Trace3 identifica que desafio da IA não é tecnológico, mas estratégico para gerar valor em empresas
Trace3 destaca que o maior desafio da inteligência artificial nas empresas é integrar soluções ao negócio para maximizar adoção e resultados, não a tecnologia em si.
Trace3 destaca que o maior desafio da inteligência artificial nas empresas é integrar soluções ao negócio para maximizar adoção e resultados, não a tecnologia em si.
Desafio principal da IA está na aplicação em produção, afirma Trace3
À medida que a inteligência artificial (IA) avança para a fase de produção nas empresas, a Trace3, provedora renomada de soluções de TI e IA, destaca que o grande desafio não reside mais na tecnologia em si. Embora as provas de conceito e pilotos comprovem a viabilidade técnica, a dificuldade maior está em transformar essas soluções em valor concreto para os negócios.
Ben Prescott, líder de soluções de IA na Trace3, explica que a complexidade acontece na “primeira milha” – a definição clara do problema de negócio a ser resolvido – e na “última milha” – a adoção plena pelos usuários e a incorporação da IA nos processos do dia a dia. É nessa transição do piloto para a produção onde muitas iniciativas deixam de gerar impacto real e retorno mensurável.
O descompasso entre adoção e geração de valor
Segundo dados do Boston Consulting Group (BCG), apenas 5% das empresas globais têm conseguido extrair valor consistente da IA, enquanto outros 35% estão no início da escala dessas tecnologias. A maioria ainda enfrenta dificuldades para converter os investimentos em resultados tangíveis e demonstrar retorno financeiro.
Além disso, um levantamento da Deloitte revela que cerca de 60% dos colaboradores possuem acesso autorizado a ferramentas de IA, entretanto apenas 30% das organizações revisam ou redesenham processos-chave para integrar essas tecnologias de forma eficaz, limitando o potencial transformador da IA.
Esses números evidenciam uma lacuna significativa entre a simples disponibilização da IA e seu uso efetivo para criar valor, reforçando que ter tecnologia não é suficiente sem preparo e alinhamento organizacional profundo.
Primeira milha: foco no problema de negócio e escolha adequada da tecnologia
O ponto de partida para o sucesso da IA é entender o problema de negócio que se deseja resolver, e não começar pela indicação ou compra da ferramenta. Prescott chama atenção para que muitas organizações iniciam pelo produto ou tecnologia, o que pode levar a desalinhamentos e baixa efetividade.
Cada processo e fluxo de trabalho requer uma abordagem e um tipo de modelo de IA específicos. Por exemplo, algumas tarefas precisam de resultados determinísticos e repetíveis, enquanto outras são melhor atendidas por modelos probabilísticos que auxiliam nas decisões flexíveis e análises complexas.
Um exemplo comum é o uso indiscriminado de IA generativa, que produz conteúdos variados com base em dados, mas nem sempre é o mais adequado para workflows que exigem precisão e consistência. Utilizar a ferramenta errada no contexto errado pode gerar inconsistências, minar a confiança dos usuários e prejudicar a adoção.
Última milha: adoção, treinamento e otimização contínua
Após a implementação técnica, a etapa crítica é a incorporação da IA na rotina de trabalho dos usuários. Isso demanda treinamento eficiente, coleta regular de feedbacks, monitoramento dos resultados e ajustes contínuos para acompanhar mudanças nas necessidades do negócio e no ambiente.
Se os usuários não confiam nos outputs ou não compreendem como usar a IA em suas atividades, a adoção inicialmente alta pode despencar, prejudicando a mensuração do retorno da tecnologia e alimentando a desconfiança para investimentos futuros.
Prescott enfatiza que o acompanhamento e a gestão ativa da adoção são fundamentais para garantir que a IA entregue benefícios reais e sustentáveis, tornando-se parte do ritmo operacional e da cultura organizacional.
Perspectivas e o papel da consultoria especializada
Com mais de 20 anos de experiência, a Trace3 ressalta a importância de alinhar estratégia e execução nos projetos de IA. Isso envolve definir metas claras, priorizar os casos de uso mais promissores, mapear processos impactados, estabelecer indicadores relevantes, escolher abordagens técnicas adequadas e apoiar a adoção continuada.
Em um mercado em rápida evolução e com ampla oferta tecnológica, somente empresas que conseguem gerenciar bem a “primeira e a última milha” da IA conseguem transformar essa inovação em vantagem competitiva duradoura, promovendo mudanças reais nos resultados e na cultura organizacional.
A consultoria especializada da Trace3 atua como parceira das organizações para extrair valor prático e mensurável da inteligência artificial, conectando tecnologias emergentes às necessidades e possibilidades concretas de cada negócio.
Informações editoriais
Fonte: Google News Technology
Tiago Oliveira
Responsável pela curadoria editorial da TECSOCIETY, com foco em tecnologia, inteligência artificial, segurança digital, automação e games para leitores brasileiros.
Ver perfil editorial