Enquanto muitos líderes ainda tratam a IA como uma tendência a ser observada, empresas asiáticas já a estão incorporando como parte da infraestrutura produtiva. Em Taiwan, um conjunto de cases mostra que usar IA generativa com intencionalidade e foco pode multiplicar a produtividade por quatro — sim, quatro vezes.

O segredo? Cultura, intencionalidade e foco no que realmente importa: performance.

É o que a edição de junho de 2025 da revista Commercial Weekly Taiwan revela e você vê com exclusividade aqui no Portal StartSe. Com uma riqueza de bastidores, métricas e aprendizados que essas corporações alcançaram. Elas decidiram parar de explorar “brincadeiras de IA” e começaram a transformar processos, rotinas e resultados reais.

A fórmula do Efeito 4x: foco em produtividade, não em hype

O que une as empresas taiwanesas que alcançaram o chamado "Efeito 4x" é simples e poderoso: elas não tratam a IA como substituta de humanos, mas como copiloto estratégico. Isso significa treinar as equipes para extrair valor das ferramentas, redesenhar processos e, acima de tudo, criar metas claras para o uso da IA.

Case 1: Wistron Corporation — IA para escalar conhecimento técnico

A Wistron, uma das maiores fabricantes de notebooks e servidores do mundo, enfrentava um gargalo crítico: produzir conteúdo técnico multilíngue com agilidade e precisão.

O problema:

• Documentação técnica levava semanas para ser traduzida e revisada.
• O time gastava horas com tarefas repetitivas de escrita.

A solução:

• Adoção de ChatGPT integrado a fluxos internos.
• Criação de equipes internas de IA e workshops de prompt engineering.

Os resultados:

• 80% de redução de tempo na produção de materiais técnicos.
• Economia de US$ 20 milhões por ano com tradução e revisão.
• Ciclos de entrega de documentos reduzidos de semanas para horas.
   

Case 2: KKBOX — IA como motor da criatividade escalável

A empresa de streaming KKBOX, líder em curadoria musical em mercados asiáticos, precisava otimizar a produção de campanhas promocionais em vários idiomas.

O problema:

• Times editoriais sobrecarregados com textos curtos, mas numerosos.
• Tempo excessivo entre briefing e entrega final.

A solução:

• ChatGPT passou a gerar o primeiro rascunho de textos.
• A equipe editorial virou curadora e refinadora, não mais redatora bruta.

Os resultados:

• Produtividade editorial aumentada em 4 vezes.
• Tempo de produção de campanhas reduzido em 60%.
• O foco do time voltou a ser a criatividade e o impacto da mensagem, não a mecânica da escrita.

Case 3: Formosa Plastics — IA na rotina corporativa regulatória

A gigante da petroquímica Formosa Plastics precisava melhorar a agilidade e precisão na entrega de relatórios técnicos e regulatórios — uma tarefa densa e crítica.

O problema:

• Relatórios exigiam alinhamento entre engenharia e jurídico.
• Erros e retrabalho eram frequentes.

A solução:

• Implantação de LLMs (modelos de linguagem de larga escala) com dados internos conectados.
• Geração assistida de relatórios, com validação humana final.

Os resultados:

• 50% menos tempo para compor relatórios.
• Redução de 70% nos erros e retrabalho.
• Melhora significativa na consistência terminológica.

O que líderes brasileiros podem aprender com esses cases?

Leitores mais ansiosos podem se antecipar em dizer que o mercado de Taiwan não é o mesmo do Brasil e que aquilo que é aplicado lá, não necessariamente gera resultado em empresas daqui.

Bem, se você está com essa impressão, vale registrar que um ponto em comum em todos os cases foi o ROI: o retorno sobre o investimento foi sentido em menos de seis meses — em alguns casos, até antes disso.

Seis meses. Só. Você teria seis meses para testar e validar uma hipótese, uma ideia ou um processo dentro da sua organização?

Caso sua resposta seja positiva, separamos quatro pilares para a sua aplicação, com base no aprendizado asiático:

1. IA é infraestrutura, não moda.

Se ela ainda está em fase de testes no seu negócio, provavelmente está sendo subutilizada.

2. Treinamento em prompt é o novo Excel.

Empresas asiáticas estão ensinando suas equipes a conversar com a IA, e isso tem transformado a qualidade e a velocidade do trabalho.

3. ROI rápido é possível — se houver foco.

Os maiores ganhos vieram onde a IA foi aplicada a problemas reais, com metas claras e acompanhamento próximo.

4. A mudança é cultural, não apenas tecnológica.

As lideranças que conduziram esse movimento eram visíveis, engajadas e comprometidas com a curva de aprendizado.

E agora?

Nos parece claro que está na hora de tratar a IA não como um experimento, mas como parte da base do seu negócio. 

O Efeito 4x parece algo distante no “dia 1” de qualquer projeto, mas está ao alcance — desde que haja disciplina, coragem para mudar a cultura e foco para aplicar e aprender com os processos.

Afinal, não é a tecnologia que transforma empresas. 

Quem transforma empresas são líderes bem informados.

Se você quer viver de perto, in loco, o que a China e países asiáticos podem ensinar na máxima potência da Inteligência Artificial e entender como aplicar isso na sua realidade de negócios, você precisa conhecer a Imersão China.