A inteligência artificial (IA) generativa tem um potencial enorme para transformar empresas, mas muitas organizações enfrentam desafios significativos ao tentar implementá-la em grande escala. Questões estratégicas, tecnológicas e operacionais frequentemente impedem que as empresas aproveitem ao máximo essa tecnologia. Entender esses obstáculos é crucial para garantir que os investimentos em IA generativa tragam resultados reais e duradouros.
Os Principais Obstáculos da IA Generativa nas Empresas
O potencial da IA generativa é evidente: ela pode revolucionar fluxos de trabalho, aumentar a eficiência e proporcionar uma vantagem competitiva. No entanto, para muitas organizações, adotar a IA não é simples. Projetos promissores muitas vezes esbarram em dificuldades, resultando em desperdício de recursos e perda de oportunidades. Esses desafios recorrentes podem ser agrupados em três categorias principais: estratégica, tecnológica e operacional.
Falta de Visão Estratégica
Muitas empresas ainda veem a IA generativa como um simples chatbot avançado ou uma ferramenta para consultas básicas. Com isso, acabam adotando essa tecnologia sem considerar totalmente seu valor para o negócio. A IA generativa deve ser encarada, primeiramente, como uma questão de estratégia corporativa. Sem essa visão, as organizações têm dificuldades para avaliar sua eficácia e impacto geral, tanto nos lucros quanto nos custos, e acabam negligenciando seu potencial transformador para revolucionar modelos de negócios e processos.
Uma pesquisa da Gartner revelou que usuários de IA generativa relataram um aumento médio de 15,8% na receita, 15,2% em economia de custos e 22,6% em melhoria da produtividade. Empresas que não consideram inicialmente a tecnologia sob uma perspectiva estratégica perdem esses benefícios. É crucial alinhar a implementação da IA generativa com os objetivos de negócio para garantir um retorno sobre o investimento (ROI) positivo e sustentável.
Para evitar essa armadilha, as empresas devem começar definindo claramente seus objetivos de negócios e, em seguida, explorar como a IA generativa pode ajudar a alcançá-los. Isso envolve identificar áreas específicas onde a IA pode gerar valor, como otimização de processos, melhoria da experiência do cliente ou desenvolvimento de novos produtos e serviços. A integração da IA generativa deve ser vista como parte de uma estratégia de transformação digital mais ampla.
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Além disso, é importante que as empresas desenvolvam uma compreensão clara das capacidades e limitações da IA generativa. Isso inclui estar ciente dos riscos potenciais, como viés nos dados de treinamento ou problemas de privacidade e segurança. Ao abordar essas questões de forma proativa, as empresas podem garantir que a IA generativa seja implementada de forma responsável e ética.
Ausência de Expertise Tecnológica e Infraestrutura
Um dos maiores obstáculos tecnológicos é que muitas empresas subestimam o papel crucial da preparação de dados, que envolve limpar, verificar e organizar dados não estruturados contidos em suas plataformas empresariais. A qualidade dos dados é fundamental para o sucesso de qualquer projeto de IA generativa, e dados mal preparados podem levar a resultados imprecisos ou enviesados.
Escalar soluções de IA exige infraestrutura e recursos substanciais, o que pode ser caro e complexo. Organizações que executam pequenos projetos piloto com apenas alguns milhares de documentos frequentemente não consideram o que é necessário para aumentar a escala: desde a infraestrutura até a seleção de modelos de embedding e a avaliação de suas relações custo-benefício em termos de precisão. Ao contrário do que se acredita, não é barato. O enorme poder computacional exigido tem um preço alto, e a assinatura de baixo custo do ChatGPT não captura o custo total de escalar a IA.
Além disso, quase nenhuma empresa opera com um esquema de acesso a dados único, onde todos, desde os funcionários mais juniores até os executivos, têm as mesmas permissões para acessar dados. Construir um sistema de IA generativa seguro, com permissões habilitadas e em escala, com a precisão necessária, é incrivelmente desafiador, exigindo expertise especializada que a maioria não tem internamente, resultando no fracasso de 95% das empresas que tentam fazer isso sozinhas.
Para superar esses desafios, as empresas podem investir em treinamento e desenvolvimento de suas equipes de TI, contratar especialistas em IA ou buscar parcerias com empresas especializadas. Além disso, é importante adotar uma abordagem modular e escalável para a infraestrutura de IA, permitindo que os recursos sejam adicionados ou removidos conforme necessário. A segurança dos dados também deve ser uma prioridade, com medidas rigorosas de controle de acesso e proteção contra ameaças cibernéticas.
Subestimação do Esforço Operacional
Desafios operacionais geralmente decorrem da subestimação do esforço contínuo necessário para gerenciar sistemas de IA generativa, que exigem monitoramento, atualizações e ajustes constantes. A segurança e o controle de acesso também se tornam grandes preocupações, principalmente ao lidar com dados sensíveis.
A implementação bem-sucedida da IA generativa requer uma equipe dedicada com as habilidades e conhecimentos necessários para manter e otimizar os sistemas. Isso inclui monitorar o desempenho dos modelos de IA, identificar e corrigir erros, atualizar os dados de treinamento e ajustar os parâmetros para melhorar a precisão e a eficiência. A segurança dos dados também deve ser uma prioridade, com medidas rigorosas de controle de acesso e proteção contra ameaças cibernéticas.
Além disso, é importante que as empresas estabeleçam processos claros para gerenciar o ciclo de vida da IA generativa, desde a concepção até a desativação. Isso envolve definir métricas de sucesso, monitorar o progresso em relação a essas métricas e ajustar a estratégia conforme necessário. A colaboração entre diferentes departamentos também é fundamental, garantindo que a IA generativa seja implementada de forma consistente e alinhada com os objetivos de negócios.
O Caminho Para o Sucesso nas Barreiras da IA Generativa
Diante desses desafios, as organizações devem decidir entre “construir ou comprar” soluções de IA generativa. Essa decisão vai além da tecnologia: trata-se de escolher o caminho que melhor se alinha aos objetivos estratégicos, maximiza os recursos internos e evita as armadilhas comuns que frequentemente prejudicam iniciativas de IA.
Se uma empresa optar por um provedor externo, é fundamental trabalhar com um que possa demonstrar um histórico comprovado de implantações em escala com permissões habilitadas e resultados precisos. Esses três componentes são indispensáveis para garantir o sucesso das implementações de IA generativa em ambientes empresariais exigentes.
Ao avaliar provedores externos, as empresas devem procurar por aqueles que oferecem soluções personalizadas que se adaptem às suas necessidades específicas. Isso inclui a capacidade de integrar a IA generativa com os sistemas e processos existentes, bem como fornecer suporte técnico e treinamento contínuos. A transparência também é fundamental, com os provedores explicando claramente como seus modelos de IA são treinados e como os dados são usados.
Além disso, é importante que as empresas considerem os custos a longo prazo da IA generativa, incluindo os custos de manutenção, atualização e suporte. Ao adotar uma abordagem estratégica e cuidadosa, as empresas podem superar as barreiras da IA generativa e aproveitar ao máximo essa tecnologia transformadora.
Em última análise, o sucesso da IA generativa nas empresas depende de uma combinação de visão estratégica, expertise tecnológica e disciplina operacional. Ao abordar esses desafios de forma proativa, as organizações podem desbloquear o potencial da IA generativa e obter uma vantagem competitiva duradoura.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificiado, mas escrito e revisado por um humano.
Via AI Business
