De acordo com a OpenAI, a IA empresarial saiu do sandbox e agora está sendo usada para operações diárias com integrações profundas de fluxo de trabalho.
Novos dados da empresa mostram que as empresas estão agora atribuindo fluxos de trabalho complexos e com várias etapas aos modelos, em vez de simplesmente solicitar resumos de texto. Os números ilustram uma mudança difícil na forma como as organizações implementam modelos generativos.
Com a plataforma OpenAI servindo agora mais de 800 milhões de usuários semanalmente, um efeito “volante” está levando a familiaridade do consumidor para ambientes profissionais. O último relatório da empresa observa que mais de um milhão de clientes empresariais utilizam agora estas ferramentas, e o objetivo agora é uma integração ainda mais profunda.
Esta evolução apresenta duas realidades para os decisores: os ganhos de produtividade são concretos, mas uma divisão crescente entre os adoptantes “fronteiriços” e a empresa média sugere que o valor depende fortemente da intensidade de utilização.
Dos chatbots ao raciocínio profundo
A melhor métrica para a maturidade da implantação corporativa não é a contagem de licenças, mas a complexidade das tarefas
OpenAI relata que o volume de mensagens ChatGPT cresceu oito vezes ano após ano, mas um indicador melhor para arquitetos corporativos é o consumo de tokens de raciocínio de API, o que sugere que integrações mais profundas estão ocorrendo. Este número aumentou quase 320 vezes por organização – prova de que as empresas estão sistematicamente a instalar modelos mais inteligentes nos seus produtos para lidar com a lógica em vez de consultas básicas.
A ascensão de interfaces configuráveis apoia esta visão. Os usuários semanais de GPTs e Projetos Personalizados (ferramentas que permitem aos trabalhadores instruir modelos com conhecimentos institucionais específicos) aumentaram aproximadamente 19x este ano. Aproximadamente 20% de todas as mensagens empresariais são agora processadas através destes ambientes personalizados, indicando que a padronização é agora um pré-requisito para uso profissional.
Para os líderes empresariais que auditam o ROI dos assentos de IA, os dados oferecem evidências de economia de tempo. Em média, os usuários atribuem à tecnologia entre 40 e 60 minutos de tempo economizado por dia ativo. O impacto varia de acordo com a função: profissionais de ciência de dados, engenharia e comunicação relatam maiores economias (em média 60-80 minutos diários).
Além da eficiência, o software está alterando os limites das funções. Existe um efeito específico na capacidade técnica, particularmente no que diz respeito à geração de código.
Entre os usuários corporativos, a OpenAI afirma que as mensagens relacionadas à codificação aumentaram em todas as funções de negócios. Fora das funções de engenharia, TI e pesquisa, as consultas de codificação cresceram em média 36% nos últimos seis meses. Equipes não técnicas estão utilizando as ferramentas para realizar análises que antes exigiam desenvolvedores especializados.
As melhorias operacionais se estendem a todos os departamentos. Os dados da pesquisa mostram que 87% dos profissionais de TI relatam uma resolução mais rápida de problemas, enquanto 75% dos profissionais de RH observam um maior envolvimento dos funcionários.
Ampliando a lacuna de competência em IA empresarial
Os dados da OpenAI sugerem que está a formar-se uma divisão entre as organizações que simplesmente fornecem acesso a ferramentas e aquelas nas quais as integrações estão profundamente incorporadas nos seus modelos operacionais. O relatório identifica uma classe “fronteiriça” de trabalhadores – aqueles no percentil 95 de intensidade de adoção – que geram seis vezes mais mensagens do que o trabalhador médio.
Essa disparidade é gritante no nível organizacional. As empresas fronteiriças geram aproximadamente o dobro de mensagens por assento que a empresa média e sete vezes mais mensagens para GPTs personalizados. As empresas líderes não estão apenas a utilizar as ferramentas com mais frequência; estão investindo na infraestrutura e na padronização necessárias para tornar a IA uma parte persistente das operações.
Os usuários que realizam uma variedade maior de tarefas (aproximadamente sete tipos distintos) relatam economizar cinco vezes mais tempo do que aqueles que limitam seu uso a três ou quatro funções básicas. Os benefícios se correlacionam diretamente com a profundidade de uso, o que implica que um plano de implantação “leve” pode não proporcionar o ROI esperado.
Embora os setores de serviços profissionais, finanças e tecnologia tenham sido os primeiros a adotar e mantenham a maior escala de utilização, outros setores estão a correr para recuperar o atraso. O setor de tecnologia lidera com crescimento de 11x ano após ano, mas saúde e manufatura seguem de perto com crescimento de 8x e 7x, respectivamente.
Os padrões de adopção globais também desafiam a noção de que este é um fenómeno exclusivamente centrado nos EUA. O uso internacional está aumentando, com mercados como Austrália, Brasil, Holanda e França apresentando taxas de crescimento de clientes empresariais superiores a 140% ano após ano. O Japão também surgiu como um mercado-chave, detendo o maior número de clientes corporativos de API fora dos EUA.
OpenAI: integrações profundas de IA aceleram fluxos de trabalho empresariais
Exemplos de implantação destacam como essas ferramentas influenciam as principais métricas de negócios. A varejista Lowe’s implantou uma ferramenta voltada para os associados em mais de 1.700 lojas, resultando em um aumento de 200 pontos básicos na pontuação de satisfação do cliente quando os associados usaram o sistema. Além disso, quando os clientes online interagiram com a ferramenta de IA do retalhista, as taxas de conversão mais do que duplicaram.
No setor farmacêutico, a Moderna utilizou IA empresarial para acelerar a elaboração de Perfis de Produtos Alvo (TPPs), um processo que normalmente envolve semanas de esforço multifuncional. Ao automatizar a extração de fatos importantes de enormes pacotes de evidências, a empresa reduziu as principais etapas analíticas de semanas para horas.
A empresa de serviços financeiros BBVA aproveitou a tecnologia para resolver um gargalo na validação legal da autoridade signatária corporativa. Ao construir uma solução generativa de IA para lidar com consultas jurídicas padrão, o banco automatizou mais de 9.000 consultas anualmente, liberando efetivamente o equivalente a três funcionários em tempo integral para tarefas de maior valor.
No entanto, a transição para a IA de nível de produção exige mais do que a aquisição de software; requer prontidão organizacional. Os principais bloqueadores para muitas organizações não são mais as capacidades do modelo, mas a implementação e as estruturas internas.
As empresas líderes permitem consistentemente a integração profunda do sistema, “ativando” conectores que fornecem aos modelos acesso seguro aos dados da empresa. No entanto, cerca de uma em cada quatro empresas não deu este passo, limitando os seus modelos ao conhecimento genérico e não ao contexto organizacional específico.
A implantação bem-sucedida depende do patrocínio executivo que estabelece mandatos explícitos e incentiva a codificação do conhecimento institucional em ativos reutilizáveis.
À medida que a tecnologia continua a evoluir, as organizações devem ajustar a sua abordagem. Os dados da OpenAI sugerem que o sucesso agora depende da delegação de fluxos de trabalho complexos com integrações profundas, em vez de apenas pedir resultados, tratando a IA como o principal motor para o crescimento das receitas empresariais.
Veja também: AWS re:Invent 2025: Agentes Frontier AI substituem chatbots
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