Apesar de um entusiasmo mundial pela GenAI, um estudo recente da IDC, patrocinado pela Qlik, um líder em soluções de integração de dados, analítica e IA/ML, destaca uma diferença significativa entre a ambição das empresas e sua preparação efetiva para essas tecnologias. Enquanto 89% das organizações revisaram sua estratégia de gestão de dados em resposta à emergência da IA generativa, apenas 26% implementaram soluções GenAI em larga escala, e somente 12% acreditam ter uma infraestrutura adequada para os fluxos de trabalho de IA agentica.
Segundo o relatório "The Global Impact of Artificial Intelligence on the Economy and Jobs: AI will Steer 3.5% of GDP in 2030" publicado pela Qlik em agosto de 2024, a IA deverá contribuir com 19.900 bilhões de dólares para a economia mundial até 2030, representando 3,5% do PIB mundial.
Frente a esta oportunidade sem precedentes, as empresas aceleram seus investimentos para integrar a IA em suas operações: 41% deles são dedicados à Gen AI, 16% à IA agentica. No entanto, apesar desses esforços, os resultados da pesquisa da IDC destacam suas lacunas, sublinhando sua falta de preparação.
Adoção retardada por desafios estruturais
Uma das principais dificuldades identificadas pelo estudo é a gestão e governança dos dados.
Como destaca Stewart Bond, Research VP for Data Integration and Intelligence na IDC :
"Para garantir que estão explorando fluxos de trabalho de IA que geram valor sustentável e evolutivo, as empresas devem enfrentar desafios fundamentais, como aqueles relacionados à precisão e governança dos dados."
As organizações que adotam o modelo de "Data as a Product" são sete vezes mais propensas a implementar a IA em larga escala, o que demonstra a importância de uma estruturação rigorosa dos dados. Este modelo, que consiste em gerenciar os dados como um produto completo, implica em altos padrões de qualidade e acessibilidade. No entanto, embora 94% das organizações integrem ou planejem integrar funcionalidades de analítica em suas aplicações, apenas 23% delas conseguem de fato.
Governança de dados e infraestrutura: o nervo da guerra
Para fechar essa lacuna, as empresas devem ir além da experimentação e se concentrar na implementação de bases sólidas:
- Uma governança de dados rigorosa: garantir a qualidade, precisão e segurança das informações exploradas pela IA.
- Uma infraestrutura adaptada e escalável: as organizações devem investir em sistemas capazes de suportar processos decisórios autônomos.
- Uma integração eficaz da analítica: transformar os dados em insights acionáveis para criar valor e favorecer uma tomada de decisão informada.
James Fisher, Chief Strategy Officer na Qlik, insiste na importância dessa transformação:
"O potencial da IA depende da eficácia com que as organizações gerenciam e integram sua cadeia de valor de IA. As empresas que não conseguem desenvolver sistemas que permitam obter insights confiáveis e acionáveis serão rapidamente deixadas para trás."
O relatório da IDC destaca uma realidade simples: o entusiasmo não é suficiente, ainda mais quando tem dificuldade para se traduzir em ações concretas. A adoção bem-sucedida da GenAI depende da capacidade das empresas de estruturar e explorar eficazmente seus dados, um ativo estratégico cujo potencial permaneceria subexplorado sem isso.