95% no tempo de consulta (de cerca de 2 minutos para cerca de 8 segundos)

• Até 6.000 usuários estimados até o final de 2024, partindo de 473 usuários únicos e 4.000 acessos desde o lançamento em maio

• Acesso democratizado a dados para milhares de colaboradores, reduzindo dependência de TI e gerando governança de dados mais eficiente

Além de impactar positivamente a área operacional, o projeto construiu uma base para a cultura data-driven interna, alinhando segurança e usabilidade em um ambiente de alta complexidade de dados.

O Desafio 2: Complexidade Operacional e Custos Elevados na Produção

A unidade industrial da Suzano em Três Lagoas (MS) enfrenta um desafio crítico no processo de cozimento e branqueamento da celulose, etapa que representa entre 60% e 70% dos custos totais da produção de papel.

Antes da adoção da IA, os operadores da planta dependiam do consulta a manuais técnicos e históricos operacionais para diagnosticar falhas no digestor, o que tornava o atendimento lento e propenso a erros. A solução precisava não apenas acelerar processos, mas também garantir maior precisão e autonomia aos times de operação e engenharia.

A Solução 2: "Ana MarIA" – Chatbot com IA Generativa Integrado ao Microsoft Teams

Entre junho de 2023 e abril de 2024, a Suzano implementou a solução Ana MarIA, uma assistente baseada no Microsoft Azure OpenAI Service, dentro do Microsoft Teams. A solução possuía como principais funcionalidades:

• Consulta via chat para diagnósticos e recomendações em tempo real no digestor

• Busca de trechos em manuais técnicos e históricos de falhas anteriores

• Geração automática de gráficos, relatórios e análises estatísticas para operadores e engenheiros

• Transparência das recomendações: cada resposta é acompanhada de sua fonte técnica ou histórico, reforçando a confiança dos usuários na inteligência gerada

Resultados Comprovados: Eficiência, Precisão e Expansão Estratégica

• Redução de até 30% no tempo médio de resolução de falhas operacionais na linha de cozimento da celulose

• Índice de assertividade superior a 90%, conforme métricas de precisão do modelo probabilístico aplicado

• Redução de 15 horas no tempo de treinamento de novos operadores envolvidos no processo de cozimento, agilizando a integração de equipes operacionais

• Aumento da produtividade e precisão na identificação de falhas, graças ao suporte inteligente em tempo real e acesso a dados consolidados

• A solução já está sendo planejada para expansão para outras unidades fabris da Suzano ao longo de 2025, com adaptação a diferentes perfis operacionais e equipamentos

• A implementação respeita todas as políticas de segurança de dados da empresa, mantendo os modelos de IA dentro do ambiente interno da Suzano, sem exposição a bases públicas

2. Farfetch (Portugal/global), IA na Moda de Luxo

Desafio: Personalização Escalável e Estoque Complexo

A Farfetch, plataforma global de moda de luxo fundada pelo português José Neves e com presença em mais de 190 países, enfrentava o desafio de oferecer experiências altamente personalizadas para milhões de usuários com preferências individuais únicas, além de lidar com um estoque dinâmico e disperso em centenas de boutiques parceiras.

A solução: Ecossistema de IA com Recomendação, Curadoria e Previsão de Demanda

A Farfetch desenvolveu internamente um conjunto de soluções baseadas em IA para enfrentar esses desafios:

• Recomendação personalizada (“Inspire”): sistema proprietário que combina algoritmos colaborativos e conteúdo visual com CNNs (ResNet50) para recomendar produtos similares e criar outfits automáticos

• Curadoria automatizada: geração de vitrines digitais com outfits e sugestões baseadas no estilo e preferências do usuário

• Previsão de demanda e gestão de estoque: modelos de machine learning preveem tendências por região, core-clock da boutique e segmentação, reduzindo excessos

• Plataforma de execução: uso de Vespa.ai para executar em escala recomendações em tempo real, com Rank e Learning-to-Rank, ampliando a performance de todo o sistema

Resultados Comprovados: Conversão, Retenção e Eficiência Operacional

• Taxa de conversão de comunicações personalizadas quase 100% maior do que comunicações genéricas, segundo relatório da empresa

• Engajamento e retenção de clientes aumentaram: Farfetch reportou crescimento em conversões via recomendações personalizadas e maior retenção via dados analíticos (15% em 2022)

• Redução de aproximadamente 20–40% no excesso de estoque, graças à previsão de demanda baseada em IA, com economia estimada em dezenas de milhões de dólares e melhor alocação de produtos por região

