Quando a inteligência artificial cria valor real? Um guia para empresas sobre se devem ou não usar IA gerenciada.

A realidade por trás do hype da IA

A discussão sobre inteligência artificial nas empresas alemãs atingiu um ponto de inflexão. Enquanto há apenas dois anos a tecnologia era vista principalmente como uma ferramenta experimental, hoje 91% das empresas alemãs consideram a IA essencial para seu futuro modelo de negócios. Essa mudança drástica de percepção também se reflete em números concretos: atualmente, 40,9% das empresas já utilizam IA em seus processos de negócios – um aumento significativo em relação aos 27% do ano passado.

No entanto, permanece uma questão crucial: quando a IA realmente cria valor real e como esse sucesso pode ser medido? A realidade preocupante mostra que, apesar dos bilhões de dólares investidos, a esmagadora maioria dos projetos de IA não consegue gerar o retorno esperado. Um estudo do MIT revela que 95% dos projetos-piloto de IA generativa em empresas fracassam e não conseguem atingir qualquer retorno mensurável sobre o investimento.

Essa discrepância entre expectativa e realidade destaca que o sucesso das iniciativas de IA depende menos do desempenho técnico dos modelos, mas sim da integração estratégica aos processos de negócios existentes e da capacidade de otimização contínua com base no feedback da prática.

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Identificar e medir o valor agregado real

Critérios de avaliação quantitativa para o sucesso da IA

O valor agregado das aplicações de IA se manifesta em vários níveis, todos os quais exigem mensuração sistemática. A fórmula clássica de ROI constitui a base: Retorno sobre o Investimento é igual ao benefício total menos os custos totais, dividido pelos custos totais, multiplicado por 100%. No entanto, essa visão simplista é insuficiente para investimentos em IA, pois tanto os custos quanto os benefícios apresentam estruturas mais complexas.

O lado dos custos inclui não apenas despesas óbvias com licenças e hardware, mas também despesas ocultas com limpeza de dados, treinamento de funcionários e manutenção contínua do sistema. Particularmente críticos são os custos de gerenciamento de mudanças, muitas vezes subestimados, que surgem quando os funcionários precisam aprender novos fluxos de trabalho.

Em termos de benefícios, várias categorias podem ser distinguidas: benefícios monetários diretos, como redução de custos ou aumento de vendas, são os mais fáceis de quantificar. Por exemplo, um varejista alcançou um ROI de 380% em três anos por meio da otimização de estoque assistida por IA. Menos óbvios, mas frequentemente valiosos, são os benefícios indiretos, como melhoria na qualidade das decisões, redução das taxas de erro ou aumento da satisfação do cliente.

Principais indicadores operacionais como indicadores de sucesso

Além das métricas financeiras, as métricas operacionais desempenham um papel crucial na avaliação do valor agregado da IA. A eficiência dos processos pode ser medida pela economia de tempo em tarefas repetitivas. Por exemplo, a Microsoft conseguiu reduzir os processos de planejamento manual em 50% e aumentar o planejamento pontual em 75% por meio da otimização da cadeia de suprimentos com suporte de IA.

A redução de erros é outro indicador importante. Os sistemas de IA podem superar a precisão das decisões humanas em muitas áreas, o que se traduz diretamente em custos reduzidos por meio de menos retrabalho e reclamações. Um provedor de serviços financeiros obteve um ROI de 250% em um ano por meio da detecção de fraudes baseada em IA.

A escalabilidade das soluções de IA oferece uma vantagem particular: uma vez implementadas, elas podem ser expandidas para abranger conjuntos de dados maiores ou mais casos de uso sem um aumento proporcional nos custos. Essas economias de escala aumentam significativamente o ROI a longo prazo.

