Estudo da Deloitte investiga como as empresas estão implementando a IA

A  Deloitte AI Institute divulgou as descobertas da quinta edição da pesquisa State of AI in the Enterprise, realizada entre abril e maio de 2022. Segundo o estudo, 29% mais entrevistados disseram que estão insatisfeitos este ano, mas 79% dos entrevistados dizem que implementaram totalmente três ou mais tipos de IA. Está claro, apesar do rápido avanço no mercado de IA, que as organizações estão lutando para transformar a implementação em transformação escalável. O relatório deste ano se aprofunda nas ações que levam a resultados bem-sucedidos, fornecendo aos líderes um guia para superar obstáculos e gerar resultados de negócios com IA.

O relatório pesquisou 2.620 executivos de 13 países em todo o mundo, descrevendo recomendações detalhadas para os líderes cultivarem uma empresa pronta para IA e melhorarem os resultados de seus esforços de IA. Semelhante ao relatório do ano passado, a Deloitte agrupou as organizações respondentes em quatro perfis – Transformers, Pathseekers, Starters e Underachievers – com base em quantos tipos de aplicativos de IA eles implementaram em grande escala e no número de resultados alcançados em alto grau. As descobertas do relatório visam ajudar as empresas a superar os desafios de implementação e adoção para se tornarem organizações alimentadas por IA que agregam valor e geram resultados transformacionais da IA.

“Em meio a uma interrupção sem precedentes na economia global e na sociedade em geral, está claro que a corrida de IA de hoje não é mais apenas adotar a IA, mas sim gerar resultados e liberar o poder da IA ​​para transformar os negócios de dentro para fora. O relatório deste ano fornece uma visão geral, um roteiro claro para líderes de negócios que buscam aplicar a cognição humana de próximo nível e gerar valor em escala em toda a empresa”, comentou.

Principais conclusões

As principais descobertas incluem:
– 94% dos líderes empresariais pesquisados ​​concordam que a IA é fundamental para o sucesso nos próximos cinco anos.

–  79% dos líderes dizem que implementaram totalmente três ou mais aplicativos de IA , em comparação com 62% no ano passado.

– Houve um aumento de 29% no número de entrevistados que se autoidentificam como “insatisfatórios”, sugerindo que muitas organizações estão lutando para alcançar resultados significativos de IA.

– Os principais desafios associados ao dimensionamento de acordo com os entrevistados são o gerenciamento de riscos relacionados à IA (50%), falta de comprometimento executivo (50%), falta de manutenção e suporte pós-lançamento (50%) .

Quatro ações que potencializam o valor da IA

Com base na análise da Deloitte dos comportamentos e respostas das organizações de alto e baixo resultado, o relatório identifica quatro ações principais que os líderes podem tomar agora para melhorar os resultados de seus esforços de IA.

Ação 1: Investir em liderança e cultura

Quando se trata de implementação e adoção de IA bem-sucedida, liderança e cultura são importantes. A força de trabalho está cada vez mais otimista, e os líderes devem fazer mais para aproveitar esse otimismo para a mudança de cultura, estabelecendo novas formas de trabalhar para gerar melhores resultados de negócios com IA. Assim, 82% dos entrevistados indicam que os funcionários acreditam que trabalhar com tecnologias de IA melhorará seu desempenho e satisfação no trabalho.

Os respondentes de melhor desempenho (“Transformers”) foram os mais propensos a relatar características culturais prontas para IA, como: alta colaboração entre organizações; otimismo da força de trabalho para as possibilidades de IA; e ativamente nutrindo e retendo profissionais de IA.

A pesquisa descobriu que agilidade e vontade de mudar, combinadas com liderança executiva em torno de uma visão de como a IA será usada, são os fatores mais importantes no desenvolvimento de uma cultura pronta para IA. O gerenciamento de mudanças é fundamental para a transformação de IA bem-sucedida, e as organizações de alto resultado tiveram mais de 55% de probabilidade de investir em gerenciamento de mudanças em comparação com organizações de baixo resultado.

As organizações estão tomando medidas para apoiar a colaboração homem-máquina, com 43% dos entrevistados observando que sua organização nomeou um líder responsável por ajudar os trabalhadores a colaborar melhor com máquinas inteligentes e 44% dizem que estão usando a IA para auxiliar na tomada de decisões em nível sênior.

Ação 2: Transforme as Operações

A capacidade de uma organização de construir e implementar a IA de forma ética e em escala depende de quão bem eles redesenharam suas operações para acomodar as demandas exclusivas das novas tecnologias.

Tanto na quarta quanto na quinta edições desta pesquisa, as melhores práticas operacionais foram associadas a altos resultados, mas a maioria das organizações ainda precisa fazer melhorias significativas nessa área. Na quarta e na quinta edições, apenas um terço dos entrevistados afirma que suas empresas estão sempre seguindo as melhores práticas, como MLOps, redesenhando fluxos de trabalho e documentando os ciclos de vida dos modelos de IA.

O gerenciamento de riscos de IA pode ter um grande impacto nos esforços de IA de uma organização, com 50% dos entrevistados citando o gerenciamento de riscos relacionados à IA como um dos principais inibidores para iniciar e dimensionar projetos de IA.

Em geral, as organizações pesquisadas dependem muito do treinamento como chave para mitigar o risco de IA. As duas principais estratégias de mitigação de risco dos entrevistados são treinar desenvolvedores em ética de IA (35%) e treinar/apoiar funcionários que trabalham com IA (34%).

Ação 3: Orquestrar Tecnologia e Talento

Tecnologia e aquisição de talentos não estão mais separados. As organizações precisam criar estratégias para sua abordagem à IA com base nos conjuntos de habilidades disponíveis, sejam eles derivados de humanos ou soluções pré-embaladas.

Dado que mesmo as organizações mais avançadas ainda estão no início de suas transformações, a maioria das organizações ainda prioriza trazer novos talentos de IA para os negócios de fora, em vez de treinar novamente os trabalhadores existentes (53% versus 34%).

Uma maioria significativa dos entrevistados adquire IA como produto ou serviço (65%) em vez de tentar construir suas próprias soluções de IA internamente (35%), apoiando-se principalmente em soluções prontas no início de suas jornadas .

Ação 4: Selecione casos de uso que acelerem os resultados

O relatório descobriu que selecionar os casos de uso certos para alimentar a jornada de IA de uma organização depende em grande parte dos impulsionadores de valor para os negócios com base no setor e na indústria. Começar com casos de uso que são mais fáceis de alcançar ou que têm um retorno do investimento mais rápido ou mais alto pode criar impulso para mais investimentos e facilitar a condução de mudanças culturais e organizacionais internas que aceleram os benefícios da IA.

A pesquisa descobriu que os principais casos de uso de IA em todos os setores incluem otimização de preços de Nuvem (44%); assistentes de voz, chatbots e IA conversacional (41%); manutenção preditiva (41%); e otimização do tempo de atividade/confiabilidade (41%).

No entanto, os casos de uso variam de acordo com o setor, por exemplo:

– As empresas de ciências da vida e de saúde são as mais propensas a delegar a propriedade de modelos de IA a linhas de negócios individuais (51%), enquanto as empresas de tecnologia, mídia e telecomunicações têm maior probabilidade de centralizar essa propriedade (42%).

– As empresas de energia, recursos e industriais são mais propensas a usar a IA para auxiliar na tomada de decisões nos níveis mais altos da empresa (50%), enquanto o governo é menos propenso a fazê-lo (39%).

Serviço
www.deloitte.com