Representantes de empresas do mundo todo revelam rápida adoção e esperam efeitos pequenos no tamanho das equipes. No entanto, poucas empresas adotaram as práticas fundamentais que permitem valor em escala a partir da IA.
Uma pesquisa publicada recentemente apresentou um interessante panorama sobre a adoção atual da Inteligência Artificial no mundo corporativo. O estudo foi realizado entre 6 e 16 de fevereiro de 2018, pela McKinsey, com 2135 representantes de empresas de todo o mundo, de diferentes portes e setores.
A Inteligência Artificial (IA) está rapidamente tomando conta dos negócios ao redor do globo. A habilidade de máquinas executarem funções cognitivas associadas com a mente humana – tais como perceber, raciocinar, aprender e resolver problemas – inclui um bom número de capacidades adequadas para resolver problemas de negócios. A pesquisa abordou nove: compreensão de texto em linguagem natural, compreensão de voz em linguagem natural, geração de linguagem natural, agentes virtuais ou interfaces conversacionais, visão computacional, machine learning, robótica física, veículos autônomos e automação de processos robóticos (RPA).
Quase metade das empresas pesquisadas adotou ao menos uma dessas habilidades. No entanto, o mundo dos negócios está apenas começando a aproveitar essas tecnologias e seus benefícios. Confira a seguir os resultados em detalhe.
O status da adoção de IA
A adoção de IA tem sido progressiva. 47% das empresas incorporaram ao menos uma função de IA em seus negócios – eram apenas 20% em 2017 – e 30% afirmam que estão conduzindo testes a esse respeito. No entanto, ainda há muitas oportunidades para uso de IA em áreas diversas das empresas. Somente 21% das companhias afirmam usar essas capacidades em várias partes da organização.
Até o momento, os investimentos em IA são uma fração relativamente pequena dos gastos com tecnologias digitais. A maioria das empresas gasta menos do que um décimo do orçamento digital com IA – embora 71% dos entrevistados acredite que os investimentos aumentarão nos próximos anos.
Quais capacidades de IA têm sido implementadas?
Entre as nove capacidades pesquisadas, as mais comumente implementadas têm sido automação de processos robóticos, visão computacional e machine learning. A robótica física e os veículos autônomos são os menos utilizados, em grande parte porque são relevantes apenas para empresas de setores onde a aplicação desses recursos é clara – nesses setores, porém, há uso intenso de IA. Por exemplo, no setor automotivo e de montagem, metade das empresas utiliza robótica física em pelo menos uma função ou unidade de negócios.
Onda a IA está sendo usada?
Os setores de telecomunicações, alta tecnologia e finanças estão liderando a adoção. Os resultados sugerem que as empresas estão priorizando a implementação de IA nas áreas que geram maior valor naquele determinado setor, conforme o gráfico a seguir. No varejo, por exemplo, o uso de IA é mais comum em marketing e vendas.
Onde a IA está criando valor?
Embora a adoção de IA esteja ainda começando, os resultados sugerem que já está colhendo retornos significativos. Entre as empresas que já implementaram IA, apenas 1% afirma enxergar valor nulo ou negativo. 41% reportam valor significativo e 37% atestam valor moderado. Os setores que mais enxergam valor em IA são fábricas e atividades de risco, conforme o gráfico a seguir.
Os facilitadores e os desafios de IA
A maioria das organizações tem um longo caminho até desenvolver as práticas essenciais que permitirão perceber o valor potencial da IA em escala. Apenas 17% das empresas mapearam todas as possíveis oportunidades de IA que poderiam ser aplicadas na organização como um todo. Além disso, somente 18% têm uma estratégia clara para o fornecimento dos dados que permitem o funcionamento da IA.
Quando questionados sobre os maiores desafios para a adoção da IA, os entrevistados indicam que a barreira mais comum também está relacionada à estratégia. Na maioria das vezes, citam a falta de uma estratégia IA clara, seguida pela falta de talentos apropriados, silos funcionais que restringem soluções completas de IA e falta de líderes que demonstrem propriedade e compromisso com as novas tecnologias.