Dimensões qualitativas de valor agregado

Nem todos os benefícios da IA ​​podem ser quantificados imediatamente. A melhoria na qualidade da tomada de decisões proporcionada pela análise baseada em dados pode gerar valor significativo a longo prazo, mesmo que esse valor seja difícil de quantificar. As empresas relatam um planejamento estratégico aprimorado quando utilizam análises e previsões de mercado baseadas em IA.

A satisfação dos funcionários pode aumentar quando a IA assume tarefas repetitivas, permitindo que os funcionários se concentrem em atividades com maior valor agregado. Isso leva à redução da rotatividade e ao aumento da produtividade, cujo valor pode ser quantificado em termos monetários.

Inovação e competitividade representam outras dimensões qualitativas. Empresas que utilizam IA com sucesso podem desenvolver novos produtos e serviços ou personalizar ofertas existentes. Esses efeitos da inovação são difíceis de prever, mas podem ter efeitos transformadores no modelo de negócios.

IA gerenciada como uma opção estratégica

Definição e diferenciação de Serviços de IA Gerenciados

Os Serviços de IA Gerenciados oferecem uma alternativa ao desenvolvimento e implementação independentes de soluções de IA. Um provedor de serviços especializado assume a responsabilidade por todo o ciclo de vida da IA: desde a concepção inicial, passando pelo desenvolvimento do modelo, até a otimização e manutenção contínuas na produção.

Essa abordagem difere fundamentalmente das ofertas tradicionais de software como serviço, pois abrange não apenas o fornecimento de ferramentas de IA prontas para uso, mas também consultoria estratégica, preparação de dados e adaptação a requisitos comerciais específicos. O provedor de IA gerenciada assume a responsabilidade técnica e operacional pelas aplicações de IA.

Vantagens e desafios da IA ​​gerenciada

A principal vantagem da IA ​​Gerenciada é a redução da complexidade técnica para a empresa que a utiliza. Em vez de desenvolver sua própria expertise em IA, as empresas podem recorrer ao conhecimento especializado do provedor de serviços. Isso reduz tanto o investimento inicial quanto o risco de erros de implementação.

A flexibilidade e a escalabilidade dos Serviços de IA Gerenciados permitem que as empresas adaptem o uso da IA ​​às suas necessidades. Isso é particularmente benéfico para pequenas e médias empresas que não dispõem de recursos para amplos departamentos internos de IA.

No entanto, a IA gerenciada também apresenta desafios. A dependência de provedores de serviços externos pode levar à perda de controle sobre processos críticos de negócios. As empresas devem considerar cuidadosamente quais aplicativos de IA podem terceirizar sem comprometer sua competitividade.

Estruturas de custos e considerações de ROI para IA gerenciada

Os serviços de IA gerenciados geralmente operam em modelos de assinatura que permitem custos mensais ou anuais previsíveis. Isso facilita o planejamento orçamentário e reduz o risco financeiro em comparação com desenvolvimentos internos, que frequentemente envolvem aumentos de custos imprevisíveis.

O cálculo do ROI para IA gerenciada difere daquele para desenvolvimentos internos. Embora o investimento inicial geralmente seja menor, há custos operacionais contínuos. Uma análise de custo total plurianual frequentemente mostra que serviços de IA gerenciada podem ser mais econômicos, apesar dos custos contínuos mais elevados, porque são implementados mais rapidamente e apresentam riscos menores.

Independência versus serviços gerenciados

O debate sobre autonomia em aplicações de IA

A decisão entre desenvolvimento independente de IA e serviços gerenciados levanta questões fundamentais sobre soberania digital. Muitas empresas alemãs são céticas quanto à sua dependência de provedores externos de IA, especialmente aqueles dos EUA ou da Ásia. Um estudo recente da Bitkom mostra que 78% das empresas na Alemanha consideram problemática sua dependência de provedores de nuvem dos EUA.

Essas preocupações não são infundadas. Os serviços de IA baseados em nuvem apresentam riscos relacionados à proteção de dados, conformidade e controle estratégico. Ao mesmo tempo, também fornecem acesso a modelos sofisticados de IA que seriam difíceis de replicar internamente.

