Empresas ainda patinam para fazer IA realmente funcionar para elas

Por um lado, as empresas surfam no hype da inteligência artificial (IA) generativa – por exemplo: ChatGPT e Midjourney. Por outro, até grandes companhias enfrentam desafios para implantar essa tecnologia de maneira eficaz.

Para quem tem pressa:

Enquanto empresas surfam no hype da inteligência artificial, até as grandes ainda enfrentam desafios para implantar essa tecnologia de maneira eficaz;Obstáculos como custo e gerenciamento de dados impedem que projetos com IA saim da fase piloto, o que atrasa o aumento de produtividade esperado;Líderes de TI estimam que pode levar cinco anos ou mais para integrar a IA perfeitamente em seus fluxos de trabalho.

Obstáculos como custo e gerenciamento de dados levaram muitos projetos de IA generativa a permanecerem parados na fase piloto – e isso atrasa o aumento de produtividade esperado, segundo o Axios.

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IA nas empresas

(Imagem: Sdecoret/Adobe Stock)

Mais da metade dos tomadores de decisão relacionadas a essa tecnologia nas principais empresas enfrentam barreiras de custo na implementação das mais recentes ferramentas de IA, de acordo com o relatório Global Trends in AI de 2023 da S&P Global.

Embora quase 70% dos entrevistados tenham pelo menos um projeto de IA em produção, apenas 28% conseguiram atingir a escala empresarial, com a maioria (31%) ainda em estágio piloto ou de prova de conceito.

Um dos principais desafios enfrentados pelas empresas é a organização inadequada de dados para aplicativos que usam essa tecnologia.

Os dados armazenados em vários formatos, conjuntos de dados dispersos e até mesmo em papel exigiram uma reavaliação completa das estratégias de armazenamento e gerenciamento de dados.

Entre os principais desafios para a implementação da tecnologia, os líderes pesquisados citaram:

Gerenciamento de dados (32%);Segurança (26%);Acesso a recursos de computação suficientes (20%).

Aproximadamente 50% dos líderes de TI expressaram que suas organizações ainda não estão preparadas para implementar a tecnologia e antecipam que pode levar cinco anos ou mais para integrar a IA perfeitamente em seus fluxos de trabalho.

A Deloitte e a NVIDIA colaboraram para estabelecer o programa “Embassador AI” (“Embaixador para IA”, em tradução livre), destinado a ajudar as empresas na transição de seus projetos com essa tecnologia do piloto para a implantação em grande escala.

Repercussão e impactos

(Imagem: NicoElNino/Shutterstock)

O uso crescente de IA também levanta preocupações sobre seu impacto ambiental, com 68% dos entrevistados indicando que suas metas internas de uso de energia estão sob pressão devido ao poder de computação exigido pela IA.

Apesar desses desafios, os especialistas do setor enfatizam a importância de uma infraestrutura de dados robusta para uma implementação de IA bem-sucedida.

Além dos desafios técnicos, as reservas sobre IA persistem entre os líderes de grandes empresas. Entre as principais preocupações estão o viés e a explicabilidade nos processos de tomada de decisão da IA.

Alguns líderes temem que a IA possa inadvertidamente amplificar o viés nos processos de contratação quando os modelos de IA não podem explicar suas decisões de forma transparente.

Embora a IA seja vista como uma valiosa ferramenta de economia de tempo que pode causar boas impressões ao cliente, reconhece-se que ainda não há substituto para conexões humanas genuínas com eles.

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