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

Embora a IA já seja reconhecida como estratégica, muitas organizações ainda não 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 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 Inteligência artificial 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.

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