América Latina enfrenta desafios para escalar IA Generativa, aponta Concentrix

Empresas da América Latina enfrentam desafios importantes para transformar iniciativas de Inteligência Artificial (IA) Generativa em operações escaláveis. Segundo pesquisa divulgada pela Concentrix, empresa global de tecnologia e serviços, as organizações da região apontam cibersegurança e proteção de modelos de IA como o principal obstáculo para adoção da tecnologia em estágio inicial. O levantamento mostra ainda dificuldades relacionadas à infraestrutura necessária para suportar projetos de IA em escala, além de desafios envolvendo integridade de dados e integração com sistemas legados.

Quando o tema é expansão e operacionalização da IA Generativa, equilibrar automação com mudanças na força de trabalho aparece como o principal desafio apontado pelas empresas latino-americanas. Em seguida, os entrevistados da região destacam obstáculos relacionados à padronização de governança e uso de IA em escala, gestão de custos e operações de IA, além da expansão de iniciativas entre diferentes unidades de negócio e geografias.

Os dados fazem parte da pesquisa “Transformando estratégia de IA em impacto em escala empresarial” (Turning AI Ambition into Enterprise-scale Impact), conduzida pelo Everest Group com mais de 450 líderes empresariais globais envolvidos em iniciativas de planejamento, implementação e escalabilidade de IA Generativa. O estudo mostra que, apesar do avanço da adoção da tecnologia nas empresas, a maior parte das organizações ainda permanece na fase de testes e pilotos de IA Generativa.

Desafios globais para ampliar uso de IA Generativa

Segundo o levantamento, 41% das organizações no mundo permanecem na fase de testes e pilotos de IA generativa, enquanto apenas 27% afirmam já ter conseguido escalar implementações em produção. Os dados revelam os desafios enfrentados pelas empresas para transformar experimentação em impacto operacional em escala.

A pesquisa mostra que os principais obstáculos para ampliar o uso de IA Generativa estão relacionados à falta de competências internas em IA, apontada por 56% dos entrevistados, seguida por preocupações com cibersegurança e proteção de modelos (51%) e desafios ligados à integridade de dados (47%).

Os resultados também demonstram as dificuldades relacionadas à integração com sistemas legados e à operacionalização de projetos em larga escala, apontados pelos líderes globais. Atualmente, apenas 1% das empresas entrevistadas afirma ter levado mais de 80% de seus projetos de IA generativa da fase piloto para implementação.

Outro destaque do levantamento é que 63% das empresas estão adotando modelos híbridos para acelerar a implementação de IA generativa, combinando capacidades internas e parcerias externas especializadas. O movimento reflete a busca das organizações por acelerar resultados, reduzir riscos operacionais e suprir lacunas técnicas e estratégicas.

A pesquisa também indica expectativa de crescimento dos investimentos em IA generativa nos próximos dois a três anos, refletindo uma mudança de postura das empresas em direção a estratégias mais estruturadas de transformação.

Entre os principais desafios para escalar IA generativa, as empresas destacaram:

– Equilibrar automação e transformação da força de trabalho;

– Gerenciar custos e operações de IA em larga escala;

– Manter modelos de IA atualizados em ambientes dinâmicos;

– Padronizar governança e uso de IA em escala;

– Expandir iniciativas entre diferentes unidades de negócio e geografias.

A pesquisa também reforça que experiência do cliente continua sendo uma prioridade estratégica para as empresas. Cerca de 54% dos entrevistados afirmaram que melhorar a experiência do cliente segue entre os principais objetivos das iniciativas de transformação com IA, ao lado de modernização tecnológica, crescimento de receita e redução de custos.

Na escolha de parceiros estratégicos para projetos de IA generativa, os principais critérios apontados pelos líderes entrevistados foram:

– Capacidade de conduzir transformação ponta a ponta;

– Integração com sistemas e tecnologias existentes;

– Adoção de melhores práticas específicas da indústria;

– Histórico comprovado de resultados e retorno sobre investimento.

“Os resultados mostram que o mercado entrou em uma nova fase da Inteligência Artificial. O desafio agora não é mais experimentar IA, mas transformá-la em capacidade operacional escalável, segura e integrada ao negócio. Empresas que conseguirem unir governança, dados, pessoas e execução terão vantagem competitiva significativa nos próximos anos”, afirma Cleber Santos, country manager da Concentrix Brasil.

“Escalar IA exige mais do que tecnologia. Exige integração entre áreas, clareza estratégica, governança e capacidade de transformar iniciativas em resultados concretos para clientes e negócios”, complementa o executivo.

Serviço
www.concentrix.com/pt-br/brasil