Os Desafios da Adoção de IA em Organizações Tradicionais
Nova pesquisa revela que empresas tradicionais que adotam IA necessitam de estruturas de ROI e centros de excelência.
As empresas tradicionais estão enfrentando obstáculos na implementação da IA devido a estratégias pouco claras.
🤖💼 As organizações tradicionais estão ansiosas para aproveitar o potencial da inteligência artificial (IA), mas estão enfrentando desafios significativos que estão dificultando seu progresso. Um relatório recente da Silo AI, uma startup finlandesa especializada em integração de IA, lança luz sobre as deficiências estratégicas que as organizações precisam abordar. Vamos mergulhar mais profundamente nas principais descobertas do relatório e explorar as barreiras que as organizações tradicionais encontram em sua jornada de IA.
Compreendendo o Panorama
🔬 O relatório da Silo AI fornece insights valiosos ao analisar uma variedade de empresas e organizações tradicionais em diferentes setores, incluindo manufatura, construção, serviços financeiros e setor público. Apesar de sua história de longa data (com uma idade média de 87 anos), todas essas organizações adotaram a IA em algum grau.
🏭 Quase 70% das empresas pesquisadas têm experimentos em curso ou projetos de IA em desenvolvimento, e impressionantes 86% esperam que esses projetos entrem em produção no próximo ano. Além disso, cerca de dois terços (65%) das organizações já implementaram com sucesso projetos de IA. No entanto, o relatório revela que nem todas essas empreitadas de IA estão produzindo os resultados desejados.
💔 Analisando os dados, a Silo AI descobriu que estratégias vagas e falta de envolvimento executivo são os principais fatores que dificultam o sucesso das iniciativas de IA em organizações tradicionais. Surpreendentemente, a maioria das empresas pesquisadas não possui um representante de nível C especificamente responsável pela gestão de dados e IA. Como resultado, a maioria dos projetos é gerenciada localmente dentro de cada unidade de negócios, resultando em esforços fragmentados e inconsistências em toda a organização.
💼 Essa abordagem fragmentada traz vários riscos. Primeiro, a gestão de dados se torna desestruturada, e as práticas de governança se tornam pouco claras. Segundo, os investimentos em IA e os esforços para integrar a IA se tornam isolados em silos separados dentro da organização, enquanto a pesquisa e desenvolvimento permanecem centralizados.
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Superando os Desafios
👨💼 Para mitigar esses riscos e maximizar o potencial da adoção de IA, a Silo AI sugere duas etapas-chave para as organizações tradicionais. Primeiro, é crucial nomear um executivo sênior no nível de direção que seja especificamente responsável por incorporar a IA à estratégia geral da organização. Ao ter um líder dedicado supervisionando as iniciativas de IA, as organizações podem garantir que esses esforços estejam alinhados com os objetivos específicos do negócio da empresa.
💡 A Silo AI também destaca a importância de criar estruturas para avaliar o retorno do investimento (ROI) de projetos de IA. Surpreendentemente, apenas 26% dos entrevistados estabeleceram tais estruturas, mas entre as organizações que estão satisfeitas com suas iniciativas de IA, 37,5% implementaram essas estruturas de avaliação. Por outro lado, apenas 15,7% dos que se sentem neutros no máximo em relação a seus projetos de IA estabeleceram estruturas de ROI. Isso sugere que avaliar o impacto e o valor gerados pelas iniciativas de IA é crucial para as organizações avaliarem seu sucesso e tomarem decisões informadas.
🎯 Outra recomendação da Silo AI é estabelecer um centro de excelência em IA dentro das organizações. Essas unidades especializadas trabalham em estreita colaboração com vários departamentos para tornar os projetos de IA acessíveis e economicamente viáveis em toda a empresa. Ao centralizar o conhecimento e os recursos relacionados à IA, as organizações podem otimizar sua implementação de IA e maximizar o valor obtido de seus investimentos.
❗ No entanto, é importante observar que essas medidas não trarão resultados imediatos. Assim como qualquer outra tecnologia, a IA requer uma perspectiva de longo prazo e esforços significativos. O maior potencial de criação de valor com a IA está na implantação da tecnologia no cerne de produtos, serviços ou processos. Com o tempo, à medida que as pessoas se sentem mais confortáveis usando soluções alimentadas por IA e os modelos subjacentes continuam aprendendo e melhorando, o valor gerado por essas ofertas impulsionadas por IA aumentará.
🌱 O futuro da adoção de IA em organizações tradicionais depende de como elas abordam as deficiências estratégicas destacadas pelo relatório da Silo AI. Ao adotar estratégias claras, envolver líderes de alto escalão, estabelecer estruturas de ROI e criar centros de excelência em IA, essas organizações podem desbloquear todo o potencial da IA e pavimentar o caminho para a inovação transformadora.
Q&A: Abordando as Preocupações dos Leitores
🤔 Q1: Por que as organizações tradicionais enfrentam desafios na adoção de IA?
As organizações tradicionais enfrentam desafios na adoção de IA devido à falta de estratégias claras e envolvimento executivo. Sem um representante de nível C designado focado na gestão de dados e IA, os esforços de integração de IA se tornam fragmentados e isolados em várias unidades de negócios. Essa falta de centralização resulta em gestão de dados desestruturada e problemas de governança, prejudicando o sucesso das iniciativas de IA.
🤔 Q2: Como as organizações podem medir o sucesso de seus projetos de IA?
As organizações podem medir o sucesso de seus projetos de IA estabelecendo frameworks para avaliar o retorno sobre o investimento (ROI). Esses frameworks ajudam a avaliar o valor gerado pelas iniciativas de IA e fornecem insights sobre sua eficácia. Somente quantificando o impacto da IA é que as organizações podem tomar decisões informadas e otimizar suas estratégias de IA.
🤔 P3: Qual é o papel de um centro de excelência em IA nas organizações?
Um centro de excelência em IA atua como um hub centralizado dentro das organizações, trabalhando em estreita colaboração com diferentes departamentos para tornar os projetos de IA acessíveis e econômicos. Essa unidade especializada fornece expertise, recursos e orientação ao longo do processo de implementação de IA, garantindo que as iniciativas de IA estejam alinhadas com os objetivos comerciais e maximizem seu valor em toda a organização.
📚 Lista de Referências: – Silo AI – ENBLE – Silo AI Constrói um Grande Modelo de IA de Linguagem com Capacidades Multilíngues – ENBLE – Startup Ucraniana Nebula Progride Apesar da Guerra – TechCrunch – FTC Proíbe Xmode de Vender Dados de Localização do Telefone
📢 Compartilhe suas ideias sobre a adoção de IA em organizações tradicionais! Como elas podem superar os desafios e liberar todo o potencial da IA? Participe da conversa e nos informe! 💬💡
Como as empresas gerenciam e conduzem projetos de IA. Crédito: Silo AI
