A Inteligência Aumentada é fruto das incontáveis capacidades humanas potencializadas pela Inteligência Artificial. Este conceito resume a tendência “humano-máquina", cada dia mais adotada pelas empresas líderes.
Vamos entendê-lo em profundidade?
Continue lendo para saber:
Inteligência Aumentada é a colaboração entre pessoas e algoritmos para ampliar a capacidade humana de observar, analisar e decidir, combinando dados, modelos e interfaces. Sobretudo no que diz respeito a produzir decisões e ações mais rápidas e precisas em processos.
Para a Gartner, Inteligência Aumentada é “um padrão de design para um modelo de parceria centrado no ser humano". Nele, “pessoas e Inteligência Artificial trabalham juntas para melhorar o desempenho cognitivo, incluindo aprendizado, tomada de decisões e novas experiências”.
Quanto ao funcionamento da Inteligência Aumentada, ele se dá em ciclos perceber-analisar-ampliar-agir.
Neste sentido, podemos ilustrar com a seguinte situação comercial:
A cada decisão, o humano confirma, ajusta ou invalida, retroalimentando o modelo.
Em cenários complexos, a IA cria gêmeos digitais de processos para simular alternativas e estimar impacto em indicadores como taxa de ganho e receita incremental. Por exemplo, pipeline e cobertura por segmento.
O resultado é um fluxo contínuo em que as máquinas fazem cálculo, correlação e detecção de anomalias. E as pessoas, por sua vez, definem hipóteses, julgamentos e compensações.
Na prática, isso melhora a triagem de leads, calibra metas e territórios, otimiza agendas e antecipa gargalos no funil. Tudo com transparência sobre o motivo da recomendação.
Também monitora variáveis externas (preço, concorrência, sazonalidade) e ajusta automaticamente hipóteses e prioridades conforme a evidência.
Retomado recentemente com ênfase, a partir da popularização da IA, o conceito de Inteligência Aumentada não é nada novo. Ele nasceu em 1960, sob proposição de Douglas Engelbart – inspirado nas ideias de Ross Ashby e Vannevar Bush.
A tese de Engelbart era ampliar o intelecto humano com sistemas interativos.
Décadas depois, o termo “Augmented Intelligence” foi popularizado em gestão de tecnologia para enfatizar o caráter humano-centrado da IA.
No âmbito do IEEE Digital Reality, a iniciativa Sistemas Autônomos Simbióticos estruturou a taxonomia em três frentes:
Essa taxonomia consolida práticas como gêmeos digitais e automação contextual para suporte a processos decisórios.
Vale a pena remarcarmos que Inteligência Aumentada e Inteligência Artificial são conceitos diferentes. A primeira expande a capacidade humana; a segunda automatiza inferências e ações a partir de dados, com graus variados de autonomia.
Nos tópicos que seguem, entenda os detalhes.
Inteligência Artificial é o uso de técnicas de análise avançada e lógica. Incluindo aprendizado de máquina, para interpretar eventos, apoiar ou automatizar decisões e executar ações.
A definição, difundida pela Gartner, traduz o propósito prático da IA nos negócios. Basicamente, transformar dados em recomendações e atos operacionalizáveis, reduzindo a intervenção humana quando o problema é bem delimitado e mensurável.
Em termos de aplicação, isso abrange desde classificações e previsões até a execução de tarefas sob regras e metas previamente estabelecidas.
Em paralelo, a OCDE define um “sistema de IA” como baseado em máquina que, para objetivos explícitos ou implícitos, infere a partir de entradas como gerar saídas. Por exemplo, previsões, recomendações, conteúdos ou decisões. Capazes de influenciar ambientes físicos ou virtuais.
Essa formulação enfatiza que diferentes sistemas variam nos níveis de autonomia e adaptação após a implantação.
Para uso empresarial responsável, o enquadramento de risco e de confiança é essencial. O NIST propõe um framework para gestão de riscos de IA que apoia o desenho, o desenvolvimento e a utilização de sistemas confiáveis. Dessa forma, conectando práticas de governança, medição e melhoria contínua.
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Inteligência Aumentada, conforme já vimos, é um arranjo centrado no humano que estrutura uma parceria entre pessoas e sistemas de IA. Esse conceito se apoia na ampliação do desempenho cognitivo — aprendizagem, julgamento e tomada de decisão.
