Dos testes à escala: expandindo o uso de IA na prática

Embora a IA já seja reconhecida como estratégica, muitas organiza??es ainda n?o sabem como incorporá-la de forma escalável e sustentável, escreve Eduardo Mecking.

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 n?o 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 Inteligência artificial vai além da simples implementa??o de ferramentas. Exige planejamento, adapta??o e uma vis?o clara de escalabilidade.

O avan?o da IA no mundo corporativo

Segundo previs?es da International Data Corporation (IDC), o investimento global em IA deve ultrapassar US$ 300 bilh?es 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 decis?es corporativas cotidianas ser?o tomadas por agentes de IA até 2028. O salto é impressionante considerando que, em 2024, esse número ainda era próximo de zero.

Essa ado??o acelerada se justifica pelos benefícios já observados em diversas indústrias: desde a automa??o de tarefas repetitivas até a tomada de decis?o baseada em modelos preditivos, a integra??o da IA resulta em ganhos expressivos de eficiência operacional, melhoria na experiência do cliente e otimiza??o de custos.

Apesar do avan?o, transformar pilotos em solu??es robustas n?o é um processo fácil. Entre os desafios, est?o: a fragmenta??o tecnológica, por conta da ado??o 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 implementa??o em larga escala.

Para superar esses desafios, há algumas estratégias que podem ser aplicadas por qualquer segmento:

1. Defini??o de prioridades e objetivos claros:?em vez de transformar todas as opera??es ao mesmo tempo, o ideal é mapear áreas urgentes que podem ter melhorias expressivas, como atendimento ao cliente, otimiza??o da cadeia de suprimentos e análise de riscos.
2. Infraestrutura escalável:?o uso de plataformas habilitadas para IA, como servi?os de nuvem pública e híbrida, é essencial para permitir a escalabilidade das solu??es. O Gartner prevê que, até 2027, 90% das organiza??es depender?o de arquiteturas de IA em nuvem para sustentar opera??es, com tendências para os modelos que combinam?cloud computing?– ou computa??o em nuvem – e?edge computing?– ou computa??o de ponta, em tradu??o livre.

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