Estudo de caso da Yungas mostra como a organiza\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es e a otimiza\u00e7\u00e3o de processos podem tornar a gest\u00e3o de redes de franquias mais eficiente<\/i><\/p>\n
A intelig\u00eancia artificial pode analisar informa\u00e7\u00f5es em segundos, mas seu impacto na produtividade depende tamb\u00e9m da qualidade e da organiza\u00e7\u00e3o dos dados dispon\u00edveis. Em uma avalia\u00e7\u00e3o de uma semana realizada na Smoov, marca de alimenta\u00e7\u00e3o saud\u00e1vel, a Yungas, plataforma de gest\u00e3o e comunica\u00e7\u00e3o para redes de franquias e empresas com opera\u00e7\u00f5es distribu\u00eddas, identificou um aumento de 30% a 40% na produtividade da equipe ap\u00f3s a otimiza\u00e7\u00e3o de processos e a centraliza\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
No dia a dia de uma rede com 150 unidades como a Smoov, a padroniza\u00e7\u00e3o depende de dados claros. A Yungas atua centralizando a comunica\u00e7\u00e3o com franqueados, o acompanhamento de fornecedores e o monitoramento dos indicadores de satisfa\u00e7\u00e3o. Essa base consolidada cria as condi\u00e7\u00f5es ideais para ampliar o uso da IA na an\u00e1lise de resultados e na identifica\u00e7\u00e3o de melhorias operacionais.<\/p>\n
Opera\u00e7\u00f5es complexas costumam sofrer com informa\u00e7\u00f5es dispersas entre sistemas, planilhas e diferentes canais de comunica\u00e7\u00e3o, um cen\u00e1rio que fragmenta a vis\u00e3o do neg\u00f3cio e atrasa decis\u00f5es. Para eliminar esse gargalo, a Yungas re\u00fane todos os dados operacionais em um \u00fanico ambiente. Indo al\u00e9m, integrando o protocolo MCP (Model Context Protocol) para conectar essa base a ferramentas de IA, permitindo consultar m\u00e9tricas em linguagem natural e comparar o desempenho das unidades instantaneamente, sem a necessidade de criar relat\u00f3rios manuais.<\/p>\n
Com mais de 200 redes atendidas e mais de 32 mil opera\u00e7\u00f5es conectadas no Brasil e no exterior, a plataforma acompanha os desafios de empresas que precisam manter processos e informa\u00e7\u00f5es alinhados em estruturas distribu\u00eddas. Para Guilherme Reitz, CEO da Yungas, o valor da intelig\u00eancia artificial est\u00e1 na capacidade de incorpor\u00e1-la aos processos cotidianos. \u201cA IA come\u00e7a a gerar valor de verdade quando deixa de ser uma ferramenta isolada e passa a fazer parte da rotina do neg\u00f3cio. O desafio \u00e9 conectar os dados que as empresas j\u00e1 possuem aos processos e \u00e0s pessoas que est\u00e3o na opera\u00e7\u00e3o\u201d, explica.<\/p>\n
O avan\u00e7o dessa tecnologia nas empresas refor\u00e7a a import\u00e2ncia do tema. Segundo o Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informa\u00e7\u00e3o (Cetic.br), a parcela de empresas brasileiras que utilizam intelig\u00eancia artificial passou de 13% em 2024 para 17% em 2025, chegando a 50% entre os grandes neg\u00f3cios. Com a expans\u00e3o da ferramenta, o desafio passa a ser transformar os dados dispon\u00edveis em informa\u00e7\u00f5es \u00fateis para a rotina e a tomada de decis\u00f5es.<\/p>\n
O impacto da IA sobre a produtividade e a tomada de decis\u00e3o tamb\u00e9m aparece na pesquisa State of AI in the Enterprise<\/i>, edi\u00e7\u00e3o de 2026 do AI Institute da Deloitte. Segundo o levantamento, 59% dos executivos brasileiros consultados apontam a melhoria da tomada de decis\u00f5es e a gera\u00e7\u00e3o de insights a partir de dados entre as \u00e1reas mais impactadas pela tecnologia, acima da m\u00e9dia global de 53%.<\/p>\n
Nesse cen\u00e1rio, o desafio das empresas \u00e9 transformar o acesso \u00e0 intelig\u00eancia artificial em resultados concretos para a gest\u00e3o. Para Reitz, isso depende da integra\u00e7\u00e3o entre dados, sistemas e processos, que permite identificar oportunidades, antecipar problemas e orientar decis\u00f5es com mais agilidade e precis\u00e3o. \u201cQuando os dados est\u00e3o integrados, a tecnologia deixa de apenas mostrar o que est\u00e1 acontecendo e passa a ajudar a empresa a agir de forma mais estrat\u00e9gica e eficiente\u201d, afirma.<\/p>\n
A OESP<\/b> n\u00e3o \u00e9(s\u00e3o) respons\u00e1vel(is) por erros, incorre\u00e7\u00f5es, atrasos ou quaisquer decis\u00f5es tomadas por seus clientes com base nos Conte\u00fados ora disponibilizados, bem como tais Conte\u00fados n\u00e3o representam a opini\u00e3o da OESP<\/b> e s\u00e3o de inteira responsabilidade da Markable Comunica\u00e7\u00e3o<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Estudo de caso da Yungas mostra como a organiza\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es e a otimiza\u00e7\u00e3o de processos podem tornar a gest\u00e3o de redes de franquias mais eficiente A intelig\u00eancia artificial pode analisar","protected":false},"author":1,"featured_media":142917,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"footnotes":""},"categories":[552],"tags":[],"class_list":["post-142916","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-empreenda-mais"],"acf":[],"yoast_head":"\n