• As organizações estão entusiasmadas com o potencial da IA generativa, mas encontram obstáculos em 4 áreas-chave de implementação.
  • O estudo entrevistou 300 tomadores de decisão americanos em estratégia de GenAI ou análise de dados para avaliar as principais áreas de investimento e os obstáculos enfrentados pelas organizações.
  • A GenAI deve ser considerada uma contribuidora ideal para a hiperautomação e aceleração de processos e sistemas existentes, em vez de ser o novo brinquedo brilhante que ajudará as organizações a realizar todas as suas aspirações de negócios.

As organizações estão entusiasmadas com o potencial da IA generativa para melhorar a produtividade dos funcionários e das empresas, mas não conseguem aproveitá-lo totalmente devido à falta de talentos e planejamento estratégico insuficiente, de acordo com um estudo realizado no início de 2024 pela Coleman Parkes Research e patrocinado pela empresa de análise de dados SAS.

Obstáculos em 4 áreas-chave

Ganhar confiança no uso dos dados enquanto garante a conformidade. Apenas 10% das organizações possuem um sistema robusto para avaliar riscos de viés e privacidade nos LLMs (grandes modelos de linguagem). Além disso, a maioria das empresas americanas corre o risco de não estar em conformidade com as regulamentações, e 93% delas não possuem uma estrutura de governança completa para a GenAI.

Integrar a GenAI aos procedimentos e sistemas existentes. As organizações reconhecem que a integração da GenAI aos seus sistemas atuais apresenta problemas de compatibilidade.

Habilidades e competências. A GenAI interna é insuficiente. Os líderes empresariais temem que seus departamentos de RH não tenham acesso às habilidades necessárias para maximizar o investimento em GenAI devido à escassez de candidatos qualificados.

Estimativa de custos. Os líderes destacam que o uso de LLMs acarreta custos diretos e indiretos proibitivos. A estimativa do custo dos tokens fornecida pelos criadores dos modelos é agora reconhecida como proibitiva pelas organizações. No entanto, a preparação do conhecimento privado, o treinamento e o gerenciamento de ModelOps envolvem um custo longo e complexo.

Sobre a pesquisa

300 tomadores de decisão americanos em estratégia de GenAI ou análise de dados foram entrevistados no início de 2024 pela Coleman Parkes Research, com financiamento da empresa de análise de dados SAS. O objetivo da pesquisa era identificar as principais áreas de investimento e os desafios enfrentados pelas organizações.

"As organizações estão percebendo que os grandes modelos de linguagem (LLMs) por si só não resolvem problemas de negócios", disse Marinela Profi, consultora estratégica de IA na SAS.

Em vez de ser considerada o novo brinquedo brilhante que ajudará as organizações a realizar todas as suas aspirações de negócios, a GenAI deve ser vista como uma contribuidora ideal para a hiperautomação e aceleração dos processos e sistemas atuais. Antes de mergulhar de cabeça e se tornar "refém", todas as organizações devem investir em tecnologias que ofereçam integração, governança e explicabilidade dos LLMs e reservar o tempo necessário para desenvolver uma estratégia gradual.