2023 foi um ano crucial, com a inteligência artificial generativa se tornando mainstream, impulsionada pelo sucesso do ChatGPT. À medida que nos dirigimos para 2024, as organizações estão ansiosas para integrar a inteligência artificial generativa em seus fluxos de trabalho, aproveitando seu pleno potencial empresarial.
No entanto, uma recente pesquisa da Forrester Consulting, realizada com 220 tomadores de decisão em IA em empresas norte-americanas, revela preocupações persistentes sobre os riscos da inteligência artificial generativa, além de barreiras que dificultam uma adoção mais ampla.
Enfrentando os Principais Obstáculos
A pesquisa destaca obstáculos significativos para a operacionalização da inteligência artificial generativa, incluindo desafios comuns como alucinações. Esses problemas mantêm muitas organizações presas nas fases de exploração ou experimentação, dificultando a implementação de modelos fundamentais para casos de uso planejados.
Reconhecendo o Potencial Transformador da IA Generativa
Apesar dos desafios, organizações de diversos setores reconhecem as capacidades transformadoras da inteligência artificial generativa. Na pesquisa da Forrester realizada em nome da Dataiku, 83% dos entrevistados indicaram que estão explorando ou experimentando a inteligência artificial generativa. Notavelmente, mais de 60% a consideram crítica ou extremamente importante para sua estratégia de negócios, com planos de aumentar investimentos em iniciativas de dados e IA em até 10% no próximo ano.
Os líderes empresariais afirmaram já ter identificado várias aplicações para a inteligência artificial generativa, incluindo:
- Melhoria da experiência do cliente (64%)
- Desenvolvimento de produtos (59%)
- Análise de dados self-service (58%)
- Gestão do conhecimento (56%)
A pesquisa reflete um entusiasmo crescente pelas diversas aplicações da inteligência artificial generativa, com os entrevistados antecipando melhorias nos serviços e eficiências operacionais nos próximos dois anos.
Desafios para a Implementação Persistem
Apesar do otimismo, obstáculos significativos para a adoção efetiva da inteligência artificial generativa permanecem. Os principais desafios incluem possíveis violações das leis de proteção e privacidade de dados (31%) e a necessidade de habilidades e governança aprimoradas (31%) para navegar nas complexidades da IA generativa. Além disso, mais de 50% dos líderes destacaram os riscos de viés e alucinações que podem comprometer a qualidade dos resultados.
Esses riscos são agravados por uma infraestrutura inadequada para a inteligência artificial generativa. A pesquisa identificou a insuficiência da infraestrutura de dados como a principal barreira, com 35% dos entrevistados mencionando dificuldades no consumo, armazenamento e compartilhamento de dados. Os entrevistados também relataram dificuldades na integração com sistemas existentes (35%) e limitações computacionais (27%).
Outras barreiras notadas incluem mecanismos de governança (35%), interpretabilidade e explicabilidade da IA (25%), lacunas de habilidades (31%) e escalabilidade dos modelos.
Soluções Propostas para os Desafios
Para superar esses obstáculos de implementação, as organizações devem adotar abordagens colaborativas que aproveitem plataformas de IA oferecendo soluções pré-embaladas para desenvolvimento acelerado, integração sem costura e estruturas de governança robustas.
De acordo com a McKinsey, a inteligência artificial generativa tem o potencial de adicionar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões aos lucros anuais corporativos em todo o mundo, com o maior impacto esperado nos setores bancário, de alta tecnologia e ciências da vida.
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