Exclusiva: No Brasil, somente 30% das empresas se consideram preparadas para a IA

O uso de inteligência artificial ainda é experimental na maioria das empresas brasileiras, com somente 30% delas se dizendo preparadas para desenvolver ou personalizar soluções com a tecnologia. Entre os principais obstáculos estão a falta de infraestrutura tecnológica, a escassez de profissionais qualificados, dificuldades de integração com sistemas legados e barreiras culturais.

É o que indica o estudo Inovando com IA, feito pela Croma Consultoria e adiantado com exclusividade ao IT Forum. A pesquisa combina a visão de acadêmicos e de executivos de diversos setores para mostrar o quão entusiasmados (e preparados) estão os líderes locais com relação à inteligência artificial. O estudo contou com o apoio institucional do Observatório do Futuro do Trabalho e do Instituto de Desenvolvimento Humano Lippi.

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A mensuração do retorno sobre investimento (ROI) também aparece como desafio. A pesquisa também mostra que setores com maior maturidade de dados, como o financeiro, estão na vanguarda da aplicação da tecnologia.

Apesar das dificuldades, o uso da IA já dá resultados em processos como automação de tarefas repetitivas, atendimento ao cliente, desenvolvimento de produtos e ações de marketing. Executivos relatam aumento da produtividade e personalização, além de melhora na experiência dos consumidores, com elevação do NPS em algumas empresas.

“A inteligência artificial é uma alavanca real de eficiência criativa, inovação e transformação nos negócios. O desafio agora é superar a imaturidade e transformar intenção em ação estratégica”, diz em comunicado Edmar Bulla, fundador da Croma Consultoria. “Os dados mostram que, para além da inovação pontual, a IA começa a desenhar uma nova lógica de operação para as empresas.”

10 tendências

Com base nos resultados do estudo, a Croma identificou dez grandes tendências que devem guiar o uso estratégico da IA. São elas:

1. avanço da inteligência artificial generativa;
2. busca por transparência e confiabilidade nos algoritmos;
3. integração com redes 5G;
4. automação de ponta a ponta;
5. uso ético e responsável das ferramentas;
6. construção de ecossistemas de dados em nuvem;
7. chegada da IA quântica;
8. avanço das regulamentações;
9. hiperpersonalização em escala;
10. aceleração do time to market.

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