mulher interage com um display tecnológico baseado em inteligência artificial

Já parou para pensar por que ainda é difícil escalar a Inteligência Artificial?

3 minutos de leitura

Relatório da Accenture mostra que CIOs entendem a importância de escalar a inteligência artificial, mas encontram dificuldades nessa jornada.



Por Redação em 15/01/2020

Relatório da Accenture mostra que CIOs entendem a importância de escalar a inteligência artificial, mas encontram dificuldades nessa jornada.

A Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia desenvolvida para ser escalável, gerando oportunidades para os CIOs criarem experiências únicas, dando ao negócio agilidade e competitividade.

Como aponta a pesquisa “AI: Built to scale – From experimental to exponential”, 84% dos líderes acreditam que as metas de crescimento de uma empresa serão atingidas ao escalar a IA, enquanto 76% dos entrevistados reconhecem que isso é um grande desafio.

Três de quatro CIOs acham que falhar em projetos com a tecnologia pode tirá-los do negócio nos próximos cinco anos. Por outro lado, quando a IA é escalada com sucesso, os líderes alcançam quase três vezes o retorno dos investimentos, aponta a Accenture.

E o Brasil?

O estudo da Accenture entrevistou 1.500 líderes de 16 setores e comparou as respostas globais com as dos executivos de diversos países, entre eles o Brasil. Veja algumas questões sobre os CIOs brasileiros:

  • 84% dos executivos brasileiros (84% global) dizem que não alcançarão seus objetivos de crescimento sem escalar a Inteligência Artificial;
  • 74% dos CIOs brasileiros (75% global) acreditam que correm o risco de sair do negócio em cinco anos se não conseguirem escalar a IA;
  • 63% dos líderes brasileiros (76% global) reconhecem que sabem pilotar um projeto de IA, mas têm dificuldades em escalar a tecnologia nos negócios.

Então, o que é necessário para os líderes conseguirem escalar a tecnologia e ter resultados financeiros esperados com a IA? Conhecê-la, garante a Accenture.

Mas o que é escalar a Inteligência Artificial?

Possivelmente essa pode ser uma grande questão para os líderes que investem em IA. Primeiro, é importante entender que a Inteligência Artificial é um guarda-chuva de outras tecnologias para permitir que computadores consigam sentir, compreender, agir e aprender. São elas:

  • Machine Learning;
  • Processamento de Linguagem Natural (PLN);
  • Inteligência Computacional;
  • E outras.

Já escalar seria compreender até onde a capacidade testada de todo o escopo do projeto (que envolve dados relevantes, usuários finais, clientes e processos) pode ser maximizada para trazer valor ao projeto dentro e fora de uma organização.

Ou seja, quando o assunto é escalar a IA, a empresa deve ter em mente a possibilidade de testar o desempenho de um piloto e fazer as modificações necessárias antes de expandi-lo para um escopo em que ele possa ser aplicado.

Onde as empresas estão, no escalonamento?

A pesquisa da Accenture identificou três grupos distintos de empresas com diferentes níveis de capacidade em escalar os projetos envolvendo IA. São eles:

1. Prova de conceito

Segundo a Accenture, 80 a 85% das empresas entrevistadas estão nesta etapa. São organizações que realizam experimentos e pilotos de IA, mas as taxas de sucesso de escala e de retorno sobre investimento (ROI) são baixas. Os esforços desse grupo tendem a ser isolados (os pilotos são feitos em um departamento em específico ou equipe), liderados por um time de TI e sem conexão com uma estratégia específica ou resultado comercial. Já o tempo e investimento para escalar a tecnologia emergente não permitem explorar todo o potencial da IA.

2. Estratégia de escala

Apenas 15% a 20% das companhias estão neste estágio. Líderes dessas organizações foram além da prova de conceito para escalar a Inteligência Artificial. Como resultado, eles viram uma taxa de sucesso duas vezes maior nos projetos e um ROI três vezes o equivalente. Outro destaque deste grupo é que os CIOs priorizam uma estratégia de IA e um modelo operacional transparentes, geralmente vinculados aos objetivos de negócios e apoiados por uma equipe multidisciplinar, embora a escala da tecnologia aconteça, geralmente, em soluções pontuais como, por exemplo, personalização.

3. Industrialização da IA

Apenas 5% das empresas estão neste nível da jornada de IA. São organizações que têm, como mindset, plataformas digitais de IA e criaram uma cultura de IA com dados e análises disponibilizados para todos os profissionais e setores. Líderes dessas companhias conseguiram escalar inúmeros modelos de IA para promover a inovação de produtos e serviços. Assim, eles conseguiram obter benefícios de maior visibilidade, atingindo as expectativas de clientes e funcionários. O resultado é que essa forma de industrialização da IA trouxe vantagem competitiva correlacionada a resultados financeiros muito mais altos.

Escalar a Inteligência Artificial não é ‘o quê’, mas ‘como’

Inteligência Artificial não é mais uma novidade nas empresas. Embora muitas delas tenham diversas informações dos benefícios da tecnologia, é preciso entender como escalá-la para atingir novos patamares de competitividade.

Porém, escalar a IA é uma jornada e cada etapa dela vai resultar em lições que as empresas devem aproveitar. Isso vai ajudar no desenvolvimento de uma estratégia de negócio integrada ao uso de analytics e de uma base de dados reutilizáveis, permitindo gerar valor.

Principais destaques desta matéria:

  • Pesquisa da Accenture mostra que CIOs entendem a importância de escalar a Inteligência Artificial;
  • Para 63% dos CIOs brasileiros entrevistados, conseguir escalar a tecnologia é um grande desafio;
  • Relatório destaca ainda que empresas estão em três níveis na jornada de IA.


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