• O uso de IA em curadoria, visualização, ranking e produção de imagem (Allure AI) levou a uma abordagem integrada que posiciona a Farfetch como líder tecnológico no setor de moda de luxo

3. Bradesco (Brasil), IA para Prevenção de Lavagem de Dinheiro

Desafio: Monitoramento em Tempo Real e Compliance Estrita

O Bradesco, um dos principais bancos do Brasil, processa quase 1 bilhão de transações PIX (sistema brasileiro de pagamentos instantâneos) por mês e serve mais de 71 milhões de clientes. Diante do alto volume de dados financeiros, o banco precisava identificar padrões de lavagem de dinheiro em tempo real, cumprir regulamentações rigorosas e reduzir alertas falsos que comprometessem a eficiência e causassem desgaste ao cliente.

A solução: Vertex AI do Google Cloud para Monitoramento AML (Anti-Money Laundering)

Em junho de 2023, o Bradesco iniciou uma parceria com o Google Cloud para lançar sua solução baseada em Vertex AI, com forte apoio da consultoria GFT.

A plataforma implementada inclui:

• Modelos de machine learning avançado para análise em tempo real de transações

• Algoritmos para a identificação de padrões suspeitos complexos, superando sistemas baseados em regras manuais

• Automação de relatórios de compliance, com saída auditável e explicável (explainability)

• Técnicas para minimizar falsos positivos em cerca de 40%

Resultados Comprovados: Precisão, Eficiência e Compliance Automática

• Detecção cerca de 85% mais precisa de transações suspeitas, segundo executivos do banco, com um salto na qualidade dos dados monitorados

• Redução de cerca de 60% nos falsos positivos, aliviando o grau de investigação manual

• Processamento de quase 1 bilhão de transações por mês, com alertas gerados em tempo real e integração contínua com onboarding digital e abertura de contas, resultando em 11% mais aprovações instantâneas e queda de 25% em rejeições indevidas

• Ganho de velocidade aprovações digitais e onboarding, reduzindo atrito com o cliente em 89% em casos relacionados a fraude

• O projeto recebeu o prêmio FICO® Decision Industry Vanguard Award 2025, destacando o impacto inovador da IA na indústria financeira

4. EDP (Portugal), IA para Manutenção Preditiva de Redes Elétricas

Desafio: Manutenção Ineficiente e Falhas na Rede

A E‑REDES (antiga EDP Distribuição), responsável por gerir milhões de quilômetros de linhas de média e alta tensão em Portugal, enfrentava altos custos com manutenções preventivas desnecessárias, além de falhas inesperadas que impactavam a confiabilidade da rede e a qualidade do serviço aos clientes. As linhas aéreas, mais vulneráveis a eventos externos (como vento, queda de objetos ou vegetação), dificultavam intervenções precisas e proativas.

A solução: Piloto de IA com Sensores IoT, Machine Learning e Rede Inteligente

Por meio do programa de inovação aberta “Free Electrons”, a EDP selecionou a startup IND Technology para desenvolver o sistema Early Fault Detection (EFD), implementado numa linha de média tensão na região de Santarém.

Componentes principais da solução:

• Instalação de sensores IoT nas linhas e transformadores, monitorando parâmetros como vibração, temperatura e proximidade de objetos

• Modelos de machine learning capazes de identificar padrões de falha antes que ocorram interrupções

• Sistema de alertas automatizados, acionando inspeções apenas quando necessário

• Otimização de rotas de manutenção de campo, baseada em dados reais e diagnósticos preditivos

Além disso, a EDP investiu em iniciativas mais amplas de digitalização com IoT, gemeos digitais e automação para parques solares (projeto AI4PV) e renováveis, reforçando uma estratégia corporativa de uso da IA na operação e manutenção de ativos.

Resultados Comprovados: Redução de Custos, Menos Falhas e Maior Resiliência

• Redução significativa de falhas inesperadas, especialmente em linhas aéreas vulneráveis, com antecipação de falhas antes de interrupções ao cliente

• Intervenções orientadas por eventos, substituindo manutenções generalistas por ações pontuais, reduzindo custos operacionais

• Menos interrupções e mais previsibilidade da rede, resultando em melhoria da satisfação dos clientes atendidos pela rede

• A EDP desenvolveu mais de 300 iniciativas baseadas em IA across business units, com mais de 50 casos de uso em desenvolvimento incluindo forecast de demanda, otimização de ativos, hiperautomação e smart grid

A EDP demonstra que investir em manutenção preditiva baseada em IA e IoT paga-se em eficiência operacional e confiabilidade. Ao antecipar falhas e modernizar intervenções, a lógica sensor + algoritmos se transforma em economia, segurança energética e vantagem competitiva aplicável a qualquer infraestrutura crítica.

