Estratégia de busca em IA para empresas - como grandes corporações estão lidando com a visibilidade interna e externa em IA?

Enfrentamos ambos os desafios em [Grande Empresa]. Aqui está nossa arquitetura:

Busca Interna em IA:

Implementamos busca federada com RAG (Geração Aumentada por Recuperação):

Fontes: Sharepoint + Confluence + Salesforce + BDs internos
     ↓
Conectores: Sincronização em tempo real com herança de controle de acesso
     ↓
Vector Store: Embeddings para busca semântica
     ↓
Camada RAG: Fundamenta respostas do LLM em documentos fonte
     ↓
Interface: Consulta em linguagem natural + fontes citadas

Resultados principais:

• Tempo de busca reduzido em 60%
• NPS dos funcionários para busca: 72 (era 18)
• 45% de redução em perguntas repetidas para especialistas

Visibilidade Externa em IA:

Outro time, outra estratégia:

• Marketing cuida da otimização GEO
• Equipe de conteúdo reestrutura para consultas conversacionais
• Usando Am I Cited para monitoramento em várias plataformas
• Acompanhando share of voice vs. concorrentes

A camada de governança abrange ambos:

• Controles de acesso (quem vê o quê)
• Auditoria de logs (exigência de compliance)
• Revisão humana para decisões sensíveis
• Controles de residência de dados

Visão da gestão do conhecimento. O problema de busca interna é organizacional, não apenas técnico.

Causas raiz:

• Conteúdo espalhado por mais de 15 plataformas
• Sem responsáveis pelo conteúdo interfuncional
• Documentação desatualizada permanece indefinidamente
• Conhecimento tácito nunca é documentado

Solução técnica não basta:

Implantamos uma ótima plataforma de busca em IA. A adoção foi de 30%.

Então:

1. Atribuímos responsáveis para cada tema principal
2. Implementamos ciclo de vida do conteúdo (arquivamento automático após X meses)
3. Tornamos a contribuição de conteúdo parte da avaliação de desempenho
4. Criamos “campeões do conhecimento” em cada departamento

Adoção subiu para 78%.

Para visibilidade externa em IA:

O mesmo princípio se aplica. Não dá para otimizar para IA se seu conteúdo está bagunçado. Estruture e organize primeiro, depois otimize.

Visão sobre seleção de plataforma. Avaliamos 8 plataformas empresariais de busca em IA.

O que importa:

Principais plataformas que consideramos:

• Glean (excelente UX, conectores robustos)
• Elasticsearch + camada LLM customizada (máximo controle)
• Microsoft Copilot para 365 (para ambientes totalmente Microsoft)
• Coveo (forte em e-commerce + conhecimento)

Nossa escolha:

Glean para a maioria dos casos + Elasticsearch customizado para dados sensíveis que não podem sair do nosso ambiente.

Abordagem híbrida permitiu agilidade sem comprometer segurança.

Visão de marketing sobre visibilidade externa em IA.

O desafio:

Nossos concorrentes estão sendo citados no ChatGPT e Perplexity em buscas de categoria. Nós não. Isso é um problema de marca, não só de tráfego.

Nossa abordagem:

1. Auditoria da situação atual - Am I Cited para estabelecer linha de base de visibilidade
2. Reestruturação do conteúdo - Formato de FAQ para temas-chave
3. Liderança de pensamento - Conteúdo executivo com sinais claros de expertise
4. Presença de terceiros - Relações com analistas, sites de review, engajamento no Reddit

Métricas que acompanhamos:

• Share of voice em respostas de IA (vs. 5 concorrentes)
• Sentimento das menções em IA
• Fontes de citação (direta ou por terceiros?)
• Taxa de conversão do tráfego oriundo de IA

Resultados após 6 meses:

• Share of voice: 8% → 22%
• Citações diretas da marca aumentaram 180%
• Tráfego oriundo de IA agora é 4% do total (em crescimento)

Gestão da mudança é o desafio oculto.

A mudança na força de trabalho:

Funcionários estão acostumados com busca por palavra-chave. Busca em IA é conversacional. A mudança de mentalidade é significativa.

