IA orientada a valor: como a CNH transforma dados em decisões mais inteligentes

IA orientada a valor: como a CNH transforma dados em decisões mais inteligentes

Durante o Reconectar, realizado em 19 de março no SEBRAE Paraná, Fernando Costa, Gerente Global de Data & AI Solutions na CNH, compartilhou uma visão prática e estratégica sobre como transformar dados em decisões mais inteligentes, ágeis e orientadas à geração de valor.  

Em um contexto em que os dados se tornam cada vez mais abundantes, a reflexão central foi como transformar informação em direcionamento claro para decisões de maior impacto. 

 

O desafio atual não é a falta de dados, mas a capacidade de transformá-los em valor com foco, contexto e direcionamento

A CNH, referência global nos setores agrícola e de construção, opera em um ambiente de alta complexidade, com milhões de dados gerados diariamente. Como destacou Fernando, o valor não está apenas no volume de dados disponível, mas na capacidade de transformá-lo em inteligência aplicada ao negócio.  

O verdadeiro diferencial está em transformar esse volume em insights acionáveis e decisões mais assertivas. 

 

De decisões reativas para decisões preditivas

Um dos principais objetivos da estratégia de IA da CNH é evoluir continuamente o modelo de tomada de decisão da companhia. Mais do que responder a cenários, a empresa investe em capacidade preditiva para antecipar demandas, riscos e oportunidades. Isso se traduz em um modelo de decisão proativo e preditivo, baseado em:  

  • Entendimento do que aconteceu  
  • Antecipação do que pode acontecer  
  • Direcionamento claro para a melhor ação 

Essa evolução aumenta foco, agilidade e assertividade, elevando a qualidade da tomada de decisão. 

 

IA começa pelo problema de negócio

Um dos pontos centrais da palestra foi que a IA gera mais valor quando parte de desafios concretos de negócio, e não apenas da tecnologia em si.  

Na visão apresentada, a tecnologia alcança seu maior potencial quando está conectada a prioridades reais e objetivos claros. Como ocorre em grandes jornadas de transformação digital, a experiência da CNH mostrou que a adoção de ferramentas analíticas alcança seu maior valor quando está diretamente conectada a perguntas de negócio bem definidas e objetivos estratégicos claros.  

Na CNH, a estratégia de dados e IA é guiada pela priorização de iniciativas alinhadas a: 

  • Problemas reais  
  • Impacto mensurável no negócio  
  • Clareza de objetivos  

 

Transformando complexidade em decisões simples

A aplicação prática da IA na CNH tem um foco central: transformar complexidade em decisões mais simples, rápidas e inteligentes.  

Com milhões de peças, clientes e variáveis operacionais, a IA amplia a capacidade analítica da organização e apoia decisões em escala com mais velocidade e precisão. 

Nesse contexto, a IA apoia a operação ao:  

  • Filtrar o que realmente importa  
  • Priorizar ações de maior impacto  
  • Traduzir dados complexos em recomendações claras e acionáveis  

O objetivo é potencializar a capacidade humana de decisão, tornando processos mais ágeis, inteligentes e orientados a resultado. 

 

Casos reais: IA aplicada ao negócio

Fernando apresentou exemplos concretos de como a CNH vem aplicando IA para gerar eficiência, inteligência operacional e valor ao negócio. 

  1. Inteligência comercial

A partir de dados de comportamento, crédito e histórico de compra, a IA apoia a priorização de oportunidades comerciais, identificando os perfis, momentos e abordagens com maior potencial de conversão.  

Com isso, a operação comercial se torna mais orientada por inteligência de dados, ampliando eficiência, foco e consistência na atuação dos times. 

  1. Gestão de peças e estoque

Em uma operação com milhares de peças e alta complexidade logística, a IA contribui para identificar com maior precisão:  

  • Excesso ou falta de estoque 
  • Oportunidades de promoção  
  • Ajustes de preço mais aderentes à dinâmica do mercado  

Tudo isso de forma automatizada, orientada por dados e conectada à eficiência operacional.  

  1. Manutenção preditiva

Com base em dados de telemetria das máquinas, a CNH utiliza IA para antecipar possíveis falhas antes que elas ocorram.  

Isso permite:  

  • Reduzir o tempo de máquina parada 
  • Minimizar impactos operacionais para os clientes  
  • Elevar a experiência e a confiabilidade do atendimento  

Em um setor em que disponibilidade operacional é crítica, esse tipo de inteligência tem impacto direto em produtividade, eficiência e experiência do cliente. 

 

Governança como base da escalabilidade

Para sustentar essa evolução com consistência e escala, a CNH estruturou uma base sólida de governança de dados.  

Com dados centralizados em nuvem, papéis bem definidos e controle de acesso, a empresa fortalece pilares essenciais para a evolução de suas iniciativas de IA: 

  • Consistência das informações 
  • Segurança 
  • Escalabilidade  

Essa base é o que permite que as iniciativas de IA avancem com confiabilidade, segurança e potencial de escala. 

 

Da visualização à recomendação: a evolução da maturidade analítica

Um dos insights compartilhados foi a importância de evoluir da simples visualização para uma camada analítica cada vez mais orientada à recomendação.  

Segundo Fernando, o avanço da maturidade analítica exige ir além do acesso à informação, convertendo dados em conclusões relevantes e direcionamentos claros para ação.  

O foco passa a ser transformar informação em recomendação qualificada para apoiar decisões com maior velocidade e precisão.  

Nesse contexto, a IA atua como aceleradora desse processo, ampliando a capacidade de análise e direcionamento do negócio. 

 

Conclusão

A principal mensagem compartilhada ao longo da palestra foi clara: O valor da IA está em sua capacidade de apoiar decisões melhores, mais rápidas e mais conectadas aos objetivos estratégicos do negócio.  

Empresas que conseguem transformar dados em ações práticas e inteligência aplicada conquistam vantagem competitiva real e sustentável.  

Isso exige:  

  • Clareza sobre os desafios de negócio  
  • Estrutura de dados robusta  
  • Governança consistente  
  • Foco contínuo em geração de valor 

Nesse contexto, a IA deixa de ser apenas uma tendência e se consolida como ferramenta estratégica para impulsionar eficiência, inovação e qualidade na tomada de decisão.