AI Pulse: Insights globais sobre adoção de IA e ROI
Explore os resultados da pesquisa exclusiva da Protiviti
Mergulhe nos resultados da Pesquisa AI Pulse, com um panorama global da adoção de IA e do retorno sobre o investimento (ROI). Descubra como a maturidade da IA de uma organização, bem como o setor em que atua, influencia seu ROI, como ela avalia o sucesso e os diversos desafios que enfrenta para escalar a adoção de IA. Descubra as principais conclusões e insights para ajudar você a avançar em sua jornada de IA.
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O que seus pares estão dizendo sobre adoção de IA
Quanto maior a maturidade em IA, maior o ROI observado
O interesse pela IA é alto, mas muitas organizações ainda estão descobrindo como implementá-la de forma eficaz.
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.
Satisfação com o investimento em IA
A recompensa está na progressão da maturidade da IA.
– Há fortes argumentos para investimento e expansão contínuos em IA, principalmente se os primeiros resultados forem promissores.
– Altos investimentos iniciais em IA podem atrasar os retornos nos estágios iniciais de adoção, tornando essencial definir expectativas realistas de ROI nos estágios iniciais e demonstrar o potencial de expansão ao longo do tempo.
– Aprimorar sistematicamente as capacidades de IA pode aumentar o ROI. As organizações devem desenvolver um roteiro para progredir pelos estágios de maturidade da IA, com foco em escalar aplicações de IA, aprimorar a infraestrutura de dados e investir em talentos em IA.
– Embora a fase de transformação seja rara em todos os setores, há uma oportunidade significativa para os pioneiros obterem vantagem competitiva usando IA não apenas para eficiência, mas para inovação e liderança de mercado.
Desafios na otimização da IA
A maturidade da IA gera desafios variados, desde confusão de casos de uso até obstáculos de dados.
– Integrar IA com sistemas legados é desafiador devido a formatos de dados incompatíveis, arquitetura desatualizada e recursos limitados de API. Esses desafios atingem o pico nos estágios intermediários da adoção da IA, sugerindo que desenvolver uma estratégia de integração robusta desde o início pode aliviar os problemas à medida que a implantação da IA se expande. A solução do problema requer uma abordagem holística, considerando a compatibilidade de dados, a arquitetura do sistema, a gestão de mudanças e muito mais.
– Dados de qualidade são cruciais para o sucesso da IA, mas frequentemente negligenciados. Sem dados adequados, as infraestruturas falham. À medida que os projetos amadurecem, lacunas e desafios de dados tornam-se evidentes. As organizações devem priorizar a disponibilidade e a qualidade dos dados desde o início, avaliando as necessidades de dados durante o processo de governança e aprovação e garantindo que os dados sejam resilientes e seguros. O monitoramento e a atualização contínuos das estratégias de dados aumentarão o sucesso dos projetos. Além disso, a infraestrutura deve suportar a integração e o gerenciamento perfeitos dos dados.
– Aprendizado e adaptação contínuos são essenciais para a compreensão dos casos de uso de IA. As organizações devem permanecer ágeis e refinar suas estratégias de IA à medida que avançam nos estágios de maturidade da IA.
O que significa sucesso em IA
A maturidade, o setor e a função da IA impulsionam as métricas de sucesso da acoção de IA.
– A economia de custos e a produtividade dos funcionários são os principais indicadores de sucesso da IA mais citados, ressaltando a importância universal de reduzir custos e melhorar a eficiência da força de trabalho.
– O estágio de maturidade de uma organização influencia quais indicadores são percebidos como os mais importantes para o sucesso da IA. À medida que as organizações progridem, o foco muda de economia de custos e eficiência de processos para produtividade, eficiência e crescimento.
– Estabeleça um ciclo de feedback contínuo para monitorar o desempenho da IA e fazer os ajustes necessários. Considere como os projetos de IA contribuirão para a inovação e a vantagem competitiva ao longo do tempo. Envolva todas as partes interessadas relevantes desde o início para garantir a adesão e definir expectativas realistas.
Principais necessidades para a implementação
Desenvolver capacidades básicas acelera a curva de maturidade.
Pessoas: é preciso treinar e qualificar a força de trabalho para suprir as lacunas de conhecimento em IA e habilidades técnicas. Os líderes empresariais devem aprender e se adaptar continuamente.
Processo: defina casos de uso claros, metas mensuráveis e medidas de desempenho transparentes. Envolva as principais partes interessadas desde o início e desenvolva práticas robustas de governança de dados.
Tecnologia: garanta que as ferramentas se integrem aos sistemas existentes, sejam escaláveis e seguras. Projete uma infraestrutura adaptável e utilize ferramentas de monitoramento para melhorias iterativas.
