O que é IA empresarial?
A IA empresarial reúne pessoas, processos e tecnologia para viabilizar a jornada rumo a uma empresa autônoma. É a base estratégica para a evolução das organizações em direção à autonomia, conectando trabalhadores humanos, IA agêntica e tomada de decisão automatizada em um único ecossistema colaborativo que completa processos de ponta a ponta. Quando orquestrada de maneira eficaz, essa combinação aumenta a eficiência operacional, impulsiona a inovação e melhora a tomada de decisões em um ambiente de negócios cada vez mais acelerado e complexo.
A explosão da IA agêntica e dos agentes autônomos, com projeção de 40% das aplicações empresariais até 2026, aumenta consideravelmente a importância e a urgência da IA empresarial. Para se manterem competitivas, as grandes organizações precisam ter a capacidade de agir mais rapidamente, expandir suas operações e estimular a inovação. A IA empresarial oferece a solução, liberando os funcionários para se concentrarem em tarefas estratégicas e cognitivas, automatizando tarefas rotineiras e aproveitando os dados para tomar decisões mais rápidas e bem informadas.
Neste artigo, vamos definir o que é IA empresarial, explorar como ela funciona, examinar suas aplicações no mundo real, explicar como medir o sucesso e discutir o papel da Automation Anywhere na aceleração da jornada para se tornar uma empresa autônoma.
Da IA empresarial à empresa autônoma
Uma empresa autônoma utiliza a Automação Agêntica de Processos (APA) para orquestrar a automação robótica de processos (RPA), agentes de IA e colaboradores humanos, automatizando até 80% dos processos, inclusive fluxos complexos e de ponta a ponta. As empresas autônomas desfrutam de maior eficiência, escalabilidade e inovação para oferecer experiências melhores, mais rápidas e mais personalizadas aos clientes, ao mesmo tempo em que reduzem riscos e custos.
A IA empresarial possibilita uma empresa autônoma, começando com a automação simples de tarefas e eventualmente alcançando autonomia em toda a empresa. Nos estágios mais iniciais dessa jornada, os trabalhadores humanos são auxiliados por automações simples. Em seguida, agentes de IA inteligentes são incorporados para auxiliar colaboradores humanos em processos mais complexos. Por fim, a APA e os agentes de IA assumem tarefas baseadas em decisões para executar processos de maneira autônoma, contando com a supervisão de trabalhadores humanos.
- A automação assistida utiliza automações no nível das tarefas e IA agêntica para ajudar os trabalhadores humanos, apoiar a tomada de decisões e acelerar os processos, mantendo simultaneamente a supervisão humana.
- As empresas nesta fase têm proteções em vigor, uma base de dados estável e são hábeis no uso de automação e ferramentas básicas de IA para testar soluções para tarefas como análise de dados e apoio à tomada de decisões.
- A automação inteligente adiciona APA para orquestrar RPA, agentes de IA e trabalhadores humanos em processos complexos e completos, concluindo muitas tarefas de maneira autônoma, mantendo os humanos envolvidos para supervisão e decisões importantes.
- As empresas nesta fase têm uma estrutura e uma plataforma de governança estabelecidas para garantir a segurança e o uso responsável da IA à medida que a automação se expande por toda a empresa. Os trabalhadores humanos e a IA colaboram em processos complexos, e a IA oferece análises preditivas e em tempo real.
- As empresas autônomas ampliam a APA para criar sistemas de APA e IA agêntica independentes e com autoaprendizado que gerenciam, executam e controlam processos com o mínimo de envolvimento humano.
- As empresas nesta fase utilizam automações tradicionais baseadas em regras, além de componentes mais adaptáveis e inteligentes, com os trabalhadores humanos ainda envolvidos na supervisão ou na tomada de decisões importantes.
A maioria das organizações já embarcou nessa jornada, seja apenas começando a usar pilotos de automação assistida por precisão ou já trabalhando para expandir a IA agêntica e a APA por todos os cantos da empresa. A IA empresarial torna tudo isso possível.
Aplicativos de IA empresarial
A IA empresarial está transformando as empresas ao automatizar fluxos de trabalho complexos e destacar oportunidades para novas formas de operar e otimizar. Todos os setores se beneficiam da IA empresarial, demonstrando sua versatilidade em oferecer valor real para diversas necessidades, estruturas e tamanhos de negócios. As aplicações vão desde a detecção de fraudes e avaliação de riscos em empresas de serviços financeiros até diagnósticos, recomendações de tratamento e monitoramento de sistemas essenciais na área da saúde.
