A promessa da inteligência artificial (IA) no ambiente corporativo esbarra em uma realidade desafiadora: a maioria das empresas ainda luta para extrair valor significativo de seus investimentos. Uma pesquisa do MIT Technology Review Insights revela que, embora todas as organizações entrevistadas utilizem IA em algum grau, apenas 16% — cerca de um em cada seis — consegue extrair valor transformador de suas implementações. Esse cenário sugere uma lacuna considerável entre a capacidade técnica das ferramentas de IA e sua utilidade prática no dia a dia empresarial.

Quando se trata do valor percebido, o levantamento aponta que a maior parcela dos respondentes (40%) observa ganhos moderados em tarefas ou equipes específicas, enquanto 21% relatam progressos significativos. No entanto, um contingente expressivo (23%) percebe retornos mínimos ou nulos. Em paralelo, ao analisar o estágio de adoção, 38% dos entrevistados relatam que estão em fase de piloto de casos de uso de IA, e outros 35% utilizam a tecnologia para auxiliar funcionários com ferramentas como co-pilots ou assistentes de conversação. Apenas uma minoria (12%) possui agentes de IA em produção, e somente 3% utilizam IA para executar a maior parte do trabalho em processos-chave.

O gargalo do contexto empresarial

Um dos principais motivos para essa dificuldade em monetizar a IA reside na ausência de um elemento crucial: o contexto empresarial. Prukalpa Sankar, cofundadora da Atlan, destaca que "há uma grande lacuna entre o que os modelos são capazes de fazer e como os modelos estão realmente sendo úteis dentro das organizações". Ela argumenta que, em termos de capacidade bruta, os modelos de IA já atingiram um nível avançado, mas sua aplicação prática nas empresas ainda é limitada.

O que falta, segundo Sankar, é uma "camada de contexto" — uma infraestrutura arquitetônica que atua como intermediária entre os sistemas de negócios de uma organização (como sistemas de registro e dados) e suas plataformas de IA. Essa camada tem a função de traduzir a inteligência empresarial em um contexto governado e utilizável por máquinas, permitindo que o conhecimento se acumule de forma eficiente. Sem ela, a experiência é comparada a "contratar o estagiário mais inteligente do mundo, vendá-lo e jogá-lo em sua organização", sem que ele compreenda as nuances e especificidades do negócio.

Fragmentação de ferramentas e a busca por valor

A proliferação de diversas plataformas, sistemas e ferramentas de IA dentro de uma mesma empresa agrava o problema. Cada uma dessas ferramentas pode ser sofisticada e rápida individualmente, mas a falta de integração e de um entendimento compartilhado do contexto empresarial pode levar a resultados errôneos, confusos ou inadequados às necessidades do negócio. A pesquisa do MIT demonstra que a maioria das organizações ainda está explorando o potencial da IA, seja em fases de piloto ou como suporte a tarefas humanas, em vez de integrá-la profundamente em seus processos operacionais.

A dificuldade em conectar a inteligência artificial com o conhecimento específico de cada empresa limita a capacidade de gerar valor transformador. A expectativa é que a superação desse desafio exija não apenas o avanço tecnológico dos modelos de IA, mas também um redesenho arquitetônico que priorize a contextualização e a integração desses sistemas com a realidade operacional de cada negócio.

Implicações para o ecossistema de IA

Para as empresas que investem em IA, a mensagem é clara: a tecnologia por si só não garante o retorno. É fundamental investir em mecanismos que permitam à IA compreender o negócio em que está inserida. Isso pode envolver a criação de novas arquiteturas, a curadoria de dados mais inteligente ou o desenvolvimento de plataformas que facilitem essa ponte entre a inteligência artificial e o contexto empresarial.

O cenário atual sugere que as empresas que conseguirem implementar essa camada de contexto estarão melhor posicionadas para extrair o máximo valor de suas iniciativas de IA, transformando o potencial teórico em resultados práticos e mensuráveis. A pesquisa do MIT, embora focada em um público específico, reflete um desafio global na adoção efetiva da IA em larga escala.

A questão central que permanece é como as organizações podem, de forma eficaz e escalável, construir e implementar essa camada de contexto empresarial — seja através de novas plataformas de gerenciamento de dados, de uma redefinição da arquitetura de sistemas de IA, ou de uma combinação de ambos. A resposta a essa pergunta definirá quem conseguirá, de fato, transformar promessas em valor real no complexo ecossistema da inteligência artificial corporativa.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · MIT Technology Review