Como sua empresa pode levar suas iniciativas de IA ao ROI real? O relógio está correndo

O tempo está passando para que as organizações criem valor significativo e sustentado por meio de suas iniciativas de IA generativa, de acordo com a mais recente pesquisa State of Generative AI in the Enterprise da Deloitte. O relatório identificou as principais formas pelas quais as empresas podem passar do potencial para o desempenho, incluindo:

Além disso: as empresas podem alcançar o domínio das decisões usando IA. Veja como

• Construindo o sucesso com base no sucesso inicial: Maior eficiência, produtividade e redução de custos ainda são os principais benefícios buscados pelas organizações. Estes também são citados por 42% dos entrevistados – 2.770 líderes empresariais – como os benefícios mais importantes alcançados até à data. E 58% relataram ter percebido uma gama mais diversificada de benefícios importantes, como maior inovação, melhores produtos e serviços ou melhores relacionamentos com os clientes.
• Esforce-se para escalar: Duas das três organizações entrevistadas afirmaram que estão a aumentar os seus investimentos em IA generativa porque observaram um forte valor inicial. No entanto, quase 70% dos entrevistados disseram que sua organização transferiu 30% ou menos de seus experimentos generativos de IA para produção
• Modernize as bases de dados: Três quartos dos entrevistados afirmaram que as suas organizações aumentaram o investimento na gestão do ciclo de vida dos dados para permitir a sua estratégia de IA generativa. As principais ações incluem o reforço da segurança dos dados (54%) e a melhoria da qualidade dos dados (48%). No entanto, os problemas de dados ainda têm um impacto negativo no progresso: 55% das organizações relataram evitar certos casos de utilização de IA generativa devido a problemas relacionados com os dados.
• Mitigar riscos e preparar-se para a regulamentação: As organizações sentem-se muito menos preparadas para os desafios que a IA generativa traz à gestão de riscos e à governação – apenas 23% classificaram a sua organização como altamente preparada. Na verdade, três dos quatro principais factores que impedem as organizações de desenvolver e implementar ferramentas e aplicações generativas de IA são o risco, a regulamentação (como a Lei da IA ​​da União Europeia) e questões de governação.
• Manter o impulso medindo: Mais de 40% dos entrevistados afirmaram que as suas empresas estão a ter dificuldades em definir e medir os impactos exatos das suas iniciativas de IA generativa.

Aqui estão 10 conclusões principais do relatório da Deloitte:

1. A maioria das empresas está a aumentar os seus investimentos em IA generativa: Dado o forte valor observado até à data, 67% das organizações afirmaram que estão a aumentar os investimentos em IA generativa. A maioria cita benefícios além da produtividade, eficiência e redução de custos – 58% incluem benefícios como maior inovação (12%), melhores produtos e serviços (10%) e melhores relacionamentos com os clientes (9%).
2. Os líderes empresariais se preocupam profundamente sobre IA: Os entrevistados disseram que o interesse em IA generativa permanece “alto” ou “muito alto” entre a maioria dos executivos seniores (63%) e conselhos (53%).
3. Escalar a adoção da IA ​​nas empresas deve ser uma prioridade: No entanto, muitos esforços de IA generativa ainda estão na fase piloto ou de prova de conceito, com uma grande maioria dos entrevistados (68%) afirmando que a sua organização transferiu 30% ou menos das suas experiências de IA generativa totalmente para produção. A grande maioria das organizações implantou menos de um terço de seus experimentos generativos de IA em produção
4. Os elementos essenciais para dimensionar iniciativas de IA generativa do piloto à produção include (coloquei em negrito os elementos que acredito serem mais importantes):
   – Portfólio de casos de uso claro e de alto impacto
   – Estratégia ambiciosa e foco na gestão de valor
   – Forte colaboração no ecossistema
   – Governança robusta
   – Modelo operacional ágil e métodos de entrega
   – Gestão integrada de riscos
   – Transparência para construir confiança em IA segura
   – Papéis, atividades e cultura transformados
   – Aquisição de talentos externos e desenvolvimento de talentos internos
   – Arquitetura modular e plataformas comuns
   – Base de dados moderna
   – Provisionando a infraestrutura de IA certa
   – Gerenciamento e operações eficazes de modelos
5. Os obstáculos para a adoção e o escalonamento da IA ​​generativa são a tecnologia legada: Infraestrutura tecnológica (45%) e gerenciamento de dados (41%) tiveram os melhores resultados, seguidos por estratégia (37%), risco e governança (23%) e talento (20%).
6. As organizações acham que estão prontas para a IA generativa? Não. Prontidão por categoria – infraestrutura tecnológica (45%), gestão de dados (41%), estratégia (31%), risco e governança (23%) e talento (20%). Todos os projetos de IA começam e terminam como projetos de dados, por isso estes números de prontidão são alarmantes.
7. As empresas estão investindo mais no gerenciamento do ciclo de vida dos dados: 5% das organizações aumentaram seus investimentos em tecnologia em torno do gerenciamento do ciclo de vida dos dados devido à IA generativa.
8. Os níveis de preocupação no gerenciamento de dados são altos: Uso de dados confidenciais em modelos (57%), gerenciamento de questões relacionadas à privacidade de dados (58%), gerenciamento de questões relacionadas à segurança de dados (57%), conformidade com dados, governança (49%), uso de dados proprietários da empresa em modelos ( 38%). Uma camada de confiança de dados é fundamental para a implantação bem-sucedida de soluções generativas de IA. Problemas relacionados a dados fizeram com que 55% das organizações pesquisadas evitassem certos casos de uso de IA generativa.
9. As três principais barreiras para o desenvolvimento e implantação bem-sucedidos de ferramentas e aplicativos generativos de IA estão relacionadas ao risco: Preocupações com a conformidade regulatória (36%), dificuldade em gerenciar riscos (30%) e falta de modelos de governança (29%). Apenas 23% classificaram a sua organização como altamente preparada para gerir riscos.
10. Medir o valor dos investimentos em IA é difícil, mas factível: De acordo com os resultados da pesquisa da Deloitte, 41% das organizações têm lutado para definir e medir os impactos exatos dos seus esforços de IA generativa. Algumas empresas relataram empregar abordagens formais para medir e comunicar a criação de valor de IA generativa, incluindo o uso de KPIs específicos para avaliar o desempenho da IA ​​generativa (48%) e construir uma estrutura para avaliar investimentos em IA generativa (38%). É importante notar que embora a maioria (54%) das organizações procure melhorias de eficiência e produtividade, apenas 38% relataram que estão a acompanhar as mudanças na produtividade dos funcionários. E apenas 35% monitoram o retorno dos investimentos em IA.

Além disso: 1 em cada 3 trabalhadores usa IA várias vezes por semana – e está gritando sobre isso

A pesquisa descobriu que apenas 16% das organizações relataram que produzem relatórios regulares para o CFO sobre o valor criado com IA generativa. Os líderes tecnológicos inteligentes sabem disto: não existem projetos de TI, existem apenas projetos empresariais. O investimento, a implantação e a adoção da IA ​​devem ser medidos com base nos resultados empresariais – e devem ir além dos objetivos de produtividade e de redução de custos. O melhor uso da tecnologia é melhorar a qualidade de vida e de trabalho – para seus funcionários, clientes, parceiros de negócios e comunidades que você atende.

Para saber mais sobre o relatório State of Generative AI in the Enterprise da Deloitte, você pode visitar aqui.