Fonte: Forbes Brasil · Síntese editorial da GL Inteligência Contábil.
Julho foi um mês decisivo para quem acompanha o uso prático da inteligência artificial nas empresas. Em menos de 48 horas, Microsoft e Amazon anunciaram investimentos bilionários com um objetivo em comum: ajudar negócios a extrair valor real das ferramentas de IA que já contrataram, mas que muitas vezes ficam subutilizadas. A Microsoft destinou US$ 2,5 bilhões (R$ 12,78 bilhões) para criar uma nova unidade dentro da empresa, com mais de 6 mil profissionais dedicados a implementar soluções de inteligência artificial diretamente na rotina dos clientes.
Esse movimento não é isolado. Junto com outras novidades do mês, como agentes que trabalham sozinhos por horas, pedidos feitos direto dentro de conversas com chatbots e uma avaliação de segurança que reprovou parte do setor, o cenário mostra uma mudança de fase na inteligência artificial: sair da promessa e chegar ao uso concreto dentro do negócio. Para você, gestor ou empresário, entender essas mudanças ajuda a decidir onde vale a pena investir tempo e dinheiro e onde ainda é preciso manter as rédeas na mão.
O que muda na prática
O principal recado por trás dos investimentos da Microsoft e da Amazon é simples: contratar uma plataforma de inteligência artificial não é o mesmo que usá-la de forma eficiente. Muitas empresas assinam esses serviços, mas não mudam processos internos, e a tecnologia acaba parada. As duas gigantes perceberam que o gargalo não está mais em criar modelos de IA mais potentes, e sim em ajudar as empresas a colocá-los para funcionar no dia a dia. A Amazon, por exemplo, destinou US$ 1 bilhão (R$ 5,11 bilhões) para enviar pequenas equipes de especialistas às empresas clientes por até 45 dias, atuando lado a lado com as equipes internas.
Outra mudança relevante é o avanço dos agentes de inteligência artificial. A OpenAI lançou uma ferramenta capaz de reunir informações de diferentes aplicativos, organizar uma tarefa em etapas e trabalhar sozinha por horas até entregar um relatório, uma apresentação ou um documento pronto, interrompendo o usuário apenas quando uma decisão realmente exige uma pessoa. Até pouco tempo, esse tipo de recurso era reservado a contratos corporativos caros. Agora, está disponível também na versão gratuita, o que amplia o acesso para negócios de menor porte.
Também chamou atenção a chegada de vendas diretamente dentro de conversas com chatbots. Restaurantes nos Estados Unidos já conseguem receber pedidos de clientes que estão simplesmente conversando com o ChatGPT ou com o Claude, sem precisar configurar nada de complexo. O pedido cai automaticamente no sistema de vendas e na tela da cozinha do estabelecimento, e a taxa cobrada é a mesma já praticada em pedidos online. É o primeiro sinal concreto de que um chatbot pode funcionar como canal de vendas, e não apenas como ferramenta de atendimento ou redação de textos.
Quem precisa ficar atento
Se o seu negócio vende produtos ou serviços diretamente ao consumidor, vale acompanhar de perto essa tendência de compras dentro de conversas com IA. A pergunta prática é: o seu produto poderia ser comprado no meio de uma conversa em que o cliente pede uma recomendação para a inteligência artificial? Empresas que conseguem responder sim a essa pergunta tendem a sair na frente.
Também merece atenção um levantamento independente que avaliou a segurança de nove grandes empresas de inteligência artificial, analisando 37 critérios diferentes. Mesmo a empresa mais bem avaliada, a Anthropic, recebeu apenas a nota C+. OpenAI e Google DeepMind ficaram com C, enquanto xAI, DeepSeek e Mistral foram reprovadas. Segundo os avaliadores, várias empresas do setor reduziram compromissos de segurança que haviam assumido anteriormente.
| Empresa | Nota no índice de segurança |
|---|---|
| Anthropic | C+ (melhor nota do setor) |
| OpenAI | C |
| Google DeepMind | C |
| xAI, DeepSeek e Mistral | Reprovadas |
Esse resultado reforça um ponto importante para quem usa IA no negócio: mesmo as próprias empresas que criam essas ferramentas reconhecem que ainda há falhas de segurança a corrigir. Uma pesquisa da Anthropic foi na mesma direção, ao identificar uma região interna do modelo Claude onde ele organiza ideias antes de responder. Em testes, palavras relacionadas a um tema específico continuaram presentes internamente mesmo quando não apareciam na resposta final, e em outro experimento, termos ligados a fraude surgiram nesse processo interno antes de uma
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