Definindo o ritmo nas corridas da IA. Aceleração tecnológica e o desafio da implementação

A Inteligência Artificial (IA) está remodelando indústrias e negócios de maneiras antes inimagináveis. No recente Gartner CIO & TI Executive Conference, que acontece até 25 de setembro em São Paulo, ficou claro que existem duas corridas principais para a IA: uma envolvendo os fornecedores de tecnologia e outra focada nos resultados práticos. Enquanto as soluções tecnológicas estão em pleno desenvolvimento, entregar resultados concretos e duradouros ainda é um desafio.

Dados apresentados no evento mostraram que 92% dos líderes planejam investir em IA nos próximos anos, com um aumento notável na percepção do impacto da tecnologia. Em 2022, apenas 21% dos líderes identificavam a IA como uma grande influência no mercado. Esse número subiu para 59% em 2023 e a previsão para 2024 é de impressionantes 74%. A IA está, claramente, transformando a forma como os negócios funcionam. Mas como alcançar valor real dessa transformação?

Acelerando os resultados da IA

Empresas com um foco modesto em IA, classificadas como AI-Steady, normalmente possuem menos de 10 iniciativas de IA em andamento e buscam melhorar aspectos como produtividade e eficiência. Já aquelas que estão à frente da corrida, classificadas como AI-Accelerated, têm como objetivo se tornar líderes em IA, com mais de 10 iniciativas ativas e um impacto disruptivo em suas indústrias.

O desafio para as organizações não está apenas em adotar a IA, mas em realmente acelerar os resultados e integrá-los de forma efetiva nas operações. Muitos CEOs e CIOs entrevistados para os estudos do Gartner enfatizaram a necessidade de planejar cuidadosamente suas jornadas de IA, para evitar armadilhas como expectativas desalinhadas e perda de investimentos. A pergunta que ficou no ar é: como transformar uma prova de conceito de IA em prova de valor real para o negócio?

Outro ponto levantado no evento foi a questão da produtividade gerada pela IA. Embora muitos relatórios mostrem que a ela economiza consideravemente o tempo, a diferença entre economia de tempo e ganhos reais em produtividade não é linear. Empresas que já têm uma visão clara dos resultados que querem alcançar com a IA, como melhorar a eficiência dos processos ou criar novos modelos de negócio, tendem a extrair mais valor da tecnologia.

Na prática, os funcionários com menos tempo de casa parecem se beneficiar mais rapidamente da IA generativa, enquanto aqueles com mais experiência encontram mais dificuldades em integrar a IA de forma fluida. Isso cria um desafio adicional para as empresas: equilibrar a curva de aprendizado da IA para toda a força de trabalho.

Desafios da IA: alucinações e custos

Um dos desafios mais mencionados foi o controle das "alucinações" da IA – momentos em que o sistema gera informações incorretas ou não confiáveis. Investir em IA pode ser uma faca de dois gumes, e muitos líderes relataram dificuldades em controlar esses desvios, o que pode acarretar perdas financeiras.

Além disso, o aumento nos preços de fornecedores de IA foi um ponto de destaque. O Gartner ressaltou que é fundamental que as organizações gerenciem os custos e expectativas com base em dados concretos e provas de valor, em vez de apostar em promessas tecnológicas sem uma estratégia clara.

No geral, as organizações precisam estar preparadas não apenas para adotar a IA, mas para garantir que essa adoção seja feita de forma estratégica e com resultados mensuráveis. A IA está acelerando o ritmo dos negócios, mas o sucesso dependerá de uma implementação bem planejada, que considere tanto a infraestrutura tecnológica quanto a capacidade de adaptação das equipes.

O futuro da IA é promissor, mas exigirá um equilíbrio cuidadoso entre ambição tecnológica e execução prática.