5. Magazine Luiza (Brasil), Chatbots Conversacionais com IA para Atendimento e Vendas

Desafio: Escalabilidade do Atendimento com Qualidade e Eficiência

A Magazine Luiza, com milhões de clientes ativos e rápida expansão digital, enfrentava o desafio de escalar seu atendimento sem perder qualidade ou elevar drasticamente os custos operacionais. Era essencial manter a satisfação do cliente, mesmo com a alta demanda por respostas ágeis sobre produtos, entregas e reclamações, tudo isso em um ambiente multicanal que incluía site, app, WhatsApp e redes sociais.

A solução: "Lu", Assistente Virtual com IA em Múltiplos Canais

Entre as principais iniciativas:

• Criação da Lu, assistente virtual baseada no IBM Watson Assistant, operando em site, app, WhatsApp e redes sociais desde 2019/2020

• Suporte a atendimento automatizado para: rastreamento de pedidos, emissão de segunda via de boleto/notas fiscais, consultas de status e localização de retirada em loja

• Capacidade de resolução de dúvidas complexas e personalização de ofertas, integrando dados históricos do cliente e comportamentais via Luizalabs e IBM Watson

• Evolução para o “Cérebro da Lu”, IA generativa em parceria com Google Cloud / Vertex AI, que recomenda produtos com base em contexto e preferências específicas (por exemplo, bateria ou resistência de tela)

Resultados Comprovados: Interações, Eficiência e Satisfação

• Média de 1,4 milhão de atendimentos mensais, com cerca de 8,5 milhões de interações, ou aproximadamente 6,1 mensagens por usuário

• 20% dos atendimentos resolvidos na primeira interação (first contact resolution); 60% dos clientes não retornam ao SAC após diálogo com a Lu

• Após serem atendidas pela Lu 60% das pessoas não entram em contato com o SAC tradicional, liberando equipe humana para casos mais complexos e estratégicos

• Por três anos seguidos Lu, do Magalu, foi a influenciadora virtual com maior número de seguidores do mundo

• A implementação do Cérebro da Lu com IA generativa (Vertex AI) posiciona o Magalu como pioneiro do uso da última geração de assistentes inteligentes no varejo brasileiro

Investir em um chatbot conversacional com IA, especialmente um que combina processamento de linguagem natural e personalização avançada pode não apenas reduzir custos como também aumentar vendas e fidelizar clientes. A Lu do Magalu é um exemplo claro de como atendimento eficiente pode se converter em oportunidade comercial.

6. Feedzai (Portugal), IA Contra Fraudes Bancárias Globais

Desafio: Fraudes Sofisticadas em Alta Velocidade e Em Larga Escala

Bancos globais enfrentam perdas bilionárias devido a fraudes cada vez mais sofisticadas. O desafio consiste em monitorar milhões a bilhões de transações por dia em milissegundos, identificando padrões complexos de fraude sem impactar transações legítimas e minimizando falsos positivos e tudo isso em uma operação que obedecesse requisitos rigorosos de compliance e escalabilidade global. Feedback por atraso é algo impensável.

A solução: Plataforma RiskOps da Feedzai com Machine Learning Adaptativo em Tempo Real

A Feedzai, fintech portuguesa com sede em Coimbra e presença global (EUA, Reino Unido, Ásia), construiu uma plataforma de Machine Learning crítico para detecção de fraudes em tempo real:

• A plataforma processa bilhões de eventos anuais, incluindo transações financeiras, logins e comportamentos suspeitos, gerando decisões em milissegundos com baixo impacto no usuário.

• Usa inteligência de rede (TrustScore federado) que combina diversos clientes para identificar padrões emergentes de fraude globalmente, sem compartilhar dados sensíveis entre instituições.

• O sistema aprende continuamente, adaptando-se automaticamente a novas ameaças sem intervenção manual — modelos atualizados via AutoML interno com feedback rápido (deploy em semanas).

  
  

Clientes de destaque:

• Lloyds Banking Group: recebendo o Aite‑Novarica Fraud Impact Award 2022 pela colaboração com a Feedzai em soluções de monitoramento em tempo real.

• Citi: parceria estratégica para integrar a plataforma Feedzai em seus serviços globais de gestão de pagamentos digital.

Resultados Comprovados: Precisão, Redução de Riscos e Escalabilidade

• 360% mais fraude detectada e até 50‑73% menos falsos positivos, comparado a sistemas tradicionais, conforme bancos como Lloyds e Citi.