IA local como alternativa à dependência da nuvem

Implementações de IA on-premises, onde os dados são processados ​​exclusivamente em servidores internos, oferecem uma alternativa à dependência da nuvem. Essas abordagens garantem a conformidade com o GDPR e o máximo controle sobre dados corporativos confidenciais.

As vantagens da IA ​​local incluem baixa latência, já que não é necessária a transferência de dados para servidores externos, além da independência de provedores de serviços externos e suas potenciais falhas. A IA local pode ser uma escolha melhor, especialmente para aplicações em tempo real ou áreas sensíveis a dados.

No entanto, a IA local também apresenta desafios. A expertise necessária para implementação e manutenção é considerável, e o investimento inicial em hardware e pessoal pode ser significativo. Além disso, a escalabilidade costuma ser limitada em comparação com soluções baseadas em nuvem.

Abordagens híbridas como um compromisso

Muitas empresas optam por soluções híbridas que combinam as vantagens de ambas as abordagens. Aplicativos críticos e sensíveis a dados são executados localmente, enquanto tarefas menos críticas ou com uso intensivo de computação são terceirizadas para serviços em nuvem.

Essa estratégia híbrida permite que você mantenha o controle sobre os principais processos de negócios, beneficiando-se do desempenho e da relação custo-benefício dos serviços em nuvem. No entanto, a complexidade da arquitetura aumenta significativamente, exigindo capacidades de gerenciamento correspondentes.

Plataforma de IA Gerenciada - Imagem: Xpert.Digital

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Os principais benefícios em resumo:

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Mais sobre isso aqui:

• Plataforma de IA Gerenciada

Escalabilidade como indicador de sucesso

De projetos piloto à implementação em toda a empresa

A capacidade de escalar aplicações de IA é considerada um dos indicadores mais importantes de valor agregado real. Muitas empresas permanecem estagnadas na fase piloto sem conseguir transformar suas iniciativas de IA em operações regulares. Apenas cerca de 5% dos projetos piloto dão o salto para a produção em escala.

O escalonamento bem-sucedido exige mais do que apenas excelência técnica. Adaptações organizacionais, programas de treinamento de funcionários e integração aos processos de negócios existentes são igualmente cruciais. As empresas devem estabelecer uma governança de IA que defina padrões para qualidade de dados, validação de modelos e gestão de riscos.

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Requisitos de infraestrutura para dimensionamento

Sistemas de IA escaláveis ​​exigem uma infraestrutura de TI robusta que acompanhe o crescimento dos volumes de dados e requisitos mais complexos. Soluções baseadas em nuvem geralmente oferecem vantagens devido à sua escalabilidade inerente, enquanto sistemas locais podem exigir investimentos adicionais em hardware.

A arquitetura de dados desempenha um papel crucial na escalabilidade. Os sistemas de IA são tão bons quanto os dados com os quais trabalham. As empresas devem investir em sistemas de gerenciamento de dados de alta qualidade que garantam a qualidade e a acessibilidade dos dados.

Métricas para escalonamento bem-sucedido

O sucesso do escalonamento da IA ​​pode ser medido por diversas métricas. O número de casos de uso que passaram com sucesso da fase piloto para a fase de produção é um indicador direto. Igualmente importante é a velocidade com que novas aplicações de IA podem ser implementadas.

A aceitação do usuário dentro da organização é outro fator crucial. Altas taxas de adoção entre os funcionários demonstram que as soluções de IA realmente criam valor agregado e não são apenas truques técnicos.

A escala econômica se reflete no desenvolvimento de custos por caso de uso ou por ponto de dados processados. Implementações bem-sucedidas de IA apresentam custos marginais decrescentes, pois os custos fixos podem ser distribuídos entre mais aplicações.

