A inteligência artificial (IA) é uma das maiores promessas para a transformação digital das empresas, mas um estudo da Qlik e ESG revela um desafio significativo: apenas 21% das organizações conseguiram integrar totalmente essa tecnologia às suas operações. Apesar dos altos investimentos no setor, muitas empresas ainda enfrentam obstáculos estruturais que impedem o aproveitamento pleno da IA.
O crescimento dos investimentos e a falta de estrutura
De acordo com o relatório “Data Readiness for Impactful Generative AI”, 94% das empresas estão aumentando seus investimentos em ferramentas e serviços voltados para a preparação de dados. No entanto, a dificuldade de transformar esses investimentos em resultados concretos indica uma lacuna preocupante entre a adoção da tecnologia e sua aplicação eficiente no dia a dia corporativo.
Esse descompasso acontece porque muitas organizações ampliam seus orçamentos para IA sem um plano estruturado para garantir que os dados utilizados sejam confiáveis e bem gerenciados. Sem essa base sólida, os projetos de IA enfrentam dificuldades para gerar valor real para o negócio.
O desafio da gestão de dados na IA
Outro fator crítico identificado no estudo é a complexidade da gestão de dados. Cerca de 64% das empresas coletam informações de 100 a 499 fontes diferentes diariamente, o que torna a criação de bases de dados organizadas e limpas um grande desafio. Sem dados estruturados e de qualidade, os algoritmos de IA podem produzir resultados imprecisos ou enviesados, prejudicando a tomada de decisão.
Além disso, 57% das organizações avaliam o sucesso da IA apenas com base na eficiência operacional, enquanto poucos negócios analisam seu impacto estratégico. Isso mostra que muitas empresas ainda não exploram o potencial da IA para impulsionar inovação e vantagem competitiva.
Falhas em governança e compliance: um risco para empresas
Outro problema levantado pelo estudo está relacionado à governança de dados. Apenas 47% das empresas afirmam aplicar consistentemente políticas de conformidade e gestão de dados. Essa falha expõe as organizações a riscos financeiros, regulatórios e de reputação, além de comprometer a confiabilidade dos modelos de IA.
O analista sênior do ESG, Stephen Catanzano, alerta que “a IA não é um problema de tecnologia — é um problema de execução”. Ou seja, embora muitas empresas invistam pesadamente para escalar suas soluções de IA, a falta de processos bem definidos pode impedir o sucesso dessas iniciativas.
Como superar os desafios e integrar a IA com sucesso?
Para garantir que a inteligência artificial seja um diferencial competitivo real, as empresas precisam:
- Implementar uma estratégia clara para gestão de dados: A qualidade dos dados é essencial para garantir que a IA gere insights precisos e úteis para o negócio.
- Fortalecer a governança e compliance: Ter políticas bem definidas de governança de dados ajuda a reduzir riscos e aumentar a confiabilidade dos modelos de IA.
- Monitorar o impacto estratégico da IA: Além da eficiência operacional, é fundamental medir como a IA contribui para a inovação e o crescimento da empresa.
- Capacitar equipes e lideranças: O sucesso da IA depende da preparação dos profissionais para entender, interpretar e aplicar os insights gerados pelos algoritmos.
Com uma abordagem mais estruturada, as empresas podem transformar investimentos em inteligência artificial em vantagens competitivas reais, garantindo que essa tecnologia seja um impulsionador do crescimento e da inovação.
