Oito desafios enfrentados por empresas na implementação de IA em suas operações

Relatório destaca desafios para a implementação de inteligência artificial em larga escala nas empresas.

Um novo relatório revela oito obstáculos que dificultam a transição de projetos de inteligência artificial (IA) do estágio de piloto para operações em escala. Além de identificar esses desafios, o documento também sugere um índice de maturidade em IA e recomenda cinco decisões prioritárias para os próximos 90 dias.

O estudo, que analisa o panorama regulatório em seis mercados, traz recomendações específicas para o Brasil. A análise parte da premissa de que as barreiras para a ampliação do uso da tecnologia estão mais relacionadas a processos, dados, arquitetura e definição de responsabilidades do que ao modelo de IA em si.

Os oito obstáculos identificados

Os principais entraves incluem a falta de um responsável de negócio definido para os projetos, dados fragmentados e processos mal estruturados. Além disso, o relatório aponta a ausência de integração entre sistemas, a falta de testes específicos para IA e a falta de monitoramento de custos como desafios significativos. Questões regulatórias e contratuais tratadas fora do tempo adequado, bem como a necessidade de capacitação interna, também são destacados.

O relatório esclarece como cada obstáculo se manifesta na prática. Por exemplo, dados não confiáveis podem resultar em respostas inconsistentes, enquanto a falta de integração pode impedir que a solução conclua tarefas de forma eficaz.

Um especialista da área enfatiza que a IA gera valor quando se transforma em uma capacidade operacional, e não apenas um teste isolado. Para isso, é essencial integrar dados e aplicações, testar comportamentos, definir responsabilidades e medir resultados.

Índice de maturidade em IA

Para auxiliar as organizações na avaliação de seu estágio atual, o relatório apresenta um índice dividido em cinco níveis: exploração, experimentação controlada, integração, governança e escala mensurável. No nível inicial, predominam ferramentas isoladas, sem políticas ou inventário definidos. No nível mais avançado, a IA já está integrada à operação contínua, acompanhada por métricas e processos de melhoria sistemática.

Cinco decisões para os próximos 90 dias

O documento sugere ações imediatas que podem ser implementadas sem a necessidade de marcos regulatórios, visando reduzir retrabalho:

• Mapear ferramentas, modelos, agentes e casos de uso em uso na organização;
• Classificar as aplicações conforme impacto, autonomia, dados e risco;
• Atribuir responsabilidades nas áreas de negócio, tecnologia, dados, segurança e conformidade;
• Estabelecer metas e critérios de escalamento antes da implementação;
• Definir testes e monitoramento ao longo de todo o ciclo de vida das soluções.

Panorama regulatório e prioridades no Brasil

O estudo analisa o cenário regulatório em países como Brasil, Argentina, Chile, Espanha, Estados Unidos e México. Apesar das diferenças, princípios comuns emergem, como responsabilidade, transparência, proteção de dados e supervisão humana. Para empresas com atuação internacional, recomenda-se a construção de uma base comum de governança, com controles específicos conforme a jurisdição e o setor.

No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) e a atuação da Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) são citadas como referências importantes para a governança da IA. O relatório menciona a necessidade de definir a base legal, os dados utilizados no treinamento dos sistemas e os mecanismos de revisão e rastreabilidade.

A empresa responsável pelo relatório é reconhecida por sua expertise em tecnologia, atuando há mais de 30 anos nas áreas de software, automação, IA e cibersegurança, com operações em vários países e uma equipe de mais de 500 colaboradores.