• Citi classificou o uso da plataforma como aumento de 60% na detecção de fraudes, com redução de falsos positivos em 72%, em testes comparativos.

• A plataforma protege mais de 1  bilhão de consumidores e monitora mais de US$ 8 trilhões em transações por ano globalmente.

• Parcerias como com Mastercard em 2025 ampliam atuação contra fraudes em cripto e pagamentos APP (Authorized Push Payments), reduzindo escambo por scams em 12% no Reino Unido.

Resolver um problema universal como fraude transacional global com IA especializada provou-se um sucesso exponencial. Soluções como Feedzai mostram que, ao combinar machine learning em escala com operações de risco robustas (RiskOps), é possível criar valor real e global. Aplique IA onde um único algoritmo faz diferença dramática no risco e compliance, não apenas incrementalmente na eficiência.

7. Porto (Brasil), Atendimento com IA para Processos de Sinistros

Desafio: Lentidão, Alta Complexidade e Insatisfação nos Sinistros

A Porto (antiga Porto Seguro) lidava com mais de 1 milhão de interações mensais em canais de atendimento, com processos manuais que prejudicavam a análise de sentimento do cliente e atrasavam a resolução de sinistros, impactando diretamente na satisfação e gerando custos operacionais elevados.

A solução: IA Conversacional, Análise de Documentos e Monitoramento em Tempo Real

Em parceria com a NICE (solução Interaction Analytics) e a consultoria Blue6ix, a Porto Seguro implementou uma estrutura baseada em IA que inclui:

• Captura automática de sentimentos e temas em atenções por voz e texto

• Processamento de 12 mil horas de atendimento e 1 TB de conversas por texto em cerca de um mês

• Automatização inteligente de triagens, identificação de tendências e causas‑raiz em 100% das interações

• Integração com chatbots e canais digitais (incluindo WhatsApp) para abertura de sinistro, envio de documentos e acompanhamento completo via timeline interativa

Resultados Comprovados: Atendimento Mais Rápido, Satisfação Maior e Redução de Custos

A transformação digital trouxe ganhos expressivos para a Porto:

• Melhoria de 14% no sentimento do cliente, conforme análise via Interaction Analytics

• Redução de 16 segundos no tempo médio de chamada e 6 segundos na ociosidade média das interações

• Automação de até 85% dos sinistros auto, liberando a análise diretamente via IA em laudos e orçamentos por reconhecimento de imagens/danos

• Retenção de mais de 60% dos clientes nos canais botificados (chat e WhatsApp), comprovando aceitação e eficácia dos bots

• Redução esperada de 10% no contact rate em toda a jornada de sinistro, minimizando contatos redundantes e fricções no atendimento

• Para seguros residenciais, empresariais, de condomínio e celular, processos de indenização podem ocorrer no ato ou em até 48h, com envio de documentos e negociação diretamente pelo canal digital

No setor de seguros, a velocidade e a transparência são fundamentais para gerar confiança. A aplicação estratégica de IA com processamento automático, análise inteligente de documentos e atendimento automatizado permite reduzir fricções críticas como sinistros, melhorar o sentimento e a experiência do cliente, otimizar recursos humanos, liberando equipe para casos complexos e aumentar a retenção e a eficiência operacional.

O Que Essas Implementações de IA Revelam Sobre o Futuro ?

Os 7 cases bem sucedidos de implementações de IA que você acabou de conhecer mostram com clareza: a inteligência artificial não é mais uma promessa, mas sim uma vantagem competitiva real, mensurável e escalável. As empresas que lideram em IA estão seguindo um mesmo roteiro de impacto:

• Produtividade Exponencial: Suzano, EDP e Porto demonstraram como a IA potencializa a capacidade humana, reduzindo tempo e custos operacionais.

• Crescimento de Receita e Vendas: Farfetch e Magazine Luiza são prova de que IA aplicada com estratégia gera retorno financeiro direto.

• Segurança e Compliance: Bradesco e Feedzai mostram que IA é aliada indispensável em ambientes regulados e de alto risco.

Fatores Críticos para o Sucesso com IA

• Resolução de Problemas Reais: Todas focaram em dores concretas, não em modismos tecnológicos.

• Integração com o Negócio: IA foi aplicada de forma natural aos fluxos de trabalho já existentes.

• Métricas e ROI Mensurável: Cada projeto teve impacto claro, monitorado e validado com dados.

• Escalabilidade desde o Início: As soluções foram pensadas para crescer junto com a operação.

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