Uma das dúvidas mais polêmicas no campo da tecnologia é: se a inteligência artificial (IA) já comprovou o valor como aliada do trabalho, por que os setores ainda não fazem ideia de como realmente usá-la em larga escala?
Pode-se dizer que o projeto-piloto para o uso da IA virou um ponto de conforto para as empresas. Afinal, até hoje, negócios que apostam nessa tecnologia só a aproveitam em experimentos pioneiros e isolados, sem saber como expandir esse potencial. E a verdade é que adotar a IA vai além da simples implementação de ferramentas. Exige planejamento, adaptação e uma visão clara de escalabilidade.
O avanço da IA no mundo corporativo
Segundo previsões da International Data Corporation (IDC), o investimento global em IA deve ultrapassar US$ 300 bilhões até 2026, tornando-a uma parte integrante da estratégia de negócios. O relatório “Ritmo próprio nas corridas de IA”, divulgado após os eventos da Gartner 2024 IT Symposium e da Xpo Keynote Insights, destaca que pelo menos 15% das decisões corporativas cotidianas serão tomadas por agentes de IA até 2028. O salto é impressionante considerando que, em 2024, esse número ainda era próximo de zero.
Essa adoção acelerada se justifica pelos benefícios já observados em diversas indústrias: desde a automação de tarefas repetitivas até a tomada de decisão baseada em modelos preditivos, a integração da IA resulta em ganhos expressivos de eficiência operacional, melhoria na experiência do cliente e otimização de custos.
Apesar do avanço, transformar pilotos em soluções robustas não é um processo fácil. Entre os desafios, estão: a fragmentação tecnológica, por conta da adoção de diferentes ecossistemas de TI na mesma empresa; a falta de talentos especializados em análise e ciência de dados, a resistência dos trabalhadores quanto ao impacto do recurso na rotina e a falta de infraestrutura adequada para suportar a implementação em larga escala.
Para superar esses desafios, há algumas estratégias que podem ser aplicadas por qualquer segmento:
1. Definição de prioridades e objetivos claros: em vez de transformar todas as operações ao mesmo tempo, o ideal é mapear áreas urgentes que podem ter melhorias expressivas, como atendimento ao cliente, otimização da cadeia de suprimentos e análise de riscos.
2. Infraestrutura escalável: o uso de plataformas habilitadas para IA, como serviços de nuvem pública e híbrida, é essencial para permitir a escalabilidade das soluções. O Gartner prevê que, até 2027, 90% das organizações dependerão de arquiteturas de IA em nuvem para sustentar operações, com tendências para os modelos que combinam cloud computing – ou computação em nuvem – e edge computing – ou computação de ponta, em tradução livre.
3. Capacitação e mudança cultural: treinamentos contínuos para equipes técnicas e executivas garantem que os colaboradores estejam preparados para interpretar soluções baseadas na tecnologia. Nesse contexto, programas de upskilling (qualificação) e reskilling (rescisão) devem ser adotados para reduzir a lacuna de habilidades e aumentar a adesão à tecnologia.
4. Governança e ética de dados: a confiabilidade da IA depende da qualidade dos dados utilizados. Por isso, governança sólida, transparência nos processos de decisão e conformidade regulatória são pilares fundamentais para evitar vieses e garantir o uso ético da ferramenta. Não é à toa que a implementação de frameworks de governança de IA será mandatória para 60% das grandes empresas até 2025, segundo a Gartner.
Com essas dicas, fica claro que não basta testar novas tecnologias; é preciso integrá-las de forma inteligente e sustentável ao modelo de negócios, tornando os recursos que existem à disposição os melhores amigos das equipes, e investindo em evolução constante para sair do que já é conhecido e acessar possibilidades inimagináveis de eficiência.
* Eduardo Mecking é Country Manager da Beyondsoft no Brasil,
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