Em vez de buscar autonomia plena, a Inteligência Aumentada organiza ciclos nos quais a máquina calcula, correlaciona e sinaliza padrões. Ao mesmo tempo, o humano interpreta, decide e retroalimenta o sistema.
O que a torna única é a ênfase explícita em colaboração, transparência e controle humano.
A IA, por si, pode automatizar processos inteiros quando o domínio é estável. Já a Inteligência Aumentada assume que muitos cenários de negócios são ambíguos, dependem de conhecimento tácito e pedem decisões negociadas.
Assim, ela define papéis:
A literatura técnico-científica da IEEE chama essa visão de “sistemas autônomos simbióticos”. Distingue aumento das capacidades das máquinas, aumento das capacidades humanas e simbiose entre ambos.
Esta abordagem consolida práticas como gêmeos digitais e automação contextual para suporte à decisão.
Em Vendas, por exemplo, essa arquitetura se materializa em:
O ganho competitivo aparece quando a recomendação é confiável, rastreável e negociável. Assim, ela permite acelerar resultados sem abrir mão do contexto humano.
Vamos agora à aplicabilidade da Inteligência Aumentada nos negócios.
Basicamente, empresas usam Inteligência Aumentada para acelerar decisões críticas sem abrir mão do controle humano – como você verá nos tópicos que seguem.
Sistemas de pontuação e explicação sugerem onde focar o esforço comercial, enquanto o vendedor decide e retroalimenta o modelo.
Um exemplo vem da Schneider Electric que usa análises preditivas para qualificar oportunidades e orientar passos seguintes. Com isso, a companhia já reduziu em 30% o tempo para fechar negócios, sem perder controle sobre critérios e concessões.
Neste caso, há o acoplamento entre recomendação algorítmica e julgamento humano. Ele eleva a qualidade da esteira de oportunidades (pipeline) e encurta ciclos de venda, com trilhas auditáveis.
Em pagamentos, a malha de risco combina modelos de IA com equipes especializadas para bloquear golpes e ajustar regras em tempo real.
Em 2023, a Visa ajudou a bloquear aproximadamente US$ 40 bilhões em fraude. Em 2024, sua prática de “disrupção de golpes” evitou mais de US$ 350 milhões com tecnologia e processos conduzidos por pessoas.
O arranjo prioriza explicabilidade, revisão humana e aprendizado contínuo, elevando a precisão sem automatizar decisões sensíveis.
Na logística, roteirizadores inteligentes propõem percursos que os motoristas validam e ajustam conforme restrições operacionais.
O ORION, da UPS, resultou na redução de mais de 130 milhões de milhas por ano. E mais: na economia de 10 milhões de galões de combustível.
Aqui, a Inteligência Aumentada combina otimização algorítmica com experiência de campo. Isso cortando custos, emissões e atrasos sem retirar autonomia dos profissionais.
A Rolls-Royce aplica visão computacional e aprendizado de máquina para acelerar inspeções de motores e orientar planos de manutenção.
A iniciativa, um hub chamado de “Intelligent Borescope”, reduz significativamente o tempo de medição e laudo. Paralelamente, um contrato firmado pela corporação com a Airlink, sob a marca TotalCare, integra monitoramento, previsão e planejamento de reparos com suporte a decisões.
Neste caso, o especialista valida achados críticos e define intervenções. Ele, em sintonia com a tecnologia, equilibra segurança, disponibilidade de frota e custos.
Gêmeos digitais criam réplicas vivas de linhas e fábricas, permitindo simular cenários e ajustar parâmetros de produção.
É o que faz a Unilever. Ela opera gêmeos digitais baseados em Azure (Microsoft), conectando plantas em diferentes países para otimizar processos com dados em tempo real.
Com essa estratégia, as equipes usam as simulações para decidir mudanças e escalar melhorias com menos risco e maior velocidade de aprendizado.
Aqui está uma lista de vantagens que já podem ser percebidas na aplicação contemporânea da Inteligência Aumentada:
Implementar Inteligência Aumentada começa por alinhar objetivos de negócio, dados e governança. Em seguida, estrutura-se um ciclo contínuo de modelagem, decisão com humano no comando e melhoria baseada em evidências.
Com isso em mente, confira, a seguir, um passo a passo.
Amarre a iniciativa a metas estratégicas (receita, margem, satisfação, eficiência) e nomeie patrocinadores.
