O avanço do uso da inteligência artificial generativa nas empresas começa a ser acompanhado por uma nova etapa: a adoção de ferramentas cada vez mais especializadas. Pesquisa da consultoria Michael Page, que ouviu mais de 60 mil profissionais em 36 mercados, mostra que 64% dos entrevistados afirmaram usar IA generativa em suas atividades. No ano anterior, o percentual era de 45%, ante 30% em 2024.
O levantamento global mostra ainda que o mercado corporativo está valorizando competências que podem ser apoiadas pela IA generativa, entre elas a resolução de problemas complexos e a capacidade de tomada de decisão. As informações são de reportagem da Época Negócios, que destaca que essas características são esperadas principalmente de profissionais com maior senioridade.
Senioridade e IA generativa formam uma boa dupla, segundo os especialistas, uma vez que fazer as perguntas certas, avaliar as respostas e decidir como utilizar os resultados está entre os diferenciais no uso da tecnologia.
De olho nessas oportunidades, empresas de tecnologia estão desenvolvendo soluções de IA generativa mais especializadas, como é o caso do Google Cloud, que criou opções voltadas a setores como o financeiro e o jurídico.
Suporte específico para advogados
Segundo comunicado oficial da empresa, o Gemini Enterprise for Legal é uma solução de IA com agentes, de nível empresarial, desenvolvida especificamente para os requisitos e fluxos de trabalho complexos do setor jurídico. A ferramenta inclui, entre outros recursos, habilidades especializadas para advogados, conectores para sistemas jurídicos e um ecossistema de parceiros em expansão com agentes terceirizados.
Na prática, a solução pode ajudar, por exemplo, no monitoramento proativo do cenário regulatório, mantendo as equipes jurídicas e de compliance à frente das exigências globais, acompanhando de forma autônoma as atualizações legislativas, os processos judiciais e os órgãos de supervisão. O suporte da IA permite cruzar mudanças emergentes com as políticas da empresa para identificar possíveis lacunas de exposição e gerar versões atualizadas desses documentos para revisão pelos profissionais da área.
Outra aplicação está na revisão e elaboração de contratos. A ferramenta pode auxiliar na criação de acordos de confidencialidade e de documentação relacionada a fusões e aquisições, além de comparar termos com as práticas adotadas pela empresa. O objetivo é facilitar a identificação de cláusulas de maior risco e possíveis exposições, permitindo que os advogados concentrem seus esforços em negociações estratégicas e decisões de maior complexidade.
No caso dos acordos de confidencialidade, a IA também pode apoiar a validação da estrutura dos documentos, considerando os padrões e as hierarquias estabelecidos pela organização. Segundo a empresa, esse uso permite que as equipes jurídicas criem e desenvolvam esses contratos rapidamente, com segurança na formatação e o mínimo de trabalho de revisão.
Agentes, multimodalidade e RAG ganham espaço
Levantamento recente do site Simplilearn indica a maior aplicação da IA agêntica em substituição à IA generativa. São sistemas capazes de trabalhar a partir de objetivos, dividi-los em etapas, utilizar diferentes ferramentas e executar tarefas com menor necessidade de intervenção humana.
Entre as aplicações reais está a governança de IA, uma iniciativa que organiza o uso de vários agentes dentro das organizações. De acordo com a publicação, espera-se que grande parte dos projetos-piloto de IA agêntica em andamento seja arquivada até 2027 sem a devida supervisão e um retorno sobre o investimento mensurável. Nesse cenário, habilidades relacionadas à governança e à avaliação dos sistemas tendem a ganhar relevância ao lado das competências necessárias para o desenvolvimento dos próprios agentes.
Outro exemplo é a IA multimodal, formada por sistemas capazes de processar diferentes formatos de informação. A tecnologia pode ser aplicada para reduzir gargalos em fluxos de trabalho de suporte, além de atuar em atividades relacionadas a controle de qualidade e conformidade.
Já o enterprise RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma abordagem que permite fundamentar as respostas dos modelos de IA em documentos e bases de informação da própria empresa, inclusive com a indicação das fontes utilizadas. Para os especialistas citados pela publicação, essa é uma das aplicações especializadas com potencial de adoção em larga escala.
