A Microsoft Frontier Company detalha como a IA está a ser integrada em fluxos de trabalho reais em empresas como Unilever, 3M e Publicis.
A Microsoft Frontier Company, divisão focada na implementação prática de Inteligência Artificial, partilhou os resultados de quase 500 projetos desenvolvidos com mais de 200 clientes globais. O objetivo da unidade, liderada por Rodrigo Kede Lima, é transitar de demonstrações tecnológicas para a alteração efetiva dos processos operacionais das empresas.
Resultados práticos em setores diversos
A abordagem da Frontier foca-se na engenharia aplicada, redesenhando fluxos de trabalho com base em dados reais. Entre os exemplos documentados pela Microsoft, destacam-se:
- Northern Trust: A automação de processos de integração de clientes no Excel e SharePoint reduziu o tempo de preparação de dados de duas semanas e meia para três dias, uma melhoria de 83%.
- KT: A operadora de telecomunicações sul-coreana implementou o AIO-Net, um agente de IA que deteta problemas de rede em dois a três minutos, comparativamente aos mais de dez minutos necessários anteriormente.
- 3M: Está a automatizar a gestão de encomendas com agentes de IA para verificações de crédito e atualizações de sistema, visando a redução de esforço manual e maior consistência operacional.
- Saint-Gobain: Utilizou a ferramenta Microsoft Discovery para compilar 62 000 patentes e 44 000 resumos de investigação num sistema de conhecimento em poucas horas, acelerando a identificação de novos aditivos para cimento.
A Unilever, por sua vez, integrou um gémeo digital na sua fábrica em Pondicherry, utilizando a plataforma NVIDIA Omniverse alojada no Azure para monitorizar o desempenho em tempo real e antecipar falhas na linha de produção.
O desafio da escala
Segundo dados da IDC citados pela Microsoft, embora 66% das organizações reportem resultados transformadores com IA, apenas 48% conseguem escalar estes ganhos de forma consistente. A Microsoft Frontier defende que a chave para a sustentabilidade nestes projetos reside na combinação de engenharia rápida com a transferência de conhecimento para as equipas internas, garantindo que os clientes possam governar e melhorar os seus próprios sistemas de IA a longo prazo.
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