Já se passaram mais de três anos e meio desde que o ChatGPT da OpenAI provocou um grande interesse corporativo em ferramentas de inteligência artificial generativa para transformar o ambiente de trabalho. No entanto, a Hitachi, que conta com quase 290.000 funcionários ao redor do mundo, ainda não implementou uma única ferramenta de IA em toda a empresa para todos os trabalhadores do conglomerado japonês.
Essa abordagem mais cautelosa pode se mostrar acertada para a Hitachi, considerando que pesquisas apontam para uma alta taxa de fracasso em pilotos de IA nas empresas e um debate crescente sobre os custos da IA, levando a maioria dos grandes empregadores, como a Hitachi, a monitorar de perto o uso da IA no local de trabalho à medida que os custos aumentam.
Bala Krishnapillai, vice-presidente sênior e diretor de informação da divisão das Américas da Hitachi, afirma que existem diversas ferramentas de IA que foram amplamente adotadas pela força de trabalho da empresa. Sua estratégia interna de adoção de IA foca em três áreas. A primeira são ferramentas de produtividade do dia a dia, como Microsoft Copilot e Google Gemini, usadas para resumir e-mails, notas de reuniões e para traduções, esta última especialmente importante para as 607 subsidiárias que operam em 190 mercados globais.
Krishnapillai menciona que sua equipe de TI trabalha em estreita colaboração com líderes empresariais para avaliar e aprovar ferramentas específicas para o trabalho, que podem incluir a criação de conteúdo com IA, utilizada por profissionais criativos ou para análise competitiva para ajudar a equipe de vendas. A terceira área de foco é em desenvolvedores e assistentes de codificação em IA, onde a Hitachi colabora com a Anthropic.
“Do ponto de vista da estratégia de IA empresarial, não existe uma única solução,” diz Krishnapillai, que se juntou à Hitachi em 2018 e atua como CIO da divisão das Américas desde abril de 2025.
Embora incentive a adoção de IA em toda a empresa, Krishnapillai afirma que “o consumo de tokens é um aspecto importante. Estamos implementando alguns controles.” Alguns departamentos, onde a competitividade é considerada crucial, como pesquisa e desenvolvimento, não têm restrições ao uso de IA. Mas, de forma mais ampla, os gerentes de divisão são responsáveis pelo uso da IA em suas equipes e estão monitorando seus gastos.
Um desafio maior que Krishnapillai teve que enfrentar é a complexidade dos dados. Fundada em 1910 como uma única oficina de reparos de máquinas de mineração, a Hitachi hoje opera um vasto negócio que inclui sistemas ferroviários, produtos digitais, maquinário industrial, energia elétrica e renovável, e sistemas médicos. Classificada como #197 na Fortune Global 500, a Hitachi era mais conhecida pelo público geral por fabricar e vender eletrônicos de consumo, incluindo televisores e câmeras de vídeo, negócios dos quais se afastou completamente ao pivotar para a venda de sistemas e serviços digitais, que agora representam 27% da receita.
A Hitachi gera hoje uma receita anual de US$ 70 bilhões, um crescimento resultante de aquisições. Alguns dos negócios maiores da empresa nos últimos anos incluem os US$ 11 bilhões gastos na aquisição da divisão de redes elétricas da empresa suíça ABB e um acordo de US$ 9,6 bilhões para adquirir o fornecedor de software dos EUA GlobalLogic.
Um século de negociações resultou em uma quantidade de dados armazenados em mais de 150 sistemas diferentes de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), incluindo Salesforce, SAP e Microsoft. Quando as equipes de marketing e vendas trabalhavam em uma nova proposta de negócios, podia levar semanas para produzir um relatório de análise preciso.
“Temos uma enorme quantidade de dados armazenados em nosso ecossistema,” diz Krishnapillai. “Era inadministrável do ponto de vista de TI empresarial.”
Krishnapillai contratou a fornecedora de software empresarial Appian para conectar os dados em cima da infraestrutura legada, sem a necessidade de migração para um único banco de dados. Os dois principais benefícios dessa abordagem são que hoje, as equipes conseguem criar novos projetos em um ritmo mais rápido e com insights mais precisos do ecossistema de dados da Hitachi.
“Quando criamos uma proposta agora, ela se torna mais forte, mais convincente e muito competitiva,” diz Krishnapillai.
Hitachi e Appian afirmam que a nova abordagem resultou em um ganho de eficiência de 40% para a equipe de vendas e marketing, além de uma redução de 20% nos custos operacionais.
Matt Calkins, CEO da Appian, diz que essa estrutura de dados também facilitará para a Hitachi abraçar a IA autônoma. Ele explica que esses agentes autônomos podem, às vezes, fazer perguntas inesperadas e buscar fontes de dados não antecipadas em toda a empresa para chegar a suas conclusões.
“Todo mundo tem dados dispersos, e todos precisam informar agentes imprevisíveis,” diz Calkins. “Eles serão como humanos, explorando a empresa e tomando decisões, e precisam acessar lugares que você não planejou nem esperava.”
Essa é uma visão otimista, caso tudo ocorra conforme o esperado. Agentes de IA fora de controle—um relatório publicado esta semana revelou que modelos desenvolvidos pela Anthropic e OpenAI tomaram ações não autorizadas—destacam os perigos de adotar a IA dessa maneira e a necessidade de governança rigorosa.
Krishnapillai afirma que está focado em estabelecer protocolos de segurança e proteção de dados e privacidade antes que a empresa esteja totalmente preparada para abraçar tarefas autônomas. Ele diz que a Hitachi está ativamente conversando com fornecedores para encontrar um sistema de software que possa monitorar a criação de todos os agentes de IA, o que ajudará a evitar duplicações desnecessárias, mas também promover agentes que possam ser aplicados de forma transversal em toda a empresa.
“Estamos na fase inicial,” diz Krishnapillai, referindo-se ao seu progresso em IA autônoma. “Nosso objetivo é nos tornarmos autônomos no futuro. Mas ainda não chegamos lá.”
John Kell
Esta história foi originalmente publicada no Fortune.com