As aplicações intersetoriais da IA empresarial incluem:
Telecom: a SoftBank usa IA empresarial para criar capacidade equivalente a 4.500 funcionários em tempo integral
- Desafio: esta empresa de telecomunicações desejava fazer a transição da RPA para estágios mais avançados de IA empresarial, com o objetivo de automatizar atividades de maior valor e ir além da automação de tarefas rotineiras.
- Solução: usando IA generativa e o Sistema de Automação Agêntica de Processos da Automation Anywhere, a SoftBank equipou equipes para identificar e implementar automações de IA empresarial que simplificaram processos e reduziram a dependência da intervenção humana.
- Impacto: a SoftBank reestruturou e automatizou o equivalente a 4.500 funcionários em tempo integral, economizando 700 horas em previsões de volume de chamadas habilitadas por IA e reduzindo as horas de recrutamento em 85%. A empresa está agora se empenhando para se tornar uma empresa autônoma, incorporando APA e IA agêntica para análise e tomada de decisões estratégicas que aumentam a eficiência operacional.
Agricultura: a Cargill economiza US$ 15 milhões com IA empresarial, reduzindo o processamento de pedidos para menos de 1 minuto
- Desafio: este produtor de produtos agrícolas e industriais pretendia melhorar a eficiência do seu processo de gestão de encomendas, que lida com encomendas de milhares de empresas, desde grandes empresas a pequenos agricultores, em inúmeros formatos.
- Solução: usando IA agêntica e o Sistema de Automação Agêntica de Processos da Automation Anywhere, a Cargill automatizou 70% do seu processo de gerenciamento de pedidos sem nenhuma interrupção nos negócios e com melhorias imediatas na experiência do cliente.
- Impacto: a Cargill agora economiza até US$ 15 milhões por ano apenas neste único fluxo de trabalho, com pedidos processados em menos de um minuto. Com os funcionários livres da tediosa tarefa de inserir pedidos manualmente, eles têm mais tempo para se concentrar em construir relacionamentos mais sólidos com os clientes.
Serviços: a KPMG obtém um impacto de US$ 90 milhões com a IA empresarial, além de US$ 150 milhões em oportunidades futuras de automação
- Desafio: esta empresa global de serviços profissionais estava aumentando a eficiência operacional ao reduzir as cargas de trabalho. Tudo começou com a automação de tarefas no processo de recrutamento de candidatos, onde o sucesso inicial deu à empresa a confiança necessária para explorar a IA empresarial em processos mais complexos.
- Solução: utilizando APA e IA agêntica em conjunto com a Document Automation da Automation Anywhere, a KPMG automatizou a coleta de conhecimento e a criação de novas experiências de aprendizado. Esses processos foram orquestrados com o Sistema de Automação Agêntica de Processos da Automation Anywhere, que é usado para criar agentes de IA com autoaprendizado que preveem e evitam problemas futuros.
- Impacto: a KPMG reduziu os pedidos em atraso em US$ 50 milhões e economizou US$ 30 milhões ao acelerar o prazo médio de recebimento. Olhando para o futuro, a empresa já identificou US$ 150 milhões em oportunidades futuras de automação, possibilitadas pela IA empresarial.
Por que a IA empresarial (bem feita) é importante agora
Nos casos de uso acima e em inúmeras outras organizações em todo o mundo, a IA empresarial proporciona melhorias mensuráveis nos negócios. As automações em nível de tarefa, combinadas com agentes cognitivos de IA orquestrados pela APA, eliminam gargalos, aumentam a agilidade dos negócios, quebram silos de informação e dão aos trabalhadores humanos a liberdade de se concentrarem no que é mais importante.
Mas isso não é tudo. Aqui estão outras áreas em que a IA empresarial apresenta benefícios reais:
- Velocidade operacional e produtividade: processos que levavam semanas de trabalho manual podem ser concluídos em segundos com a IA empresarial. A Alight utiliza a Automation Anywhere para processar solicitações seis vezes mais rápido do que os métodos manuais, reduzindo o volume de chamadas pela metade. A Sumitomo Rubber Industries utiliza a Automation Anywhere para reduzir os processos logísticos de 20 dias para 4 horas. A APA permite que as operações sejam executadas mais rapidamente, dando aos funcionários mais tempo para se concentrarem e refletirem, interagirem com clientes e partes interessadas e tomarem decisões com mais rapidez e confiança.
