A inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente em nosso cotidiano, indo além de simples comandos de voz e sugestões de conteúdo. Seu potencial para resolver desafios complexos e impulsionar o desempenho empresarial é vasto. Segundo o relatório da GoTo, empresas que integram IA em suas operações podem aumentar a lucratividade em até 38% até 2035.
No Brasil, a aceitação da IA generativa no ambiente corporativo tem sido significativa. Dados da plataforma GetApp mostram que 27% dos profissionais brasileiros utilizam IA diariamente, enquanto 53% a empregam algumas vezes por semana, e 20% pelo menos uma vez por mês. Além disso, um estudo conjunto das universidades de Stanford e MIT revelou que a IA pode acelerar o desempenho dos funcionários em 35%.
++ Metaverso ganha impulso com investimentos de gigantes da tecnologia
Para alcançar esses benefícios, porém, é essencial uma implementação bem planejada. A seguir, destacamos os erros mais comuns na adoção de IA e como evitá-los.
Erros frequentes na adoção de IA
A falta de conhecimento sobre IA pode gerar temores e expectativas desajustadas, criando barreiras para o avanço dos projetos. Uma implementação bem-sucedida requer atenção a detalhes específicos, evitando erros que possam comprometer os resultados.
- Falta de uma estratégia clara
Sem uma estratégia bem definida, os investimentos em IA podem ser mal direcionados e desalinhados com os objetivos de negócios. Estabelecer metas claras e casos de uso prioritários é crucial para uma implementação eficaz.
++ Tecnologia e resiliência: o papel da IA na evolução das empresas - Desconsiderar o impacto financeiro
Ignorar a avaliação do retorno sobre o investimento (ROI) dificulta a justificativa dos gastos com IA. Monitorar o impacto financeiro ao longo do tempo assegura que a implementação seja estratégica e lucrativa. - Ausência de comprometimento da liderança
A liderança ativa é vital para conduzir a mudança organizacional. Sem o suporte da alta administração, projetos de IA podem enfrentar resistência interna e desafios na alocação de recursos.
Negligência das questões éticas
Desconsiderar as preocupações éticas pode prejudicar a reputação da empresa e causar perda de confiança dos clientes, além de problemas legais. É fundamental incorporar princípios éticos desde o início do projeto.- Escolher soluções excessivamente complexas
Soluções complicadas podem aumentar os custos e a curva de aprendizado, além de elevar o risco de falhas. Optar por abordagens mais simples facilita a implementação e a aceitação pela equipe. - Falta de treinamento da equipe
A ausência de capacitação pode gerar resistência à mudança e comprometer a eficácia da IA. Investir em treinamento adequado é essencial para extrair o máximo potencial das novas tecnologias. - Falta de transparência na comunicação
Não comunicar claramente o uso da IA pode gerar desconfiança entre as partes interessadas. Transparência sobre as aplicações, limites e benefícios da IA fortalece a confiança. - Subestimar a importância dos testes
Realizar testes abrangentes, inclusive em situações extremas, garante a confiabilidade e eficácia dos modelos de IA. - Desconsiderar a escalabilidade
Soluções que não consideram a escalabilidade podem enfrentar dificuldades à medida que o volume de dados e as demandas crescem. Planejar para o crescimento é essencial para a sustentabilidade do negócio.
Não deixe de nos seguir no Instagram para mais notícias da Pardal Tech
