5 desafios que as empresas enfrentam na adoção da IA em grande escala

A seguir, apresentamos um trecho do nosso white paper, “Guia executivo para investimentos em IA em 2025”:

A adoção da IA nas empresas está aumentando constantemente, com uma previsão de duplicação da adoção da GenAI até o final de 2025. De acordo com a Pesquisa Gartner CIO e Executivos de Tecnologia 2025, 37% das empresas já implantaram soluções GenAI e outras 35% planejam implementá-las no próximo ano.

No entanto, apesar do crescente interesse pela IA, as empresas enfrentam desafios significativos para expandir a adoção da IA além dos projetos-piloto e alcançar um valor comercial tangível. A pesquisa revela que a taxa de conversão dos projetos-piloto de GenAI em implantações em nível de produção é inferior a 50%. Essa lacuna destaca as dificuldades que as organizações enfrentam na transição da experimentação para a implementação em grande escala.

Os desafios comuns na ampliação da adoção da IA incluem: 

1. Falta de objetivos comerciais mensuráveis

Muitas organizações têm dificuldade em definir metas comerciais específicas e mensuráveis para suas iniciativas de IA, o que dificulta a avaliação do sucesso e a demonstração do retorno sobre o investimento (ROI).

2. Desafios relacionados à gestão de dados e conhecimento

Acessar, integrar e preparar dados de alta qualidade para modelos de IA continua sendo um obstáculo significativo. Empresas com recursos robustos de gerenciamento de dados e conhecimento tendem a alcançar taxas de sucesso mais altas em IA.

3. Escassez de especialistas em IA

A escassez de profissionais qualificados em IA dificulta o desenvolvimento, a implantação e o gerenciamento de soluções de IA, retardando os esforços de adoção e expansão.

4. Escolher o parceiro de IA errado

Escolher o parceiro de IA errado pode inibir significativamente a escala e o impacto alcançado. Um parceiro inadequado pode não ter o conhecimento necessário para converter projetos-piloto de IA em produção, resultando em iniciativas paralisadas e potencial não realizado.

5. Resistência organizacional à mudança

A integração da IA nos fluxos de trabalho e processos existentes frequentemente enfrenta resistência por parte dos funcionários, que temem a perda ou a perturbação dos seus empregos, o que dificulta a sua adoção generalizada.

Para superar esses desafios e liberar todo o potencial da IA, as organizações devem adotar uma abordagem estratégica com um roteiro bem definido e objetivos comerciais claros. Isso inclui estabelecer Centros de Excelência em IA (CoE), desenvolver estratégias abrangentes de IA, investir em infraestrutura e governança de dados, promover o conhecimento sobre IA em toda a organização e focar na melhoria contínua, atualizando e refinando regularmente os modelos de IA.