- Escalabilidade: a IA empresarial ajuda as empresas a expandir suas operações globais, facilitando processos mais rápidos que exigem menos recursos para serem concluídos. Ela também amplia o compartilhamento de conhecimento, onde a IA coleta insights de enormes conjuntos de dados em segundos e torna informações importantes instantaneamente acessíveis aos funcionários em toda a organização. Por exemplo, a IQVIA utiliza a Automation Anywhere para aumentar a eficiência analítica em 80% e reduzir os custos de entrada de dados em 65%.
- Inovação: a IA empresarial catalisa a inovação, a agilidade e a capacidade de resposta às dinâmicas do mercado. Ela automatiza o trabalho, otimiza o uso de recursos e proporciona tempo para aproveitar o potencial humano não utilizado, que pode ser aplicado para identificar problemas e encontrar novas oportunidades, enquanto a APA e os agentes de IA concluem processos vitais em segundo plano. Com a produtividade geral de P&D em declínio em muitos setores, a IA corporativa oferece aos trabalhadores tempo para desenvolver mais ideias e os insights para acelerar essa inovação.
- Governança e confiança: a IA empresarial melhora a governança ao incorporar automações com regras e diretrizes consistentes sobre como as informações são gerenciadas em toda a organização. Os agentes de IA aplicam padrões de qualidade de dados, monitoram a conformidade com os requisitos regulatórios e protegem informações confidenciais. As empresas líderes reconhecem o valor da governança, mesmo em suas iniciativas de IA: a Accenture descobriu que empresas que usam IA para impulsionar valor em toda a organização têm quase três vezes mais chances de possuir programas de governança de IA em vigor.
- Eficiência de custos: a IA empresarial gera reduções consideráveis de custos ao otimizar fluxos de trabalho e reduzir o uso de recursos para alcançar maior eficiência, diminuindo despesas operacionais e, ao mesmo tempo, mantendo ou melhorando a qualidade e a produção. A Synergy utiliza a Automation Anywhere para gerenciar exceções de faturamento (179 mil por ano), aumentando a eficiência e gerando uma economia de US$ 2,3 milhões por ano.
Desafios na implementação da IA empresarial
A IA empresarial oferece ganhos consideráveis em eficiência e possibilidades de redução de custos, mas a implementação da IA não é isenta de desafios. Reconhecer os desafios de implementar IA em escala empresarial é essencial para elaborar estratégias que garantam uma adoção bem-sucedida e maximizem o ROI. Cuidado com esses possíveis obstáculos:
Dificuldades com a coleta e integração de dados
A IA empresarial depende da coleta e integração de dados de alta qualidade provenientes de diversas fontes representativas do domínio em questão. Sistemas de dados díspares, silos de dados e formatos inconsistentes são obstáculos comuns que afetam a precisão e a eficácia dos modelos de IA.
Falta de experiência com IA
A falta de profissionais qualificados em IA capazes de projetar, desenvolver e gerenciar sistemas de IA de maneira eficaz pode atrasar a implementação de projetos de IA e limitar os benefícios das tecnologias de IA. As soluções incluem a qualificação dos funcionários existentes, a parceria com prestadores de serviços de IA e o uso de plataformas de IA sem código, como o AI Agent Studio da Automation Anywhere, que exigem um mínimo de conhecimento em ciência de dados para criar e implantar soluções baseadas em IA.
Justificativa do investimento inicial
A implementação de IA empresarial pode envolver investimentos iniciais substanciais em tecnologias, infraestrutura e treinamento. No entanto, muitas implementações de IA entregam valor imediatamente. No caso da Petrobras, a implementação de uma solução de automação de IA generativa proporcionou uma economia de US$ 120 milhões em apenas três semanas. É claro que implementações eficazes de IA continuarão a agregar valor a longo prazo, com retorno sobre o investimento proveniente de eficiências operacionais contínuas, economia de custos e crescimento da receita.
Falta de adesão das partes interessadas
Garantir a adesão de todas as partes interessadas da organização é fundamental para uma adoção bem-sucedida da IA. A resistência à mudança, a falta de clareza sobre os benefícios da IA e as preocupações com a perda de empregos podem impedir as iniciativas de IA nas empresas. Estratégias eficazes de gestão de mudança, proposições de valor claras e a demonstração da diversidade de casos de uso de IA e implementações bem-sucedidas de IA podem ajudar a alinhar as partes interessadas e gerar entusiasmo.
