Estudo aponta que falta de estratégia é o principal desafio para avanços de IA nas empresas
- Camila Guerreiro
- 30 de set.
- 2 min de leitura
A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) já se consolidou como parte do cotidiano da sociedade e, sobretudo, das empresas. Alguns pontos fazem com que a tecnologia seja adotada de forma rápida e acelerada, como o potencial em reduzir custos operacionais, aumento da produtividade, impulsionamento de decisões baseadas em dados e o melhoramento da experiência do cliente.
De acordo com estudo da Harvard Business Review, 85% das companhias globais já utilizam, testam ou exploram aplicações de GenAI. No entanto, a consolidação dessa adoção ainda enfrenta barreiras importantes ligadas à estratégia e à qualificação profissional.
Durante o estudo, foi identificado que:
45% das empresas afirmam não ter um roteiro claro para guiar a aplicação da IA
42% apontam a falta de talentos especializados
39% mencionam a desorganização interna como entraves à evolução.
Esses fatores têm dificultado a criação de projetos consistentes e a expansão dos casos de uso da IA dentro das organizações. O cenário revela que, mais do que investir em tecnologia, é necessário adotar uma visão clara de objetivos, alinhada às demandas e à cultura de cada negócio.
Infraestrutura
Embora a GenAI possa ser executada em qualquer ambiente, é na nuvem híbrida que ela alcança maior eficiência e escalabilidade. Essa arquitetura combina infraestruturas locais com recursos de nuvens públicas e privadas, oferecendo controle, flexibilidade e consistência no gerenciamento de dados e cargas de trabalho. Pesquisas indicam que a maioria das lideranças empresariais pretende escalar soluções de IA até 2025, mas ainda enfrenta obstáculos ligados à infraestrutura tecnológica e à qualidade dos dados. A computação em nuvem, por sua capacidade de adaptação e alto desempenho, se mostra essencial para viabilizar esse crescimento.
Tendências e desafios do uso corporativo da IA:
85% das empresas já utilizam ou testam a inteligência artificial generativa.
Principais desafios: falta de estratégia, carência de talentos e desorganização interna.
Open source e nuvem híbrida ampliam a flexibilidade e reduzem custos.
Infraestrutura escalável é essencial para lidar com grandes volumes de dados.
Capacitação e estratégia são fatores decisivos para o uso eficiente da IA.
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