A Gartner prevê que, até 2027, metade das decisões empresariais serão automatizadas ou aumentadas por agentes de inteligência artificial (IA). Durante o Gartner Data & Analytics Summit, realizado em Sydney, analistas da consultora norte-americana destacaram a crescente automatização das decisões de negócios, um movimento que reflete a evolução da chamada “inteligência de decisão”.
Essa tendência é uma combinação de dados, análises e inteligência artificial, que visa criar fluxos de decisão mais rápidos e eficazes, impactando diretamente a forma como as empresas tomam decisões estratégicas.
A Inteligência Artificial como Complemento da Inteligência Humana
Carlie Idoine, vice-presidente analista da Gartner, ressalta que essa transformação não deve ser vista como a substituição da inteligência humana, mas como um complemento à tomada de decisões. A IA vai assumir tarefas repetitivas e analíticas, enquanto a supervisão, a literacia em dados e a governança continuam a depender da inteligência humana.
A IA tem potencial para otimizar a velocidade e precisão das decisões empresariais, mas, como qualquer tecnologia, seu valor está atrelado à gestão de risco e ao uso responsável, garantindo que as decisões sejam tomadas com responsabilidade e transparência.
Literacia em IA Como Diferencial Competitivo
A Gartner também prevê que empresas que investirem na literacia em IA para seus executivos terão um desempenho financeiro 20% superior até 2027. A literacia em IA não se limita apenas à compreensão das oportunidades, mas também envolve o entendimento dos riscos e custos que a IA pode acarretar. Para isso, as empresas precisam adotar abordagens pedagógicas práticas, como o desenvolvimento de protótipos ajustados à realidade de seus negócios.
Desafios com Dados Sintéticos e Privacidade
Com o crescimento acelerado da IA, surgem novos desafios, sendo um dos mais críticos a gestão de dados sintéticos. Esses dados são utilizados para treinar modelos de IA que respeitam a privacidade das informações reais. Segundo a Gartner, até 2027, 60% dos líderes de dados e análises enfrentarão falhas graves nesse campo, o que pode impactar a precisão dos modelos e comprometer a conformidade e a integridade dos processos decisórios.
Modelos Próprios e Semântica Aprimorada como Estratégia de Futuro
A Gartner também prevê que, até 2028, 30% dos projetos de IA generativa (GenAI) serão desenvolvidos internamente pelas empresas, em vez de depender de soluções comerciais. Essa abordagem possibilita maior controle e redução de custos, desde que haja uma estratégia clara para decidir entre construir ou comprar e que as equipes possuam as competências técnicas necessárias.
Outro ponto importante é o uso da semântica para melhorar a qualidade dos dados. Organizações que priorizarem a gestão semântica e metadados ativos poderão aumentar a precisão dos modelos de IA generativa em até 80%, além de reduzir os custos operacionais em até 60%. Essa melhoria na qualidade dos dados resulta em decisões mais rápidas, inteligentes e com menor risco.
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