Práticas recomendadas para a implementação de IA empresarial
Uma vez que a adoção da IA está crescendo cada vez mais (90% das empresas esperam que os orçamentos para IA aumentem até 2026), não faltam práticas recomendadas para aprender com os sucessos e fracassos em todos os setores. Esses insights ajudam os líderes a lidar com as complexidades das implementações de IA empresarial para garantir que as iniciativas proporcionem um valor relevante e sustentável.
A seguir, apresentamos uma estrutura prática para operacionalizar a IA empresarial em escala.
Defina metas empresariais e métricas de sucesso. Identifique casos de uso específicos em que a IA pode agregar valor para ajudar a selecionar as ferramentas de IA certas e definir metas mensuráveis. Isso garante que os projetos de IA produzam resultados impactantes e contribuam para o alcance das metas.
Avalie a prontidão dos dados e da infraestrutura. Procure ou desenvolva pipelines de dados de alta qualidade e implemente estruturas de governança de dados para garantir um gerenciamento de dados consistente e seguro. Essas práticas aumentam a confiabilidade, confiança e segurança da IA e promovem a conformidade regulatória.
Comece com pilotos direcionados e de alto impacto. Os projetos-piloto permitem que as organizações testem a APA e a IA agêntica e demonstrem benefícios tangíveis antes de ampliar a escala. Por exemplo, a Merck testou automações para o processamento de documentos relacionados à conformidade, economizando 150.000 horas e dando início a iniciativas de IA empresarial em operações, desenvolvimento de produtos, cadeia de suprimentos e outras áreas.
Estabeleça uma governança responsável de IA e automação. Implemente proteções e infraestruturas para orientar a IA corporativa e possibilitar IA e automação responsáveis. Por exemplo, criar um comitê de ética de IA empresarial para analisar projetos e manter padrões de justiça e transparência gera confiança e garante a conformidade com os requisitos regulatórios.
Use a APA para orquestrar o pensamento de IA agêntica com a execução de RPA e supervisão humana. A APA aproveita as automações tradicionais baseadas em regras, além de componentes mais adaptáveis e inteligentes, permitindo que os processos de negócios fluam de maneira autônoma, enquanto os funcionários humanos permanecem envolvidos. Implemente uma plataforma de APA, como o Sistema de Automação Agêntica de Processos da Automation Anywhere, o quanto antes para garantir que todos os componentes de IA corporativa sejam integrados de maneira harmoniosa.
Avance e otimize continuamente. Reúna diferentes departamentos e partes interessadas para criar uma estratégia holística de IA empresarial que planeje a expansão e impulsione o sucesso coletivo. Crie um centro de excelência (CoE) e utilize ferramentas como o CoE Manager da Automation Anywhere para gerenciar, dimensionar e otimizar iniciativas de automação de maneira eficaz. Adotar uma abordagem adaptativa garante que as iniciativas de IA e automação permaneçam adaptáveis, eficazes e relevantes, proporcionando valor de maneira consistente a longo prazo.
Estratégia e arquitetura de IA empresarial
Base de dados e infraestrutura
A IA empresarial requer acesso a grandes volumes de dados de nível empresarial. Gerenciamento eficiente de dados, escalabilidade entre departamentos e capacidade de processar diversos tipos de dados são funcionalidades essenciais que garantem que a plataforma possa oferecer suporte às crescentes necessidades dos negócios sem comprometer o desempenho. As plataformas devem usar pacotes pré-construídos, APIs e plataforma de integração como serviço (iPaaS) para se integrarem perfeitamente às infraestruturas existentes e trazer dados em tempo real para a IA empresarial.
APA como a estrutura de automação que conecta os insights da IA à execução
As plataformas da APA coordenam agentes de IA, automação tradicional, APIs, documentos e trabalhadores humanos para criar automações orientadas por objetivos que planejam, executam, aprendem e se autocorrigem de maneira autônoma. As plataformas devem operar com segurança e responsabilidade com qualquer aplicativo, equipe, ambiente e dados para eliminar barreiras entre pessoas, aplicativos e processos.
