São Paulo — InkDesign News —
A inteligência artificial (IA), especialmente modelos de linguagem de grande escala (LLM) e técnicas de deep learning, avança em seu uso empresarial, mas o desafio da escalabilidade e impacto mensurável permanece para a maioria das organizações. Um estudo recente da Accenture revela as práticas que distinguem as empresas que conseguem implementar IA em larga escala das que continuam em fase experimental.
Tecnologia e abordagem
O relatório “Front-Runners’ Guide to Scaling AI” da Accenture baseia-se em pesquisa com 2.000 executivos C-suite e cientistas de dados de empresas globais com receitas acima de US$ 1 bilhão. O estudo mostra que o uso efetivo de IA envolve não apenas investimento tecnológico, mas o desenvolvimento de talento qualificado e infraestrutura robusta de dados. Tecnologias avançadas como retrieval-augmented generation (RAG) e grafos de conhecimento são citadas entre as capacidades essenciais para gerenciar dados estruturados e não estruturados, além da integração de dados zero-party a dados sintéticos, essenciais para ampliar a robustez dos modelos.
Aplicação e desempenho
Apenas 8% das empresas analisadas se qualificam como “front-runners”, capazes de escalar múltiplas iniciativas estratégicas de IA. Essas empresas implementam uma arquitetura “agentic” — redes de agentes de IA autônomos que orquestram fluxos de trabalho complexos e colaborativos, aumentando produtividade e eficiência. Além disso, elas adotam estratégias focadas, com investimentos direcionados para 3-4 aplicações específicas alinhadas ao core business, o que gera três vezes maior probabilidade de retorno sobre investimento (ROI) acima do esperado. A maturidade do talento é fator crítico, com esses líderes investindo quatro vezes mais em adaptação cultural e alinhamento de competências.
“Encontramos que o principal fator de sucesso não foi investimento, mas maturidade do talento. Os líderes tinham maturidade quatro vezes maior.”
(“We found the top achievement factor wasn’t investment but rather talent maturity. Front-runners had four-times greater talent maturity compared to other groups.”)— Senthil Ramani, Líder de dados e IA, Accenture
Impacto e mercado
As organizações que avançam na jornada de IA projetam aumento médio de 13% na produtividade, 12% no crescimento da receita e redução de 11% nos custos em até 18 meses após o escalonamento de iniciativas de IA generativa. A adoção de práticas responsáveis de IA, além de reduzir riscos, fortalece confiança do cliente e qualidade do produto, influenciando positivamente desempenho financeiro. A construção de centros de excelência centralizados em IA é adotada por 57% dos frontrunners, promovendo governança estruturada e monitoramento constante dos sistemas.
“As empresas precisam mudar a visão da IA responsável de uma obrigação de compliance para um habilitador estratégico de valor.”
(“Companies need to shift their mindset from viewing responsible AI as a compliance obligation to recognizing it as a strategic enabler of business value.”)— Senthil Ramani, Líder de dados e IA, Accenture
O caminho para ampliar o impacto da inteligência artificial passa pela integração de talentos qualificados, infraestrutura de dados avançada, investimento estratégico focado e adoção de arquiteturas autônomas. Organizações que buscam inovação devem priorizar esses pilares para transformar experimentos em soluções escaláveis e eficazes.
Fonte: (VentureBeat – AI)