O que funciona:

1. Treinamentos - Não só “como usar”, mas “como pensar nas consultas”
2. Programa de campeões - Usuários avançados apoiando seus times
3. Patrocínio executivo - Liderança usando e promovendo
4. Comunicação de vitórias rápidas - Compartilhar casos de sucesso amplamente

Principais barreiras de adoção:

• “Não confio nas respostas da IA” → Mostrar citações de fonte
• “Minha busca antiga funcionava bem” → Mostrar economia de tempo lado a lado
• “Não sei o que perguntar” → Fornecer exemplos de consultas
• “É mais uma ferramenta” → Integrar aos fluxos já existentes

Meta de 60-80% de adoção em 12 meses. Estamos em 72% após 10 meses.

Estrutura de governança de dados para busca em IA.

Políticas que estabelecemos:

1. Classificação de dados - O que a IA pode acessar? (Público, Interno, Confidencial, Restrito)
2. Herança de acesso - IA respeita permissões dos sistemas fonte
3. Retenção - Por quanto tempo os logs de consulta são mantidos?
4. Transfronteiriço - Requisitos de residência de dados por região
5. Treinamento de modelos - Nossos dados NÃO treinam modelos dos fornecedores

Implementação:

Requisitos de auditoria:

• Quem consultou o quê, quando
• Quais fontes foram usadas na resposta
• Resposta foi compartilhada externamente?
• Revisões de acesso trimestrais

Vamos falar honestamente sobre ROI.

ROI da busca interna em IA:

ROI médio de iniciativas empresariais em IA: 5,9% (pesquisa IBM)

Parece baixo, mas é porque muitas iniciativas fracassam na adoção.

O que as implementações bem-sucedidas apresentam:

• Decisões 60% mais rápidas
• Economia de 2-5 horas/semana por colaborador do conhecimento
• Melhoria de 31% na velocidade de decisão
• Redução de perguntas repetidas a especialistas

Como calcular:

(Horas economizadas × custo/hora × número de funcionários) - (Custo da plataforma + implantação)

Para 10.000 colaboradores economizando 2 horas/semana: = 10.000 × 2 × 52 × R$ 50/hora = R$ 52 milhões de valor

• Plataforma (~R$ 500 mil) - Implantação (~R$ 1 milhão) = R$ 50 milhões+ de valor anual

ROI da visibilidade externa em IA:

Mais difícil de medir, mas acompanhe:

• Tráfego e conversões oriundos de IA
• Mudanças no volume de busca da marca
• Tendências de share of voice
• Pipeline influenciado por descoberta via IA

Comece com indicadores antecedentes, avance para atribuição de receita ao longo do tempo.

Olhando para frente: IA agente está chegando.

Situação atual: IA responde perguntas Próxima etapa: IA executa ações com base nas respostas

Implicações para empresas:

• Busca em IA vira automação de fluxos de trabalho
• Será preciso governança para decisões autônomas
• “Qual nossa política?” vira “Aplique nossa política”
• Conhecimento vira execução

Prepare-se já:

1. Dados limpos e autoritativos (lixo entra = lixo sai)
2. Políticas claras (IA precisa de regras)
3. Integração com workflows (não só interface de busca)
4. Padrões de supervisão humana (quando a IA deve escalar?)

Empresas que constroem bases sólidas de busca em IA agora vão migrar para IA agente mais rapidamente.

Discussão excelente. Eis nosso roadmap com base nesses insights:

Fase 1: Busca Interna em IA (Q1)

• Implantar Glean para busca principal
• Camada RAG customizada para sistemas sensíveis
• Herança de controle de acesso dos sistemas fonte
• Lançamento do programa de gestão de mudança

Fase 2: Estrutura de Governança (Q1-Q2)

• Classificação de dados para acesso pela IA
• Implantação de logs de auditoria
• Humano na revisão de consultas confidenciais
• Revisões de acesso trimestrais

Fase 3: Visibilidade Externa em IA (Q2)

• Iniciativa GEO liderada pelo marketing
• Reestruturação de conteúdo para consultas conversacionais
• Implantação do monitoramento Am I Cited
• Acompanhamento de share of voice vs. concorrentes

Fase 4: Mensuração (Contínua)

• Interno: Adoção, economia de tempo, velocidade de decisão
• Externo: Share of voice, citações, conversões oriundas de IA

Fatores-chave para o sucesso:

• Patrocínio executivo (já temos)
• Investimento em gestão de mudança (em orçamento)
• Base de dados limpa (em andamento)
• Abordagem de governança em primeiro lugar (inegociável)

Obrigado a todos pelos insights práticos. Era exatamente o que precisávamos.