A Engineering Brasil aposta na inteligência artificial para reorganizar processos, aumentar a produtividade e impulsionar novos negócios
A inteligência artificial deixou de ser uma iniciativa experimental para se tornar um vetor estratégico de eficiência na Engineering Brasil. A empresa colocou a IA no centro de sua operação com a meta de elevar a produtividade em mais de 30% até o fim de 2026, por meio da automação de processos, desenvolvimento de software assistido e otimização de áreas como atendimento, suporte, operações e backoffice. A estratégia reflete um movimento crescente do mercado de transformar investimentos em IA em ganhos concretos de desempenho e novos modelos de negócio.
A Engineering Brasil reorganiza sua operação para integrar a inteligência artificial aos processos de negócio, com foco em produtividade e eficiência operacional
A Engineering Brasil iniciou uma reestruturação de sua operação ao colocar a inteligência artificial (IA) no centro da execução do negócio. A iniciativa tem como objetivo aumentar a eficiência operacional por meio da revisão de processos, da automação de rotinas e da priorização de projetos com maior impacto financeiro. A expectativa da empresa é alcançar ganhos superiores a 30% em produtividade até o fim de 2026, especialmente em áreas como desenvolvimento de produtos, atendimento, operações, suporte técnico e backoffice.
Parte do Grupo Engineering, multinacional de tecnologia da informação, a Engineering Brasil atende empresas dos setores de indústria, energia, telecomunicações e serviços, entre elas TIM, Claro, Suzano, Votorantim, Vale, Axia Energia, Sabesp, Lactalis, Volvo e Pfizer.
A estratégia é implementada em um contexto de avanço da adoção de IA pelas empresas, mas ainda com desafios na geração de resultados. Segundo a McKinsey, 88% das organizações já utilizam a tecnologia em alguma área, embora poucas consigam escalar iniciativas com impacto consistente nos negócios.
Na Engineering Brasil, o uso da inteligência artificial foi estruturado como uma disciplina operacional, com critérios definidos para priorização de projetos. “O mercado avançou na adoção, mas ainda existe dificuldade em capturar valor. O que muda o jogo não é usar mais tecnologia, mas definir onde ela gera impacto real e priorizar essas frentes”, afirma Cristiano Franco, diretor da área de IA e Dados da companhia.
O programa foi organizado em duas frentes: eficiência interna e geração de novos negócios. Atualmente, a empresa reúne dezenas de iniciativas em andamento e registrou crescimento superior a 160% no volume de aplicações voltadas à eficiência operacional nos últimos meses. Além disso, mantém um pipeline de projetos em fase de mensuração de retorno.
As aplicações de IA estão concentradas em áreas consideradas críticas para a operação, como automação de atendimento e suporte, desenvolvimento de software assistido, monitoramento de sistemas, gestão do conhecimento e otimização de processos administrativos, incluindo o entendimento das necessidades dos clientes e a elaboração de propostas comerciais.
O desenvolvimento de software é uma das frentes com resultados já mensurados. Segundo a empresa, o uso de ferramentas de apoio à codificação permitiu registrar ganhos superiores a 30% de eficiência, considerando projetos internos e benchmarks. Em um dos casos avaliados, o prazo estimado para desenvolvimento foi reduzido de três meses para um mês e meio, com impacto na produtividade e na satisfação do cliente.
Além da redução do tempo de execução, a estratégia também modifica a distribuição das atividades dentro da operação. “Quando você reduz o peso da execução repetitiva, abre espaço para que o time atue com mais inteligência sobre o processo. Esse é o tipo de ganho que sustenta produtividade no longo prazo”, diz Franco.
Outro aspecto da estratégia é utilizar a própria operação como ambiente de validação das soluções. Antes de serem disponibilizadas ao mercado, as aplicações passam por testes internos, processo que, segundo a empresa, contribui para reduzir riscos e encurtar o ciclo entre desenvolvimento e implementação.
A companhia também avalia transformar soluções criadas para demandas internas em produtos e ofertas para clientes, conectando ganhos de eficiência à geração de novos negócios. Para acompanhar a evolução do programa, foi criada uma estrutura de governança dedicada ao monitoramento de indicadores como retorno sobre investimento (ROI), redução de esforço operacional e evolução da capacidade produtiva. Parte das iniciativas já apresenta retorno mensurado, enquanto outras seguem em fase de avaliação.
Com essa estratégia, a Engineering Brasil aposta em um modelo no qual o aumento da eficiência operacional está associado à reorganização de processos e ao ganho de produtividade, sem depender da expansão da estrutura.
Para Franco, o principal desafio da adoção da inteligência artificial deixou de ser tecnológico. “A discussão avançou, mas a execução ainda é fragmentada. Sem integração com processos, dados e sistemas, a IA tende a gerar esforço adicional em vez de resultado. O diferencial agora está na capacidade de incorporar essas iniciativas ao funcionamento real da empresa”, finaliza.
Sobre a Engineering Brasil
A Engineering Brasil, parte do Grupo Engineering, é uma companhia global de Tecnologia da Informação e consultoria especializada em Transformação Digital, com sede na Itália, mais de 80 escritórios e aproximadamente 14.000 colaboradores na Europa, América do Sul e América do Norte. A companhia apoia organizações no desenvolvimento de sua vantagem competitiva por meio de uma abordagem orientada aos negócios, evoluindo em jornadas de API, Dados e IA, com soluções completas para reconfigurar e inovar a cadeia de valor, a fim de gerar novos modelos de negócio e aprimorar a experiência do cliente. Presente há 18 anos no Brasil, sendo responsável por transformar operações como TIM, Claro, Sabesp, Axia Energia, Nestlé, Volvo, Pfizer, entre outras. Com mais de 800 colaboradores, a Engineering Brasil é uma das maiores e mais inovadoras empresas presentes no país e considerada um dos melhores lugares para se trabalhar.
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