AI Insights: Por que a maioria das IA empresariais não consegue escalar

Apesar da IA ser uma das três principais prioridades para 75% dos executivos, apenas 26% das empresas conseguiram escalá-la com sucesso para obter valor real. Nesta discussão liderada por especialistas, o consultor estratégico da Inbenta, Bobby Mehta, e a CEO Melissa Solis exploram por que os esforços de IA muitas vezes ficam paralisados — desde um planejamento deficiente até a falta de proteções. Eles enfatizam a necessidade de uma estrutura estratégica clara, focada em dados, governança e execução, para aproveitar plenamente o poder da IA generativa e agênica em escala.

A IA está em toda parte. Atualmente, 75% dos executivos a consideram uma das suas três principais prioridades. No entanto, como observa Bobby Mehta, consultor estratégico da Inbenta e CEO experiente, a diferença entre o interesse deles pela tecnologia e a capacidade de implementá-la com sucesso continua sendo enorme.

Apenas 26% das empresas pesquisadas conseguiram expandir com sucesso sua iniciativa de IA para obter valor tangível. E, obviamente, isso não se deve à falta de esforço.

Apenas 26% das empresas pesquisadas conseguiram expandir com sucessosua iniciativa de IA para obter valor tangível.

Bobby Mehta Consultor estratégico da Inbenta

Os investimentos das empresas em IA podem chegar a centenas de milhões. No entanto, apesar desse compromisso financeiro, muitas empresas estão tendo dificuldade em obter valor com isso.

“Provavelmente, você está vendo o fim do ciclo de hype e entrando em uma fase em que o pensamento estratégico é crucial para aproveitar essas ferramentas em grande escala”, diz Mehta.

Desafios na implementação da IA  

A CEO da Inbenta, Melissa Solis, destaca que muitas empresas inicialmente aderiram à IA sem um processo completo. O resultado: fracasso e frustração.  

“A IA generativa é incrível, e os agentes Agentic — é incrível o que pode acontecer se você os utilizar corretamente. Mas quando eles não têm as proteções adequadas e não têm a transparência adequada, o que acontece é que isso pode realmente causar problemas, não apenas do ponto de vista comercial, mas também do ponto de vista regulatório.”

Implantar IA sem o planejamento adequado pode causar atritos entre clientes e funcionários. Pode até prejudicar a reputação de uma marca. A integração bem-sucedida da IA requer uma estratégia bem pensada, focada nas pessoas, nos processos e na tecnologia.  

“A IA não é novidade”, afirma Mehta. “O primeiro sistema de rede neural foi implantado na detecção de fraudes há mais de 40 anos. A novidade é a capacidade dos LLMs de processar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados.”

Uma estrutura para dados

Então, como as empresas devem pensar sobre tudo isso?  

“As empresas precisam de estruturas para os dados”, afirma Mehta.  

Os dados de uma empresa são frequentemente um ativo enorme, mas subestimado, que precisa ser gerenciado com cuidado. Ao quebrar os silos de dados e centralizar seu conhecimento, essencialmente tornando seus dados “prontos para IA”, as empresas podem obter insights em tempo real e tomar decisões mais inteligentes.

As empresas devem se concentrar em áreas que lhes proporcionem uma vantagem competitiva e aproveitar a oportunidade para repensar seu modelo de negócios com o poder da automação da IA. Mehta sugere seguir o princípio 70-20-10:

“As empresas líderes alocam 70% para pessoas e processos, 20% para tecnologia e 10% para algoritmos.”

Além de se concentrarem no exterior, os líderes empresariais precisam olhar para dentro para garantir que suas iniciativas de IA encontrem terreno fértil. A adoção interna de qualquer nova tecnologia, principalmente uma tão poderosa quanto a IA, requer mensagens e planejamento cuidadosos para evitar o medo e a resistência dos funcionários, assim como a contratação dos talentos certos.  

“Essas tecnologias têm um potencial enorme”, afirma Mehta. “Estamos prestes a aproveitá-las.”

Em resumo:

• Apenas 26% das empresas conseguiram expandir com sucesso suas iniciativas de IA, destacando a necessidade de uma implementação estratégica.

• A integração bem-sucedida da IA requer uma abordagem 70-20-10: 70% de foco nas pessoas e nos processos, 20% na tecnologia e 10% nos algoritmos.

• A preparação e a centralização dos dados são cruciais para uma implementação eficaz da IA.

• O futuro da IA nas empresas envolve a criação de experiências unificadas que combinem dados e melhorem as interações dos usuários.

• As empresas devem equilibrar a implementação da IA com as preocupações dos funcionários para impulsionar a adoção interna e maximizar o potencial da IA.