Mais da metade dos projetos de inteligência artificial não avançam além da fase piloto, revela IDC
Mais da metade dos projetos de inteligência artificial desenvolvidos como prova de conceito não chega aos ambientes de produção
Um estudo global sobre a maturidade em inteligência artificial revela que 54% dos projetos desenvolvidos como prova de conceito não conseguem avançar para a produção, resultando em falta de retorno sobre o investimento realizado.
Apesar do aumento contínuo dos investimentos em IA, muitas organizações ainda enfrentam desafios significativos para transformar experimentos em aplicações operacionais. Um dos principais obstáculos identificados é a falta de uma base de dados robusta para suportar projetos em escala.
O estudo indica que 94% das empresas consideram a qualidade dos dados crucial para o sucesso das iniciativas de IA. Contudo, 60% delas reconhecem que suas infraestruturas de armazenamento necessitam de melhorias substanciais ou até mesmo de uma modernização completa para lidar com as demandas da tecnologia.
Além disso, a pesquisa destaca barreiras específicas para a adoção de IA agêntica. Questões relacionadas à segurança foram apontadas por 41% dos entrevistados, enquanto 39% mencionaram a dificuldade de acesso a dados em tempo real como um dos principais impedimentos para a implementação.
Os resultados sugerem que, embora muitas empresas estejam investindo em inovação em inteligência artificial, elas não estão dedicando a mesma atenção à infraestrutura de dados necessária para levar essas soluções à produção. A prontidão e a qualidade dos dados emergem como as principais causas de atrasos nas iniciativas, superando desafios como a escassez de talentos e limitações tecnológicas.
O estudo também revela que 49% das organizações acreditam que melhorar o agendamento das cargas de trabalho de IA é essencial para aumentar a utilização de GPUs. Outros 48% destacam a necessidade de acelerar a entrega de dados pelas redes como um requisito fundamental para otimizar o desempenho das aplicações de inteligência artificial.
“Muitas empresas já compreenderam o potencial da Inteligência Artificial, mas ainda enfrentam dificuldades para transformar esse investimento em resultados concretos. O estudo mostra que esse avanço depende de uma base de dados mais consistente, capaz de dar suporte às aplicações em produção com segurança, velocidade e confiança”, afirma um especialista da área.
