Como implementar IA nas empresas: riscos, benefícios e por onde começar

Na Snyk, acreditamos que a inovação em IA começa com a confiança, conquistada por meio de uma governança clara, boas práticas de segurança e entrega comprovada de valor. À medida que ampliamos nossas iniciativas de IA em toda a empresa, aprimoramos continuamente nossa forma de implementar essa tecnologia para que ela seja não apenas rápida e funcional, mas também segura e responsável.

Esteja você nos primeiros estágios de planejamento ou já fazendo experimentos, veja alguns dos principais pontos de atenção e oportunidades de alto impacto para começar a implementar IA na sua organização.

Principais questões a abordar desde o início

A qualidade dos dados é inegociável

“A IA inteligente não funciona bem com dados de entrada ruins.” – Jeff McMillan, Morgan Stanley

Nossos primeiros sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG) comprovaram isso rapidamente: resultados de alta qualidade exigem dados estruturados e de alta qualidade. Falhas na documentação, metadados inconsistentes ou APIs inacessíveis criavam obstáculos e comprometiam os resultados, mesmo com modelos de ponta.

Conclusão: Priorize a organização dos dados antes de investir pesado em ferramentas de IA. Crie bases de conhecimento estruturadas e pesquisáveis e disponibilize-as por meio de APIs. Em muitos casos, a própria IA pode ajudar a identificar lacunas ou inconsistências no conteúdo.

A IA traz desafios específicos de segurança e privacidade

Ao contrário dos softwares tradicionais, os fluxos de trabalho com IA geralmente:

• Enviam dados confidenciais para plataformas de LLMs de terceiros.

• Tornam menos transparente a forma como as entradas são processadas (inferência de “caixa-preta”).

• Geram conteúdo que pode acarretar responsabilidades em interações com clientes.

Na Snyk, desenvolvemos diretrizes de classificação de dados específicas para IA e modelos de consumo por níveis para ajudar as equipes a decidir com segurança quais ferramentas de IA são adequadas para cada caso de uso.

Conclusão: Incorpore segurança e governança desde o início. Para dados confidenciais, prefira LLMs hospedados em ambientes privados ou ferramentas que operem dentro do seu perímetro de segurança.

Alinhar expectativas é tão importante quanto escolher o modelo

É fácil superestimar o que a IA pode entregar no curto prazo — e subestimar o quanto ela vai transformar as coisas no longo prazo. No início da adoção, as estruturas genéricas de ROI nem sempre se aplicam.

Na Snyk, definimos métricas de sucesso específicas para cada caso de uso, incluindo:

• Taxas de precisão na recuperação de conhecimento.

• Níveis de adoção pelas equipes internas.

• Índices de satisfação obtidos por meio de ciclos de feedback.

Conclusão: Defina metas realistas e específicas para cada caso de uso desde o início e inclua avaliações contínuas.

Aborde de frente o impacto nas pessoas

A adoção da IA gera preocupações legítimas entre os funcionários sobre automação, mudanças de função e relevância das habilidades. A melhor resposta é agir com transparência e capacitar as pessoas.

Conclusão: Apresente a IA como um recurso de apoio, não de substituição. Vimos bons resultados ao combinar a adoção da IA com programas abrangentes de treinamento e redes internas de multiplicadores.

Por onde começar: casos de uso de IA de alto valor

1. Recuperação de conhecimento com sistemas RAG

Hoje, nossos aplicativos internos de RAG respondem a centenas de perguntas por semana, acelerando a integração de novos funcionários, reduzindo os ciclos de suporte e melhorando a experiência dos desenvolvedores.

Por que funciona:

• Valor mensurável desde o primeiro dia.

• Ciclo de aprimoramento integrado (documentação melhor = IA melhor).

• Aplicação ampla em diferentes funções.

Dica: Inclua um ciclo de feedback na experiência do usuário para identificar alucinações rapidamente e aumentar a relevância.

2. Geração e aprimoramento de conteúdo

Implementamos ferramentas de IA na equipe de Relações com Desenvolvedores para ajudar na criação de rascunhos para o blog, resumos de eventos e reescrita de documentação. Os resultados?

• Mais agilidade nas entregas.

• Mais consistência no tom entre os diferentes materiais.

• Menos tempo em revisões repetitivas e mais foco em narrativas estratégicas.

Dica: Comece com conteúdo interno, que envolve menos riscos, e depois amplie para materiais externos, quando as proteções já estiverem validadas.

3. Análise e resumo de dados

Ferramentas de IA capazes de resumir informações sobre ameaças, identificar padrões em grandes volumes de logs e gerar análises claras podem trazer grandes benefícios para as equipes de segurança.

Dica: Procure tarefas de análise repetitivas e de alto volume, com entradas e resultados bem definidos — como a triagem de alertas ou o agrupamento de CVEs.

4. Automação de fluxos de trabalho com IA

Estamos explorando o uso de IA em operações administrativas, como a análise de contratos em compras, a classificação de chamados no suporte e os processos de integração no RH.

Dica: Comece com fluxos de trabalho bem documentados e de baixo risco para o negócio. Priorize resultados rápidos e ganhos de tempo mensuráveis.

Como se preparar para o sucesso no longo prazo

Não importa por onde você comece: estes princípios ajudam a construir uma base sólida:

• Comece pequeno: Escolha projetos-piloto independentes e com limites bem definidos.

• Fique longe de processos críticos: Comprove a confiabilidade antes de mexer nos sistemas de produção.

• Crie ciclos de feedback: No início, a participação humana é essencial.

• Resolva problemas reais: Não deixe que novidades chamativas desviem o foco do valor para o negócio.

• Compartilhe histórias de sucesso: Relatos internos ajudam a ganhar impulso.

Segurança não é um recurso — é a base de tudo

Na Snyk, a segurança não é adicionada depois que os sistemas de IA entram em operação: ela é incorporada desde o início. Da aplicação dinâmica de políticas do Snyk Guard aos fluxos de capacitação de desenvolvedores do Snyk Assist, nossas ferramentas de IA foram criadas para crescer com segurança e acompanhar a forma como os desenvolvedores trabalham no dia a dia.

Seus primeiros projetos de IA não precisam ser grandiosos. Mas devem ser intencionais, confiáveis e valiosos. Comece pequeno, monitore os resultados de perto e amplie com confiança.

Queremos compartilhar o que aprendemos à medida que nosso programa de IA evolui e estamos animados para ajudar a construir um futuro mais seguro e inteligente. Baixe o ebook Taming AI Code para saber como incorporar segurança ao desenvolvimento seguro.