## A Inteligência Artificial Sai do Laboratório e Entra no Campo de Batalha Empresarial, Mas a Guerra Está Longe de Acabar
A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser um experimento de laboratório para se tornar uma peça central nas operações empresariais. As empresas não estão apenas molhando os pés, mas mergulhando de cabeça em sistemas de IA prontos para produção.
Os números não mentem: 68% das organizações já implementaram soluções de IA personalizadas e estão gastando pesado, com 81% investindo pelo menos um milhão de dólares anualmente em iniciativas de IA. Um quarto dessas empresas está injetando mais de 10 milhões de dólares por ano, mostrando um compromisso sério e de longo prazo com a IA.
Essa mudança transformou as estruturas de liderança, com 86% das organizações nomeando um líder para supervisionar seus esforços de IA, geralmente com o título de "Chief AI Officer" ou similar. Esses líderes de IA agora são quase tão influentes quanto os CEOs na definição de estratégias.
No entanto, a jornada de implementação da IA não é um mar de rosas. Mais da metade dos líderes empresariais admitem que treinar e ajustar modelos de IA tem sido mais difícil do que o esperado. Problemas de dados continuam a surgir, causando dores de cabeça com qualidade, disponibilidade, direitos autorais e validação de modelos, minando a eficácia desses sistemas de IA. Quase 70% das organizações relatam ter pelo menos um projeto de IA atrasado, com problemas de dados sendo o principal culpado.
À medida que as empresas se sentem mais confortáveis com a IA, elas estão encontrando novas maneiras de usá-la. Embora chatbots e assistentes virtuais permaneçam populares (55% de adoção), aplicações mais técnicas estão ganhando terreno. O desenvolvimento de software agora lidera a lista com 54%, juntamente com a análise preditiva para previsão e detecção de fraudes com 52%. Isso sugere que as empresas estão indo além de aplicações chamativas voltadas para o cliente e usando a IA para melhorar as operações centrais.
Quando se trata dos modelos de IA em si, há um forte foco em IA generativa, com 57% das organizações tornando-a uma prioridade. No entanto, muitas estão adotando uma abordagem equilibrada, combinando esses modelos mais recentes com técnicas tradicionais de aprendizado de máquina.
O Google Gemini e o GPT-4 da OpenAI são os modelos de linguagem grandes mais amplamente utilizados, embora DeepSeek, Claude e Llama também estejam ganhando destaque. A maioria das empresas usa dois ou três LLMs diferentes, sugerindo que uma abordagem multi-modelo está se tornando prática padrão.
Talvez o mais interessante seja a mudança em onde as empresas estão executando sua implementação de IA. Embora quase nove em cada dez organizações usem serviços de nuvem para pelo menos parte de sua infraestrutura de IA, há uma tendência crescente de trazer as coisas de volta para dentro de casa.
Dois terços dos líderes empresariais agora acreditam que as implementações não em nuvem oferecem melhor segurança e eficiência. Como resultado, 67% planejam mover seus dados de treinamento de IA para ambientes locais ou híbridos, buscando maior controle sobre seus ativos digitais. A soberania dos dados é a principal prioridade para 83% dos entrevistados ao implementar sistemas de IA.
Os líderes empresariais parecem confiantes em suas capacidades de governança de IA, com cerca de 90% afirmando que estão gerenciando efetivamente a política de IA, podem configurar as proteções necessárias e podem rastrear sua linhagem de dados. No entanto, essa confiança contrasta com os desafios práticos que causam atrasos nos projetos.
Problemas com rotulagem de dados, treinamento de modelos e validação continuam sendo obstáculos. Isso sugere uma potencial lacuna entre a confiança dos executivos em suas estruturas de governança e a realidade cotidiana do gerenciamento de dados. A escassez de talentos e as dificuldades de integração com os sistemas existentes também são razões frequentemente citadas para atrasos.
A era da experimentação com IA ficou para trás e agora é uma parte fundamental de como as empresas operam. As organizações estão investindo pesadamente, remodelando suas estruturas de liderança e encontrando novas maneiras de implementar a IA em suas operações.
No entanto, à medida que as ambições crescem, também crescem os desafios de colocar esses planos em ação. A jornada do piloto à produção expôs problemas fundamentais na preparação de dados e infraestrutura. A resultante mudança em direção a soluções locais e híbridas mostra um novo nível de maturidade, com as organizações priorizando controle, segurança e governança.
À medida que a implementação da IA acelera, garantir transparência, rastreabilidade e confiança não é apenas um objetivo, mas uma necessidade para o sucesso. A confiança é real, mas a cautela também.
