A inteligência artificial (IA) generativa (IA de Geração) tem revolucionado o cenário tecnológico em um ritmo sem precedentes, impulsionando avanços significativos em diferentes setores. No entanto, a decisão entre uma adoção acelerada ou uma abordagem mais cautelosa ainda gera debates acalorados. Afinal, como garantir retornos positivos em um ambiente marcado por riscos elevados e constantes mudanças?
O Desafio da Velocidade na Adoção da IA Generativa
Empresas que investem rapidamente em IA de geração relatam ganhos em produtividade e crescimento de receita. De acordo com um levantamento do Boston Consulting Group, companhias que adotaram a tecnologia nos estágios iniciais apresentam um crescimento de receita 1,5 vezes superior em comparação às que aguardaram casos de uso mais consolidados. Por outro lado, dados da IDC revelam um lado preocupante: 70% dos CIOs relatam uma taxa de falha de 90% em projetos de IA personalizados, frequentemente devido a problemas relacionados à segurança, precisão e ausência de regulações claras sobre direitos autorais.
Essa disparidade entre sucesso e fracasso reforça a importância de uma estratégia clara e objetiva. Empresas que avançam sem uma base estruturada correm o risco de comprometer recursos em projetos que não agregam valor real ao negócio.
Construção Interna vs. Soluções Comerciais
A decisão entre construir soluções internamente ou adotar plataformas comerciais de IA é um fator crítico para empresas que desejam escalar suas operações. A Intuit, por exemplo, optou por desenvolver seu próprio sistema de IA generativa, denominado GenOS, que oferece uma plataforma robusta com componentes de segurança, integração de fluxos de trabalho e modelos ajustados ao domínio financeiro. Desde seu lançamento, o sistema tem permitido um aumento de 15% na produtividade e uma redução de 30% nos tempos de codificação.
Por outro lado, a Capgemini adotou uma abordagem personalizada, com a criação de agentes especializados para automação de tarefas complexas de engenharia de software. Essa estratégia reforça o controle sobre as operações e permite maior flexibilidade para ajustes contínuos. A criação de agentes voltados à geração de código e construção de arquiteturas específicas foi um passo essencial para lidar com demandas como migração de códigos legados e otimização de processos críticos.
Integração com Fornecedores de Tecnologia
Nem todas as empresas optam por construir sistemas próprios. A RSM, por exemplo, alavancou sua parceria com a Microsoft, integrando o OpenAI em uma nuvem privada na Azure. Essa abordagem híbrida permitiu o uso de ferramentas seguras e personalizadas para casos de uso específicos, como avaliação e criação de documentos automatizados.
A estratégia da RSM demonstra que uma implementação bem-sucedida requer mais do que apenas acesso a ferramentas avançadas. Segundo Sergio de la Fe, líder digital da empresa, o verdadeiro diferencial está no planejamento e na análise criteriosa dos processos que podem ser aprimorados. Dessa forma, a IA não é tratada como uma solução isolada, mas sim como um suporte estratégico para alcançar resultados consistentes.
Impactos Tangíveis da Adoção Rápida
Organizações que adotaram a IA de geração em um estágio avançado relatam benefícios que vão além do aumento de receita. Segundo um estudo do Google Cloud, 69% das empresas líderes em IA utilizam essa tecnologia em pelo menos metade de suas operações críticas. Esses líderes têm 33% mais chances de relatar aumentos superiores a 10% em seus resultados financeiros, impulsionados por melhorias em produtividade e eficiência operacional.
Um exemplo prático é a ACI Worldwide, que integrou soluções como o GitHub Copilot para automação de processos de desenvolvimento. Com mais de 50% de sua equipe de engenharia utilizando ferramentas de IA, a empresa relatou reduções significativas no tempo de entrega de projetos e aumentos de qualidade graças à validação humana em cada etapa do processo.
Os Riscos de uma Adoção Sem Estratégia
Embora os benefícios sejam promissores, o caminho para o sucesso requer precaução. Empresas que implementam IA de maneira indiscriminada podem enfrentar obstáculos, como falhas na integração de dados, sistemas desatualizados e desafios na adaptação cultural das equipes.
Arun Chandrasekaran, analista da Gartner, ressalta que um dos maiores aprendizados na adoção de IA é saber lidar com o fracasso. “Falhar não deve ser visto como um estigma, mas como parte do processo de evolução”, afirma. As organizações que obtêm melhores resultados são aquelas que ajustam suas estratégias com base em lições aprendidas, buscando melhorias contínuas.
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