Fatores de sucesso específicos do setor e do tamanho

Adoção de IA por tamanho de empresa

O uso de IA varia significativamente dependendo do porte da empresa. Enquanto 56% das grandes empresas utilizam IA, esse número é de apenas 38% para pequenas e médias empresas e apenas 31% para microempresas. Essa discrepância pode ser explicada pela diferente disponibilidade de recursos e economias de escala.

Grandes empresas dispõem de recursos financeiros, tecnológicos e humanos mais abrangentes, o que facilita os investimentos em IA. Elas também se beneficiam mais das economias de escala, pois os altos custos iniciais de investimento são amortizados mais rapidamente com maiores volumes de produção.

As pequenas empresas, por outro lado, enfrentam restrições de recursos que dificultam a adoção de tecnologias inovadoras. Opções limitadas de financiamento, falta de pessoal qualificado e o desafio de altos investimentos iniciais representam barreiras significativas.

Padrões de aplicação específicos da indústria

O uso de IA varia consideravelmente entre os setores. Em publicidade e pesquisa de mercado, 84,3% das empresas já utilizam IA, seguidas por provedores de serviços de TI com 73,7% e pela indústria automotiva com 70,4%.

Essas diferenças refletem tanto a afinidade pelas tecnologias digitais quanto as possibilidades específicas de aplicação. Setores com grandes volumes de dados e processos padronizados podem frequentemente implementar e se beneficiar da IA ​​com mais facilidade.

Setores mais tradicionais, como hotelaria, produção de alimentos e manufatura têxtil, ainda hesitam em adotar a IA. Isso se deve, em parte, aos baixos níveis de digitalização, mas também à falta de conhecimento sobre casos de uso relevantes.

Riscos e obstáculos ao sucesso

Barreiras técnicas e organizacionais

As causas mais comuns de fracasso em projetos de IA residem menos na tecnologia em si do que em deficiências organizacionais. Dados inadequados, falta de disponibilidade e qualidade dos dados e responsabilidades pouco claras frequentemente levam à paralisação dos projetos.

Estruturas de silos nas empresas dificultam a implementação bem-sucedida da IA, pois impedem o pensamento holístico do processo. Projetos de IA exigem colaboração interdisciplinar entre TI, departamentos de negócios e gestão.

A falta de transparência na mensuração dos benefícios representa outro obstáculo. Sem KPIs e critérios de sucesso claros, o progresso não pode ser medido nem as melhorias identificadas. Isso leva à diminuição do apoio da gerência e, por fim, ao encerramento do projeto.

Desafios de conformidade e governança

Com a entrada em vigor do Regulamento de IA da UE em agosto de 2024, os requisitos de conformidade tornaram-se um fator crítico de sucesso. As empresas precisam garantir que suas aplicações de IA estejam em conformidade com os requisitos regulatórios, o que gera complexidade e custos adicionais.

Estabelecer estruturas adequadas de governança de IA exige responsabilidades, padrões e mecanismos de controle claros. Muitas empresas subestimam o esforço necessário para esses ajustes organizacionais.

Diretrizes éticas e transparência na tomada de decisões em IA estão se tornando cada vez mais importantes, tanto para a conformidade quanto para a aceitação entre funcionários e clientes. Desenvolver as competências e os processos necessários exige tempo e recursos.

Perspectivas e tendências futuras

Desenvolvimento do mercado alemão de IA

O mercado alemão de IA está passando por uma aceleração significativa. A disposição das empresas em investir cresce continuamente: 82% planejam aumentar seus orçamentos de IA nos próximos doze meses, mais da metade em pelo menos 40%.

Esse desenvolvimento é impulsionado pela crescente percepção de que a IA não é mais opcional, mas está se tornando um pré-requisito para a competitividade. 51% das empresas agora acreditam que não têm futuro sem o uso da IA.

