Pesquisa: como as empresas estão implementando o uso de IA no dia a dia?

O potencial transformador da inteligência artificial no ambiente corporativo é enorme: o estudo “Superagency in the Workplace: Empowering People to Unlock AI’s Full Potential“, feito pela McKinsey, estima que a IA possa gerar um crescimento de produtividade de US$ 4,4 trilhões para as empresas. Mesmo assim, ainda há muitas incertezas que rondam a implementação da tecnologia nessa área, e, apesar do grande potencial a longo prazo, os retornos imediatos ainda são incertos. A pesquisa aponta que 92% das empresas planejam aumentar seus investimentos em IA nos próximos três anos, mas apenas 1% considera sua implementação “madura”, ou seja, totalmente integrada aos fluxos de trabalho e capaz de gerar resultados expressivos.

A integração da IA nas operações empresariais tem sido impulsionada pelo avanço dos modelos de linguagem desenvolvidos por empresas como OpenAI, Google, Meta e outras. Esses modelos estão cada vez mais sofisticados e capazes de realizar tarefas que vão desde a automação de processos até a tomada de decisão baseada em análise de dados. Veja abaixo como as empresas têm usado a IA:

IA no dia a dia das empresas

Atualmente, as empresas estão explorando diversas formas de aplicação da IA, variando desde soluções pontuais até transformações estruturais. A pesquisa da McKinsey categoriza essas aplicações em três níveis principais, de acordo com o que foi analisado nas organizações:

1. Uso Pessoal: IA utilizada para otimizar tarefas individuais, como:
   • Conduzir pesquisas mais inteligentes para obtenção de informações do dia a dia.
   • Planejamento de eventos, incluindo convites personalizados, contagem de convidados e organização.
2. Uso Empresarial: IA integrada aos fluxos de trabalho para otimizar processos e melhorar eficiência:
   • Avaliação de candidatos para recrutamento.
   • Aceleração da geração de contratos.
   • Processamento rápido de informações de clientes.
   • Identificação de consumidores de alto valor e criação de ações personalizadas para equipes de vendas.
   • Desenvolvimento e execução de campanhas baseadas em dados, incluindo criação de conteúdo.
   • Realiza pesquisas sintéticas sobre clientes.
   • Monitoramento em tempo real para gestão de cadeia de suprimentos e controle de inventário.
   • Aceleração do desenvolvimento de código e melhora da eficiência.
   • Aceleração da descoberta e manufatura na ciência de materiais.
3. Uso Social: Aplicações que impactam indústrias, setores e a sociedade de forma ampla:
   • Previsão de desastres naturais e suporte a estratégias de gerenciamento de crise.
   • Aceleração do desenvolvimento de medicamentos, reduzindo custos e tempo.

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Desafios da implementação da IA

Segundo o estudo da McKinsey, um dos principais desafios é a falta de transparência e explicação dos modelos, o que dificulta sua adoção em decisões críticas, como avaliação de crédito e análise jurídica. No entanto, iniciativas para tornar os modelos mais explicáveis e monitoráveis estão avançando, permitindo uma adoção mais segura da tecnologia.

Outro ponto crítico é a percepção dos funcionários. Funções como vendas, marketing, engenharia de software e pesquisa e desenvolvimento são as mais impactadas pela IA, mas também são áreas onde os colaboradores demonstram preocupação quanto ao impacto da tecnologia em seus empregos. Para mitigar essas preocupações, líderes empresariais precisam investir em capacitação e no desenvolvimento de uma cultura de colaboração entre humanos e inteligências artificiais.

Conforme a IA se torna mais sofisticada e acessível, seu impacto nas empresas será ainda maior. Com investimentos crescentes e melhorias na transparência e segurança dos modelos, a tendência é que as organizações que adotarem essa tecnologia de maneira estratégica consigam se destacar em produtividade e inovação, afirma a pesquisa.