Oferecido por
80% das empresas latino-americanas já tiveram contato com a Inteligência Artificial e aquelas com maior liderança planejam alocar mais de 15% do seu orçamento para tecnologia de IA nos próximos anos. Esses são alguns dos dados oferecidos pela última edição do estudo A Inteligência Artificial na América Latina 2023: Explorando a IA como motor de transformação na fronteira digital latino-americana, elaborado pela NTT DATA e pela MIT Technology Review em espanhol.
O levantamento foi feito com representantes de empresas na Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, México e Peru, que foram questionados sobre como estão explorando essa tecnologia e como ela está sendo incorporada em ações concretas e efetivas que melhoram a produtividade. Apesar desses dados promissores, a taxa de implementação efetiva é de 37%, ainda cinco pontos abaixo da média global.
Desde o surgimento do ChatGPT em 2022, a IA deixou de ser uma tendência tecnológica para estar no centro do debate público e despertar o interesse das empresas na sua implementação. Nesse contexto, as empresas latino-americanas lutam para não ficarem para trás diante das oportunidades comerciais e de produtividade que a tecnologia oferece, e para fechar a lacuna que ainda as separa das regiões mais avançadas.
Em edições anteriores do estudo, o número de empresas que afirmavam que a IA não teria impacto nos seus negócios já era muito baixo (3% em 2021), mas na edição mais recente essa porcentagem é zero: ninguém pensa que poderá ficar alheio à IA: 71% das empresas entrevistadas reconhecem o grande potencial da IA para os seus negócios e a maioria dos entrevistados antecipa um aumento significativo do investimento nessa área, de acordo com as expectativas geradas. É importante observar que as empresas com maior liderança nessa área planejam alocar mais de 15% do seu orçamento na tecnologia de IA nos próximos anos.
Uma mudança acelerada, mas com ritmos diferentes
A taxa de adoção da IA nas empresas latino-americanas aumentou significativamente nos últimos anos, de acordo com dados coletados no relatório da NTT Data e da MIT Technology Review em espanhol. Aproximadamente 60% das empresas começaram a incorporar a Inteligência Artificial há mais de um ano e pouco mais de 20% começaram este ano. Juntas, elas formam um total de 80%. Dos outros 20% que ainda permanecem fora dessa tendência, a maioria considera começar no próximo ano.
Entre as empresas que tiveram contato com a IA, a maioria (39%) está na fase inicial de “exploração”, o que representa um salto significativo desde os 21% registrados no estudo de 2022. Além disso, 30% das empresas avançaram para a fase de “produção”, o que significa que transformaram sua exploração inicial em ações práticas e eficazes. 6% delas estreiam a categoria “liderança”, que aparece pela primeira vez neste relatório.
Essa diversidade nas etapas de adoção reflete “um ecossistema empresarial em constante evolução”, nas palavras dos autores do relatório. A América Latina está avançando com determinação em direção à IA, como conclui esse trabalho, mas ainda está um pouco atrasada em relação ao resto das economias. Segundo dados do Statista citados no estudo, a taxa efetiva de implementação dessa tecnologia nas empresas da região é de 37%, em comparação com 42% a nível global.
O estudo também detecta algumas nuances variando de acordo com cada país. Segundo as respostas obtidas, a Colômbia e o México são líderes no reconhecimento do potencial da IA, com 84% e 83% respectivamente; enquanto o Peru (58%) e a Argentina (60%) aparecem como países que demonstram uma certa cautela quanto ao potencial da tecnologia. 60% das empresas da América Latina começaram a incorporar a IA — 39% ainda na “exploração” e 30% na “produção”.
A IA como facilitadora do talento humano
Apesar do que algumas hipóteses poderiam sugerir, a IA não está tendo impacto nos empregos. Os dados do estudo A Inteligência Artificial na América Latina 2023: Explorando a IA como motor de transformação na fronteira digital latino-americana confirmam que os trabalhadores não foram substituídos pela IA. Os resultados da pesquisa mostram que 73% das empresas não experimentaram nenhuma mudança nos seus empregos, enquanto 24% reconhecem que algumas tarefas foram afetadas, mas as pessoas envolvidas foram simplesmente transferidas para outras atividades.
Os resultados dessa edição do estudo apontam para a ideia de que o capital humano é um fator indispensável para a implementação da IA nas empresas e que, no futuro, serão necessários mais perfis especificamente encarregados dessa tarefa. Quase 28% dos entrevistados indicaram que sua empresa está adquirindo as competências e talentos necessários para implementar a IA por meio de programas de treinamento internos, enquanto 27% optam pela contratação de profissionais especializados em IA e 25% pela subcontratação de empresas ou consultorias especializadas em IA. Destaca-se ainda o fato de que 67% das empresas que estão implementando a IA colaboraram com universidades e/ou instituições acadêmicas para a formação e contratação de talentos nessa área.
