Do Micro Ao Macro
Modelos de IA Plug & Play aceleram crescimento das PMEs brasileiras
Tecnologia no formato MaaS oferece agilidade, segurança e retorno imediato, já impulsionando faturamento e eficiência em empresas brasileiras.
O uso de modelos de inteligência artificial Plug & Play, também chamados de MaaS (Model as a Service), tem crescido entre pequenas e médias empresas no Brasil.
A tecnologia, disponível sob demanda e em formato terceirizado, oferece implementação rápida, segurança e monitoramento contínuo. Com isso, companhias conseguem utilizar dados para gerar ganhos imediatos em receita, redução de custos e maior eficiência operacional.
Segundo levantamento da Deloitte, 83% das organizações relatam demora excessiva na execução de projetos de IA e 92% apontam dificuldade em garantir confiabilidade.
A adoção do MaaS busca justamente eliminar essas barreiras. O modelo permite que empresas forneçam dados e recebam uma solução pronta para uso, entregue via API, com suporte 24 horas por dia e atualizações automáticas.
Acesso facilitado
De acordo com especialistas, o diferencial está na agilidade e no baixo risco. As empresas passam a ter acesso a modelos de machine learning prontos para rodar sem a necessidade de manter times robustos de dados. Esse formato democratiza a utilização da IA, antes restrita às grandes corporações.
Carlos Relvas, fundador da Datarisk, afirma que muitas companhias enfrentam dificuldades em alinhar equipes, manter pipelines estáveis e evitar a degradação de modelos ao longo do tempo. “Quisemos resolver esses entraves sem necessidade de alto investimento”, observa.
A proposta dos agentes de IA Plug & Play inclui desenvolvimento customizado, deploy em infraestrutura própria, integração em tempo real ou batch, monitoramento contínuo, dois retreinos anuais e suporte técnico especializado. Tudo em ambiente Azure, com anonimização e conformidade com a LGPD.
Casos práticos
O Guia de Motéis, plataforma que conecta usuários e estabelecimentos em todo o Brasil, adotou o modelo de IA e em apenas uma semana registrou crescimento de 10,1% em seus resultados. O ganho foi atribuído à otimização de taxas de serviço no aplicativo.
“O uso do MaaS possibilitou que nossas receitas saltassem sem grandes mudanças no processo operacional”, disse Rodolfo Elsas, CEO da empresa.
Outro exemplo vem do ReclameAQUI, que passou a automatizar 60% da moderação de reclamações em tempo real, atingindo 90% de acurácia.
“Tínhamos o desafio de analisar manualmente milhares de reclamações por dia. O modelo preditivo trouxe aumento de produtividade e qualidade no atendimento, além de reduzir custos internos”, explica David Marinho, executivo da companhia.
Potencial de mercado
A tendência deve se expandir nos próximos anos. Estudo da Precedence Research projeta que o mercado global de Model as a Service deve movimentar US$ 61,57 bilhões em 2025 e alcançar US$ 121,6 bilhões em 2034.
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