Desenvolvimentos tecnológicos e novos campos de aplicação

Sistemas de IA multimodais que podem processar diferentes tipos de dados, como texto, imagens e áudio, combinados, estão prestes a atingir um novo patamar de uso generalizado. Essas tecnologias abrem novos campos de aplicação e podem aprimorar significativamente as soluções existentes.

Aprendizado de máquina automatizado e plataformas sem código estão democratizando o acesso às tecnologias de IA. Mesmo empresas sem profundo conhecimento técnico podem se beneficiar cada vez mais da IA.

A integração da IA ​​aos processos de DevOps, conhecidos como AIOps, está transformando a forma como as operações de TI são gerenciadas. Ao prever e automatizar processos de TI, as empresas podem aumentar a eficiência e reduzir o tempo de inatividade.

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Recomendações estratégicas para empresas

As empresas devem alinhar sua estratégia de IA com a criação de valor a longo prazo, em vez de ganhos de eficiência a curto prazo. Investir na qualidade dos dados e em ajustes organizacionais costuma ser mais importante do que selecionar os melhores algoritmos.

Desenvolver habilidades internas de IA continua sendo fundamental, mesmo ao utilizar serviços gerenciados. As empresas precisam entender como a IA funciona e quais casos de uso são relevantes para seus negócios.

Uma abordagem iterativa com etapas pequenas e mensuráveis ​​reduz riscos e permite o aprendizado contínuo. Projetos-piloto devem ser projetados para escalabilidade desde o início.

Selecionar os parceiros certos, seja para serviços gerenciados ou consultoria, muitas vezes determina o sucesso ou o fracasso. As empresas devem buscar expertise comprovada e experiência específica no setor.

Conceitos práticos de implementação e medição

Desenvolvimento de uma estrutura de ROI de IA

Uma estrutura para mensuração do ROI começa com a definição clara dos objetivos de negócios e sua tradução em KPIs mensuráveis. Isso deve incluir indicadores antecedentes, que fornecem sinais precoces de sucesso ou fracasso, e indicadores de resultado, que medem os efeitos a longo prazo.

As medições de referência anteriores à implementação da IA ​​são cruciais para a avaliação subsequente do sucesso. Sem um conhecimento preciso da situação inicial, as melhorias não podem ser quantificadas.

Revisões e ajustes regulares no conceito de mensuração são necessários, visto que tanto os sistemas de IA quanto os requisitos de negócios estão em constante evolução. A mensuração do ROI deve ser vista como um processo iterativo, não uma atividade única.

Estratégias de implementação para diferentes tipos de empresas

Pequenas e médias empresas devem começar com casos de uso claramente definidos que permitam sucesso rápido. Soluções baseadas em nuvem ou serviços gerenciados podem ajudar a limitar os investimentos iniciais.

Grandes empresas podem lançar projetos-piloto paralelos em diferentes áreas para identificar sinergias e desenvolver melhores práticas. Estabelecer uma competência central em IA pode acelerar o escalonamento em toda a empresa.

Independentemente do tamanho da empresa, o envolvimento dos departamentos de negócios desde o início é fundamental. Projetos de IA não devem ser vistos como iniciativas puramente de TI, mas sim como projetos de transformação orientados aos negócios.

A inteligência artificial tem o potencial de transformar fundamentalmente as empresas alemãs e criar novas vantagens competitivas. No entanto, o sucesso não depende apenas da tecnologia escolhida, mas sim da abordagem estratégica, da implementação organizacional e da mensuração e otimização contínuas. Serviços de IA gerenciada podem representar uma opção valiosa, especialmente para empresas que desejam se beneficiar da IA ​​rapidamente, sem precisar desenvolver ampla expertise interna.

A decisão entre desenvolvimento interno e serviços externos deve ser tomada com base nos requisitos específicos do negócio, nos recursos disponíveis e nos objetivos estratégicos. Mais importante do que a decisão tecnológica é o foco consistente em valor comercial mensurável e a disposição para adaptar e aprimorar continuamente os sistemas de IA.

Konrad Wolfenstein

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