A maioria das empresas que adotam a IA o fazem para melhorar a eficiência e a qualidade de suas operações. Isso é indicado por 64% dos entrevistados, para quem a IA pode ajudar a otimizar fluxos de trabalho, eliminar tarefas monótonas e propensas a erros, realizar tarefas de análise em grande escala e informar a tomada de decisões. Além disso, 62% das empresas acreditam que essa tecnologia pode servir para melhorar a experiência do usuário. Dentro das tecnologias concretas possibilitadas pela IA, as empresas entrevistadas destacam a importância da análise avançada de dados e do processamento de linguagem natural.
“Acho que há uma melhoria em termos de desempenho e acredito que, de certa forma, também em termos de ambiente, porque penso que ela te liberta de uma certa necessidade de avaliar ou analisar, simplifica parte do seu trabalho e dá capacidade e tempo para que você possa começar a enxergar as melhorias nos seus processos a partir de uma visão mais analítica, construtiva e inovadora”, afirma um dos diretores entrevistados na elaboração do estudo.
Incorporando a IA no dia a dia da empresa
O estudo dedica um capítulo para estudar em profundidade como é a jornada que as empresas latino-americanas seguem na adoção da IA e chega a três conclusões claras. Em primeiro lugar, a maioria das empresas (54%) prioriza os objetivos comerciais na sua estratégia de adoção da IA. Seguem como prioridades o foco na satisfação do cliente (20%) e os objetivos estratégicos de longo prazo (18%).
Em segundo lugar, observa-se que, em termos de plataformas utilizadas para a sua implementação, existe uma liderança relativa da Microsoft Azure (21%) e uma presença notável de empresas líderes em tecnologia como Amazon Web Services (16%), Open AI (15%) e Google Cloud Platform (14%).
Por fim, observa-se a falta de KPIs específicos para avaliar o impacto da IA nos negócios, o que representa para os autores do relatório “uma oportunidade para o desenvolvimento de medidas quantitativas que permitam uma melhor compreensão do seu valor e desafios”.
O estudo também questionou as empresas sobre os desafios que elas enfrentam na incorporação da IA no seu dia a dia, sendo a falta de talentos especializados, identificada por 20,5% das empresas entrevistadas, a principal delas. Seguem os custos associados à implementação e manutenção, mencionados por 12% das empresas; falta de conhecimento sobre os benefícios potenciais da IA e resistência à mudança dentro da organização, ambos com 11%, e preocupações éticas e de privacidade, com 6%.
Ao incorporar a IA nas suas operações quotidianas, 68% das empresas apostaram em uma abordagem mista técnico-empresarial, que combina a experiência das áreas de negócio com as capacidades técnicas em dados e IA do departamento de TI, como revela o estudo. 41% das empresas incentivam a colaboração contínua entre essas equipes de negócios e de dados. No entanto, 30% preferem que as equipes de dados e a IA operem com base em casos de utilização específicos, uma abordagem que parece procurar “maior coesão técnica e uma visão unificada na adoção da IA”, como descreve o relatório.
Apenas 12% das empresas entrevistadas utilizaram a metodologia agile na implementação da IA, enquanto 17% operam sem ligação entre as áreas de negócio e as áreas de dados e IA, algo que os autores do estudo veem como “uma falta de comunicação que poderia resultar em soluções menos personalizadas e oportunidades perdidas.”
Descentralização, MLOps e outras tendências
O estudo mostra que as empresas estão adotando os frameworks corporativos de machine learning operations (MLOps) mais cedo em comparação com dois anos atrás. Entre as empresas que utilizam a IA há mais de um ano, quase 54% já possuem um framework corporativo de MLOps, usado principalmente para a automatização da construção e a implantação de modelos no ambiente de produção.
Outra descoberta interessante é que mais de 40% das empresas estabeleceram uma pessoa ou equipe específica dedicada às iniciativas de IA, de forma centralizada. Os autores do estudo explicam que há um percurso na implementação da IA que vai desde a centralização no momento de definir a aposta por essa tecnologia até a descentralização nas diferentes unidades de cada empresa na hora de colocá-la em prática. Logicamente, a primeira área do negócio onde são implementados projetos baseados em IA é o próprio departamento de Tecnologia da Informação (TI), seguido por departamentos como vendas, negócios, atenção ao cliente e suporte técnico.
O estudo dedica um capítulo final à identificação de tendências que podem marcar a adoção da IA pelas empresas latino-americanas em um futuro próximo. Entre as tendências observadas, menciona-se que a área de atendimento ao cliente tornou-se um ponto central para a introdução da IA em muitas empresas, devido à importância atribuída à melhoria da experiência do usuário. Também é mencionado o uso do “estado 0” para experimentar com a IA, esperando que o marco regulatório especifique os limites de seu uso real, e que muitos profissionais estão passando de executores a validadores dos resultados que a IA oferece.
MIT Technology Review