Camada de governança e conformidade
As plataformas de IA empresarial devem incluir proteções seguras e governança para uma IA responsável, com segurança integrada para proteger dados confidenciais e garantir a privacidade e a conformidade regulatória. As plataformas devem oferecer ferramentas de observabilidade para auditar e monitorar os comportamentos dos agentes de IA, o uso das ferramentas e o desempenho, além de recursos de avaliação para comparar a precisão e a consistência.
Tendências futuras na IA empresarial
A IA empresarial está avançando rapidamente. Aqui estão algumas áreas em que as empresas podem começar a planejar e investir hoje para se manterem à frente da concorrência nos próximos anos.
- ROI: com a previsão de que os gastos com IA aumentem em mais de 30% ao ano até 2029, os líderes devem mostrar resultados reais e realmente expressivos desses investimentos, o que requer dados sobre implantações, desempenho e resultados da IA.
- Interoperabilidade: protocolos de comunicação como A2A e MCP permitem que agentes de IA colaborem entre sistemas, ressaltando a importância de uma abordagem de plataforma de APA agnóstica que centraliza governança, segurança, integrações e muito mais.
- Processos com prioridade para IA: para aumentar a escalabilidade, velocidade, precisão e produtividade da IA empresarial, as empresas redesenharão os processos para permitir que a IA entregue o resultado desejado sem intervenção humana.
- Treinamento: as empresas devem priorizar o treinamento e a qualificação dos funcionários para melhorar a competência em IA em toda a organização, permitindo que as equipes implementem a IA empresarial em mais áreas e com maior impacto.
A Automation Anywhere está moldando o futuro da IA empresarial e ajudando as organizações a avançarem rapidamente para se tornarem empresas autônomas. O Sistema de Automação Agêntica de Processos oferece uma plataforma unificada de orquestração que gera resultados concretos para os negócios por meio da automação em toda a empresa.
Medição do sucesso da IA empresarial
Conectar iniciativas de IA a resultados comerciais tangíveis garante que as empresas gerem valor e alcancem objetivos estratégicos. As organizações que seguem as práticas recomendadas de IA empresarial (como dados de alta qualidade, segurança e governança robustas e IA aplicada a objetivos comerciais claros) obterão um maior retorno sobre os investimentos em IA.
As principais métricas que as empresas podem acompanhar para medir o sucesso da IA agêntica incluem:
- Taxa de automação para medir a parcela de tarefas e processos automatizados dentro de uma equipe, departamento ou sistema.
- ROI que abrange impacto tangível, como agilidade e redução de custos, além de benefícios intangíveis, como aprimoramento de precisão e experiência.
- Adoção para mostrar a porcentagem de trabalhadores usando ferramentas de automação e a porcentagem de processos automatizados.
- Métricas de governança para quantificar a precisão da IA, violações de privacidade de dados, tempo de inatividade, explicabilidade e nível de maturidade do programa de governança.
- Velocidade de decisão para mostrar como as automações habilitadas por IA reduzem os tempos de ciclo, aceleram a disseminação de informações e proporcionam previsões e projeções mais precisas.
Acompanhe e relate essas e outras métricas de desempenho de IA empresarial semelhantes pelo menos uma vez por mês, ou utilize uma plataforma de APA que proporcione painéis em tempo real. Comunique frequentemente os progressos e as deficiências e realize revisões trimestrais para evitar potenciais problemas e compartilhar insights sobre as implantações de IA.
Como a Automation Anywhere impulsiona a empresa autônoma
Embora 88% das organizações já utilizem IA, 62% ainda estão apenas experimentando ou testando casos de uso limitados. Expandir a IA por toda a empresa, como qualquer esforço tradicional de transformação ou gestão de mudanças, pode ser desafiador, especialmente porque as oportunidades mais importantes de IA empresarial são processos complexos que envolvem muitos sistemas e equipes.
Tornar-se uma empresa autônoma requer repensar a própria estrutura das operações e definir um novo padrão para o que as organizações podem alcançar. Isso também requer uma plataforma de automação unificada que automatize de maneira integrada processos complexos e de longa duração entre departamentos, fornecedores e aplicativos para incorporar a IA em todos os aspectos das operações empresariais.
- Plataforma unificada de APA: a Automation Anywhere unifica RPA, IA agêntica, orquestração e muito mais, combinando tecnologia de automação tradicional com agentes de IA para automatizar até 80% dos processos, mantendo-se sempre independente de plataformas, ferramentas e fornecedores.
