Inteligência artificial e análise de dados são estratégicos para criar vantagens competitivas

• Pesquisa global revela oportunidades significativas para melhorar a eficiência, a escala e o sucesso de projetos corporativos de IA e dados
• As oportunidades de pesquisa são identificadas para eliminar o atrito organizacional, tecnológico e financeiro

A Altair, líder global em ciência computacional e inteligência artificial (IA), divulgou resultados de uma pesquisa internacional que revelou altas taxas de adoção e implementação de dados organizacionais e estratégias de IA nas empresas. A pesquisa também revelou que o sucesso de implementação dos projetos sofre devido a três tipos principais de atrito: organizacional, tecnológico e financeiro.

“Hoje, as organizações reconhecem a necessidade de usar seus dados como um ativo estratégico para criar vantagens competitivas”, disse James R. Scapa, fundador e CEO da Altair. “Mas claramente existem pontos de atrito em torno de pessoas, tecnologia e investimento que impedem as organizações de aplicar da melhor forma os dados analíticos para alcançar resultados desejados. Para alcançar o que chamamos de ‘IA sem atrito’, as empresas devem mudar para ferramentas de análise de dados de autoatendimento (self-service) que capacitam usuários não técnicos a trabalhar com facilidade e economia em sistemas de tecnologia complexos e evitar o atrito que os impede de seguir em frente.”

O que é AI sem atrito?

Quando as organizações alcançam a “IA sem atrito”, a análise de dados torna-se uma parte fácil e natural de seus negócios com projetos rápidos, repetíveis e escaláveis. Não há atrito técnico entre eles e seus dados; nenhum atrito organizacional entre especialistas em dados e especialistas das áreas; nenhum atrito de fluxo de trabalho entre o design do aplicativo de dados e a implantação da produção para uma tomada de decisão eficaz; e nenhum atrito de migração quando a infraestrutura ou as ferramentas mudam.

A pesquisa independente com mais de 2.000 profissionais em 10 países e vários setores mostrou uma alta taxa de falha de projetos de IA e análise de dados (entre 36% e 56%) onde existe atrito entre os departamentos organizacionais.

As Três Áreas Principais de Atrito

No geral, a pesquisa identificou o atrito organizacional, tecnológico e financeiro como os principais culpados que impedem o sucesso dos projetos de IA e dados.

Organizacional

As organizações pesquisadas apontam que estão lutando para preencher as funções de ciência de dados, o que é uma causa significativa de atrito.

• 75% dos entrevistados dizem ter dificuldade para encontrar talentos suficientes em ciência de dados
• 35% dizem que a alfabetização em IA é baixa entre a maioria de sua força de trabalho
• 58% dizem que a escassez de talentos e o tempo necessário para aprimorar as habilidades dos funcionários atuais é o problema mais frequente na adoção da estratégia de IA

Tecnológico

Mais da metade dos entrevistados diz que sua organização geralmente enfrenta limitações técnicas que estão atrasando as iniciativas de IA e de dados.

• No geral, os entrevistados têm mais dificuldades com a velocidade de processamento de dados, além de informar com rapidez as decisões tomadas e enfrentar problemas de qualidade de dados
• Quase dois terços dos entrevistados (63%) disseram que sua organização tende a tornar o trabalho com ferramentas de dados orientadas por IA mais complicado do que o necessário
• 33% citaram a incapacidade dos sistemas existentes de desenvolver iniciativas avançadas de IA e aprendizado de máquina como um problema recorrente relacionado à tecnologia que causa atrito

Financeiro

Apesar do desejo das organizações de dimensionar seus dados e estratégias de IA, equipes e indivíduos continuam enfrentando obstáculos financeiros.

• 25% dos entrevistados citaram as restrições financeiras como um ponto de atrito que afeta negativamente as iniciativas de IA em sua organização
• 28% disseram que a liderança está muito focada nos custos iniciais das estratégias para entender como o investimento em IA e Machine Learning (Aprendizado de máquina) beneficiaria sua organização
• 33% disseram que o “alto custo de implementação” — real ou percebido — é uma das deficiências de sua organização ao confiar em ferramentas de IA para concluir projetos

O fracasso do projeto é comum, mas o otimismo é grande nas empresas de todos os setores e regiões geográficas que usam IA, apesar das altas taxas de falha.

• Um em cada quatro entrevistados disse que mais de 50% de seus projetos falham
• 42% dos entrevistados admitem ter experimentado falhas de IA nos últimos dois anos; entre esses entrevistados, a taxa média de falha foi de 36% em sua organização
• Apesar de experimentar falhas em projetos de IA, as organizações continuam a usar IA porque acreditam que ainda há uma oportunidade de aumentar o nível de recursos ou serviços a longo prazo (78%) e o sucesso já alcançado mostra potencial para avanços de longo prazo (54%)

Muitas organizações lutam para concluir seus projetos de ciência de dados também.

• 33% dos entrevistados disseram que mais da metade de seus projetos de ciência de dados nunca foi implementada nos últimos dois anos
• Além disso, 55% disseram que mais de um terço de seus projetos de ciência de dados nunca foi implementado nos últimos dois anos
• Impressionantes 67% disseram que mais de um quarto dos projetos nunca foram implementados

Pontos de atrito existem em todo o mundo

No geral, a pesquisa revelou que tanto a tecnologia quanto o talento são pontos problemáticos para as organizações ao implantar dados organizacionais e estratégias de IA.

• Os entrevistados nas regiões da Ásia-Pacífico (APAC) e Europa-Oriente Médio (EMEA) relataram mais falhas de IA nos últimos dois anos (54% e 35%) em comparação com a região da América do Norte-Sul (AMER) (29%)
• 65% dos entrevistados da APAC e 61% dos entrevistados da EMEA concordaram que sua organização torna o trabalho com ferramentas de IA mais complicado do que o necessário
• 8% dos entrevistados da APAC e 75% dos entrevistados da EMEA disseram que têm dificuldade para encontrar talentos suficientes em ciência de dados

A pesquisa global foi encomendada pela Altair e conduzida pela Atomik Research, entre 14 e 31 de março de 2023. O total de 2.037 profissionais responderam em vários setores-alvo com funções de trabalho relacionadas a dados e análise de dados. A amostra envolveu participantes de 10 países diferentes em todo o mundo, incluindo Estados Unidos, China, França, Alemanha, Índia, Itália, Japão, Coreia do Sul, Espanha e Reino Unido.

Para ler o relatório de pesquisa global Frictionless AI completo e saber mais sobre as soluções de AI sem atrito da Altair, visite o site clicando aqui.