Engineering Brasil projeta ganhos superiores a 30% em produtividade com IA e transforma operação em campo de teste
Companhia estrutura programa com foco em retorno financeiro e amplia uso da tecnologia em áreas do negócio
Julho de 2026 – A Engineering Brasil iniciou uma reconfiguração da sua operação ao colocar a inteligência artificial no centro da execução do negócio, com um objetivo claro: gerar eficiência mensurável. A empresa projeta capturar ganhos operacionais até o fim de 2026, a partir da revisão de processos, automação de rotinas e priorização de iniciativas com maior impacto financeiro. A expectativa é alcançar ganhos superiores a 30% em produtividade, especialmente em áreas como desenvolvimento de produtos, atendimento, operações, suporte técnico e backoffice.
Parte do Grupo Engineering, a companhia global de tecnologia da informação, atende grandes empresas de setores como indústria, energia, telecom e serviços, incluindo TIM, Claro, Suzano, Votorantim, Vale, Axia Energia, Sabesp, Lactalis, Volvo e Pfizer, entre outras. O movimento acontece em um momento em que a adoção de IA já avançou, mas a conversão em resultado ainda é limitada. Segundo a McKinsey, 88% das empresas utilizam a tecnologia em alguma área, mas poucas conseguem escalar iniciativas com impacto consistente no negócio.
Na Engineering Brasil, a estratégia foi organizar o uso da IA como disciplina operacional, com critérios claros de priorização. “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 estruturado em duas frentes: eficiência interna e geração de novos negócios. Hoje, a companhia acumula dezenas de iniciativas ativas e registrou crescimento superior a 160% no volume de aplicações voltadas à eficiência operacional nos últimos meses, além de um pipeline relevante ainda em fase de mensuração de retorno.
Na prática, a IA vem sendo aplicada em pontos de maior pressão operacional, como automação de atendimento e suporte, desenvolvimento de software assistido, monitoramento de sistemas, gestão de conhecimento e otimização de processos administrativos, incluindo no processo de entendimento das necessidades dos clientes e geração de propostas comerciais.
Um dos focos da iniciativa está no desenvolvimento de software. A companhia já conseguiu mensurar, entre desenvolvimentos de produtos internos e benchmark, ganhos superiores a 30% de eficiência nessa frente, com uso de ferramentas de apoio à codificação. Em um dos projetos internos, o prazo estimado foi reduzido de três meses para um mês e meio, com impacto direto na produtividade e satisfação do cliente.
Além da aceleração, o modelo altera a alocação de trabalho 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 ponto central da estratégia é usar a própria operação como ambiente de validação. As aplicações são testadas internamente antes de serem levadas ao mercado, o que reduz risco e encurta o ciclo entre desenvolvimento e implementação.
Esse modelo também abre espaço para novas receitas. Iniciativas criadas para resolver demandas internas já começam a ser avaliadas como produtos ou ofertas para clientes, conectando eficiência operacional à geração de negócios. A companhia estruturou ainda uma governança dedicada ao programa, com acompanhamento contínuo de métricas como ROI, redução de esforço e evolução de capacidade. Parte das iniciativas já apresenta retorno mensurado, enquanto outras seguem em fase de avaliação, com potencial de ampliação dos ganhos ao longo dos próximos ciclos.
Com a estratégia, a Engineering Brasil aposta em um modelo em que o ganho de eficiência não depende da expansão da estrutura, mas da capacidade de reorganizar processos e escalar produtividade. Para Franco, o desafio 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.
Publicação original: TI Inside
