Uma pesquisa da consultoria de gestão Bain & Company, com respostas de cerca de 600 empresas, mostra que a IA (inteligência artificial) está presente ou pelo menos no radar das companhias, com 85% delas considerando adotar essa tecnologia nos próximos anos. Ferramentas de IA podem ser usadas não só para operacionalizar processos, mas também para simplificar tarefas complexas e diminuir a carga de trabalho dos funcionários.
Nesse sentido, eles também enxergam o potencial de adotar a IA – deixando em segundo plano o medo de serem substituídos por essas tecnologias -, especialmente como uma ferramenta que os permite inovar e libera tempo para para realizar tarefas complexas. Três em cada quatro brasileiros, por exemplo, querem delegar o máximo possível de trabalho à IA, segundo o estudo Annual Work Index da Microsoft.
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No entanto, a integração humano-máquina não está isenta de riscos e dificuldades, como a falta de capacitações sobre IA para ou a falta de priorização das lideranças em relação ao processo de digitalização, que melhora a produtividade e inclusive o bem-estar dos colaboradores. Ignorar a inteligência artificial pode ser um tiro no pé para altos executivos, mas as empresas ainda enfrentam barreiras para implementar a inteligência artificial às suas rotinas.
Diego Barreto, VP de estratégia e finanças do iFood, e Sandor Caetano, especialista em IA, coautores do livro “O Cientista e o Executivo”, que explora o uso da tecnologia para trabalhar a favor do negócio e alavancar seu potencial de inovação, elencaram os cinco principais fatores que dificultam a implementação da IA nas empresas, e como driblá-los. Confira:
5 barreiras que dificultam a implementação da IA pelos líderes
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1 / 5 Getty Images1. Falta de visão executiva unificada
A coesão entre os executivos de alto escalão é vital para o processo de implementação da IA, e toda a liderança deve estar comprometida com a estratégia. Para isso, é importante definir: quais são os objetivos da empresa, onde ela quer chegar e em qual período e quais as áreas e conhecimentos necessários para se atingir essas metas. Após os objetivos bem definidos, eles devem ser compartilhados com toda a companhia. "Quando a gente pensa em uma visão executiva e unificada, isso parte do C-level da empresa, que repensa a companhia impactada pela IA, cria uma visão coerente com os outros C-levels e, a partir disso, eles conseguem dedicar recursos internamente para propagar a adoção da IA na empresa", diz Caetano. -
2 / 5 Getty Images2. Dificuldade de encontrar profissionais
A carência de profissionais capacitados para lidar com a IA é um dos principais desafios enfrentados pelas empresas em relação ao tema hoje. A demanda por cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquinas e especialistas em IA supera a oferta, tornando a contratação uma tarefa árdua, ao mesmo tempo em que cria oportunidades para profissionais da área ou que buscam uma transição. Como contratar talentos no mercado nem sempre é uma opção, os executivos têm de olhar para a “prata da casa” em busca de profissionais que possam ser treinados. “Essa questão envolve igualmente o compromisso de treinar, desenvolver habilidades e capacitar profissionais para se engajarem com sucesso no ecossistema da IA”, diz o especialista. Investir em programas de capacitação interna e parcerias com instituições de ensino pode ajudar a suprir essa lacuna. Além disso, a terceirização de projetos específicos para consultorias especializadas em IA pode fornecer expertise temporária. -
3 / 5 Getty Images3. Desafios na liderança de times de IA
Liderar times que constroem produtos que usam IA ou que a tem como ponto central exige habilidades especiais, uma vez que essas equipes normalmente são formadas por profissionais interdisciplinares e lidam com um campo em constante evolução. Lideranças fortes fazem uma grande diferença nos resultados, e devem trabalhar com a mentalidade de CEOs: brigando pelo produto e garantindo o seu sucesso. "Essa pode ser uma ótima oportunidade para criar uma rotação de líderes dentro da empresa em busca de lideranças seniores", diz Caetano. Devido à dificuldade de encontrar no mercado líderes para comandar esses projetos, torna-se comum um profissional de dados ser prematuramente colocado em uma posição de liderança que cobrará habilidades que ele ainda não está preparado para assumir. Uma coisa é ser eficiente escrevendo código, outra totalmente diferente é liderar uma equipe. -
4 / 5 Getty Images4. Falta de prioridades no orçamento
Com a visão e as necessidades de talentos nas mãos, chega o momento mais difícil: priorizar. Embora o potencial da IA para impulsionar a eficiência e a inovação seja reconhecido, a alocação de recursos financeiros necessários para adotar tecnologias avançadas pode ser uma barreira significativa para muitas empresas. A contenção de despesas e a busca por resultados imediatos muitas vezes resultam em uma hesitação em direcionar fundos para iniciativas de IA. "Ideias e projetos já mais bem desenvolvidos tendem a ser priorizados. O problema disso é que você troca o curto pelo longo prazo e deixa de fazer apostas em projetos que vão diferenciar a sua empresa ao longo do tempo", diz Barreto. Construção de plataformas especializadas, treinamento de pessoal, infraestrutura de cloud e análise de dados requerem investimentos substanciais, mas a liderança deve ter em mente o resultado a longo prazo. -
5 / 5 Getty Images5. Resistência à mudança e cultura organizacional
A introdução da IA pode ser recebida com resistência por parte dos colaboradores, especialmente quando há preocupações sobre perda de empregos ou mudanças drásticas nos processos de trabalho. "É natural que isso aconteça, porque as pessoas passaram por empresas que não deram essas experiências para elas", diz o VP do iFood. A cultura da inovação emerge como uma responsabilidade fundamental das empresas, permitindo a abertura para novas abordagens e estratégias e criando espaços onde ideias inovadoras possam ser exploradas livremente.