- Operações autônomas em grande escala: a Automation Anywhere permite que as empresas criem agentes de IA baseados em objetivos que executam, adaptam e tomam decisões automaticamente em todas as funções de negócios.
- Governança e confiança: a Automation Anywhere permite governança, conformidade e visibilidade de nível empresarial para otimizar fluxos de trabalho, aprimorar operações e expandir com confiança.
- Impacto nos negócios: a Automation Anywhere ajuda a liberar todo o potencial da IA agêntica, desde a descoberta de processos até o acompanhamento do ROI, para dimensionar automações que proporcionam ciclos de decisão mais rápidos, redução de custos operacionais, menor tempo de retorno e muito mais.
A Automation Anywhere oferece a infraestrutura que possibilita um caminho mais rápido para uma empresa autônoma. Os clientes passam rapidamente de pilotos de automação e experimentação para o uso de IA agêntica, obtendo ROI mensurável por meio de uma execução mais rápida, custos operacionais mais baixos e escalabilidade contínua. Soluções agênticas para contas a pagar, integração de clientes e outras funções onipresentes ajudam a acelerar ainda mais os ciclos de piloto para produção com agentes de IA governados e desenvolvidos especificamente para esse fim, que oferecem resultados reais em processos de negócios de alto impacto.
Perguntas frequentes.
Como a IA empresarial pode apoiar os objetivos de sustentabilidade e ESG?
Os requisitos de divulgação de ESG e sustentabilidade criam enormes encargos administrativos e de relatórios para as organizações. E as empresas estão gastando para acompanhar: apenas 7% estão reduzindo os orçamentos de ESG. A IA empresarial automatiza processos lentos e manuais de coleta de dados, relatórios e divulgação para reduzir custos, acelerar a tomada de decisões e proporcionar insights que impulsionam o impacto de ESG e sustentabilidade.
Quais são os maiores equívocos sobre a implementação da IA empresarial?
O maior equívoco sobre a implementação da IA nas empresas é a ideia frequentemente citada de que quase todos os projetos-piloto de IA fracassam. Na verdade, milhares de empresas estão observando impacto real e mensurável com implementações de IA de todos os portes. Outro equívoco comum sobre a implementação da IA empresarial é que ela eliminará empregos. Na verdade, pesquisas recentes mostram que houve crescimento nas vagas de emprego justamente para funções diretamente afetadas pela IA empresarial.
Qual é a diferença entre IA empresarial e uma empresa autônoma?
A IA empresarial possibilita uma empresa autônoma, gerenciando e direcionando a RPA para a execução em nível de tarefa e sendo orquestrada pela APA juntamente com os trabalhadores humanos. A empresa autônoma depende da IA empresarial como componente de pensamento, ação e escalabilidade da autonomia.
Como a IA empresarial afeta as funções da força de trabalho e os requisitos de habilidades?
A IA empresarial retira os trabalhadores humanos de tarefas rotineiras entediantes e os coloca em funções mais cognitivas, criativas e estratégicas. No entanto, a IA e a automação exigem que os trabalhadores em quase todas as funções adquiram novas habilidades, como o uso eficaz da IA generativa, maior familiaridade com dados, segurança e privacidade e, para aqueles que implantam IA, codificação, design e desenvolvimento de software.
Quais referências de ROI as empresas devem esperar de programas de IA maduros?
Um modelo de maturidade de recurso de IA oferece uma estrutura e um roteiro para se tornar uma empresa autônoma. Em cinco etapas, o modelo mostra como as empresas podem passar de automações básicas, conduzidas por humanos, para operações totalmente autônomas. Os programas de IA mais maduros têm IA agêntica que executa processos complexos com pouca supervisão humana, onde a IA gerencia e controla os processos enquanto os trabalhadores humanos tomam decisões importantes.
Como as regulamentações emergentes (como a Lei de IA da UE) afetarão a adoção da IA pelas empresas?
A Lei de Inteligência Artificial da União Europeia (Lei de IA da UE) cobre o desenvolvimento e o uso de IA na UE. Ela implementa requisitos de governança, gestão de riscos e transparência, além de limitar ou proibir aplicações de IA mais arriscadas. Embora possa parecer que esses tipos de regulamentações de IA retardarão a adoção da IA, o cumprimento das regras de transparência e governança estimulará as empresas a criar esforços de IA corporativos mais holísticos e centralizados, o que pode, na verdade, acelerar a adoção.