Estabeleça indicadores de valor e de risco desde o início. Você pode fazer isso seguindo a abordagem de gestão de riscos de IA do NIST. Ele, basicamente, recomenda objetivos claros e critérios de confiança mensuráveis.
Mapeie fontes internas e externas (CRM, ERP, dados de mercado etc.) e trate qualidade, linhagem e permissões.
Para tal, vale a pena usar um sistema de gestão de IA, como o descrito na ISO/IEC 42001. Uma solução que oriente processos, papéis e controles para manter dados e modelos sob governança.
Priorize problemas específicos. Por exemplo, priorização de contas, previsão de demanda, roteirização...
Use critérios de risco e benefício, conforme o já citado framework do NIST:
Organize ciclos baseados em perceber–analisar–ampliar–agir, com validações humanas nos pontos críticos e trilhas de auditoria.
Neste sentido, vale recorrer à literatura da IEEE sobre sistemas autônomos simbióticos. Ela distingue aumento de capacidades humanas, de máquinas e a simbiose entre ambos – a base da Inteligência Aumentada.
Construa modelos com dados representativos, defina métricas como precisão, cobertura, custo por decisão correta; e rode experimentos controlados.
Documente versões, testes e limitações; registre riscos residuais e planos de mitigação. Preferencialmente, siga boas práticas para avaliação e gestão de risco de IA.
Leve recomendações para onde a decisão acontece (CRM, ferramentas de atendimento, apps de campo).
Além disso, garanta explicações úteis, limites operacionais e opções de substituição manual. Tudo em linha com o padrão descrito pela Gartner e outras fontes confiáveis.
Implemente pilotos com grupos e períodos controle.
Meça ganhos em tempo de ciclo, conversão, receita e custos. Além disso, colete feedback dos usuários para refinar regras, limiares e mensagens antes de escalar de forma objetiva.
Padronize processos de monitoramento de desvio, requalificação de dados, revalidação de modelos e gestão de mudanças.
Estruture comitês para revisar riscos e incidentes e métricas-chave. Aqui, você também pode usar as normativas da ISO/IEC 42001 para auditar processos e melhorar continuamente.
Treine times em leitura de recomendações, limites de uso e reporte de falhas.
Em paralelo, alinhe incentivos (metas e rituais) para que a decisão assistida seja adotada e melhorada a cada ciclo.
Avalie impactos sobre clientes e colaboradores, documente bases legais e mecanismos de contestação.
A partir disso, registre decisões automatizadas e assistidas de forma rastreável, com papéis e responsabilidades definidos.
Líder em inteligência para Go-to-Market, a Cortex se orgulha de levar a Inteligência Aumentada a companhias dos mais variados setores. As soluções Cortex unificam captura e estruturação de dados, modelagem com IA, painéis, workflows, alertas e muito mais. Elas, em síntese, cobrem:
→ Dê o play neste vídeo e confira o manifesto da Cortex para um futuro com Inteligência Aumentada:
A Inteligência Aumentada consolida um modelo em que pessoas seguem no comando enquanto a IA amplia percepção, análise e tomada de decisão.
Conforme te mostramos, ela tem diferenças conceituais de aplicabilidade em relação à automação pura. Em síntese, trata-se de converter dados confiáveis em decisões rastreáveis e negociáveis, com ciclos de aprendizado que incorporam feedback humano.
Para capturar valor, sua implementação exige objetivo de negócio, patrocínio, dados governados, seleção de casos de uso, desenho “humano no comando”, MLOps, pilotos com métricas e escala responsável.
Esse percurso transforma a IA em um multiplicador de capacidades: equipes formulam hipóteses melhores, arbitram trade-offs com transparência e executam planos com agilidade.
E mais: quando a organização mede impacto e risco de ponta a ponta, a Inteligência Aumentada deixa de ser promessa tecnológica e passa a operar como disciplina de gestão orientada a resultados.
Sobre a Cortex
A Cortex é a empresa líder em Inteligência Aumentada. Caso queira saber como otimizar o processo comercial das empresas, ajudando-as a encontrar formas mais eficientes de chegar a seus clientes e fechar negócios, conheça nossa solução Cortex Growth.
Ou, se tiver urgência, não perca tempo: agende uma conversa com a equipe de especialistas Cortex!