Um grande facilitador da implementação de IA é o progresso de uma empresa em sua jornada de digitalização. As organizações que mais avançaram na digitalização de seu core business são aquelas que estão na frente na adoção de IA. Nas empresas mais digitalizadas, 67% dos entrevistados dizem que suas organizações incorporaram IA em processos padrão.
E sobre a força de trabalho?
A IA levanta duas questões importantes sobre a força de trabalho das empresas: onde encontrar talento experiente para implementar IA e em que medida a automatização de atividades afetará o tamanho da força de trabalho.
Como o talento é um dos maiores desafios de IA, não surpreende a busca incessante por profissionais. Em geral, os entrevistados dizem que suas organizações estão buscando em todos os lugares: contratam talentos externos, desenvolvem capacidades internas, e compram ou licenciam recursos de grandes empresas de tecnologia.
Mesmo os setores líderes na adoção da IA relatam uma mistura de fontes internas e externas, embora sejam mais focados do que outros no desenvolvimento de seus próprios recursos. Nos serviços de alta tecnologia e finanças, os entrevistados também são muito mais propensos a relatar reciclagem ou melhoria de habilidades. O mesmo acontece com as empresas mais digitalizadas: há maior probabilidade desenvolvimento interno de recursos de IA, reciclagem e melhoria de qualificação dos funcionários atuais.
As empresas mais digitalizadas são as que mais automatizaram o trabalho humano via IA. Processos de atendimento ao cliente, TI e operações de serviço são mais comumente automatizados. No entanto, os entrevistados dessas organizações tendem a esperar que os efeitos futuros no número de funcionários sejam mínimos ou positivos.
Entre as empresas mais digitalizadas, 31% dos entrevistados acredita que a força de trabalho irá crescer. Nas empresas menos digitalizadas, 18%. Esses resultados sugerem que o maior efeito da IA na força de trabalho poderá ser na mudança da atividade que será realizada. Principalmente na colaboração entre máquinas e pessoas, ao invés de uma redução geral da força de trabalho.
Olhando para o futuro
A pesquisa sugere que o processo de digitalização e certas práticas são fundamentais para a criação de valor da IA em escala. Logo, o estudo sugere alguns passos para empresas interessadas em aproveitar o potencial da IA:
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Invista na digitalização. Os resultados confirmam que ela é um pré-requisito e um facilitador central para alcançar valor com IA. As implicações da digitalização são significativas. Para muitas empresas, elas envolvem transformação dos processos de negócios no core da empresa e novas maneiras de trabalho. Mas sem uma forte sustentação digital, os sistemas de IA da empresa não terão os dados de treinamento necessários para construir modelos melhores e a capacidade de transformar insights de IA em mudanças de comportamento em escala.
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Escale o impacto da IA por toda a empresa. Embora a maioria das empresas já tenha implementado IA até certo ponto, poucas incorporaram a tecnologia em processos operacionais padrão, em várias unidades de negócios ou funções, e cerca de um terço ainda está somente testando o uso da IA. Enquanto ela ainda está em seus primórdios, ficar preso no “purgatório dos testes” é um risco real. Alcançar resultados em escala requer não apenas a difusão dessas capacidades por toda a empresa, mas também entendimento e compromisso por parte dos líderes para impulsionar mudanças em grande escala, bem como um foco no gerenciamento de mudanças e não apenas na tecnologia.
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Coloque os principais facilitadores no lugar. Ainda que a adoção da IA esteja ocorrendo rapidamente, a pesquisa sugere que as organizações tendem a ter poucos facilitadores fundamentais para obter valor da IA em escala. Esses facilitadores incluem apoio do alto nível gerencial, desenvolvimento de uma visão abrangente das oportunidades de IA na empresa, ação para preencher a lacuna de talentos, e a implementação de uma sofisticada estratégia de dados. Todos esses facilitadores exigem mais pensamento estratégico sobre programas e agendas de IA. Os líderes de negócios e tecnologia devem trabalhar rapidamente para estabelecer os principais facilitadores da IA. Caso contrário, eles correm o risco de perder as oportunidades atuais – e futuras – na IA.
