Do caos à clareza: o papel dos dados na adoção de IA
Confira insights globais sobre a confiança nos dados e a adoção de IA na pesquisa exclusiva da Protiviti Brasil
A segunda parte da Pesquisa AI Pulse revela que a maior barreira para o sucesso da IA não é a tecnologia: é a confiança. As organizações que se destacam em IA são aquelas que confiam em seus dados, capacitam suas equipes para usá-los com clareza e estabeleceram uma governança clara para esse uso. Este relatório destaca como a confiança nos dados impulsiona o ROI nas aplicações de IA, aponta onde estão as lacunas que persistem e o que as organizações estão fazendo para transformar complexidade em estratégia.
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O que seus pares estão dizendo sobre IA e dados
Quanto maior a maturidade em IA, maior a confiança nos dados
Se você planeja escalar o uso de IA, precisa escalar também a governança dos seus dados.
Baixe o relatórioEstágios de adoção e maturidade da IA
Estágio 1: Inicial
19%
A organização reconhece os benefícios potenciais da IA mas tem uma compreensão limitada e não tem iniciativas estratégicas de uso. Ainda não há KPIs.
Estágio 2: Experimentação
32%
Nesse estágio, a organização já iniciou projetos de Inteligência Artificial em pequena escala e projetos piloto de uso para avaliar viabilidade e benefícios.
Estágio 3: Definição
21%
A organização integrou soluções de Inteligência Artificial em processos existentes do negócio, aprimorando a eficiência operacional e agilizando decisões.
Estágio 4: Otimização
20%
A organização otimizou sistemas de IA para performance e escalabilidade, com melhorias contínuas baseadas no feedback de dados.
Estágio 5: Transformação
8%
A IA já impulsiona uma transformação significativa nos negócios da organização, criando novas oportunidades e redefinindo o cenário do setor.
Confiança de dados por maturidade da IA
Confiança nos dados: um indicador de maturidade
– O progresso da IA está intimamente relacionado à qualidade e ao gerenciamento de dados.
– A adoção inicial da IA geralmente começa com conjuntos de dados inadequados, incompletos ou imperfeitos, que são refinados ao longo do tempo por meio de processos iterativos.
– À medida que as organizações amadurecem, suas práticas de dados se tornam mais estruturadas e intencionais.
Confiança em dados por setor
O setor de tecnologia lidera o caminho na confiança dos dados
– Uma forte cultura de inovação e adoção antecipada de IA, juntamente com fácil acesso à infraestrutura digital e menos barreiras regulatórias, dá ao setor de tecnologia uma vantagem competitiva distinta sobre outros setores.
– A variabilidade da confiança nos dados de serviços financeiros é significativa em um setor onde pequenos problemas de dados podem levar a consequências sérias.
– Os níveis de confiança no varejo e em bens de consumo embalados são mistos, o que pode refletir os desafios de gerenciar grandes volumes de dados de clientes e da cadeia de suprimentos em vários canais.
A confiança nos dados compensa
Organizações que confiam em seus dados têm três vezes mais probabilidade de exceder as expectativas de ROI da IA
– A confiança nos dados aumenta com a maturidade.
– Essa confiança é construída por meio de uma combinação de governança, treinamento e transparência — não apenas infraestrutura técnica.
– À medida que as organizações amadurecem, elas se tornam mais bem equipadas para gerenciar e confiar em seus dados, o que impulsiona diretamente o sucesso da IA.
A conscientização sobre viéses evolui com a maturidade
Tanto o Estágio 1 quanto o Estágio 5 relatam baixo viés, mas o Estágio 1 provavelmente não o está observando, enquanto o Estágio 5 o está reduzindo ativamente.
– O viés está sempre presente; mas o reconhecimento, a detecção e a mitigação dependem da alfabetização e da maturidade em dados. À medida que as organizações progridem, elas desenvolvem a alfabetização e as estruturas necessárias para identificar e reduzir o viés, fazendo com que ele passe de um risco oculto para uma variável gerenciável.
– As organizações do Estágio 5 mitigam o preconceito proativamente por meio de governança e transparência.
– Organizações em estágio inicial podem precisar de ferramentas e estruturas melhores para identificar vieses. Seus casos de uso relativamente simples também podem contribuir para reduzir a probabilidade de viéses.
A falta de governança de dados está atrapalhando sua adoção de IA?
Entenda os maiores obstáculos para a otimização da IA
Acesse o relatório completo em inglêsDesafios de dados pela maturidade da IA
Superando os principais obstáculos
