Nova pesquisa mostra avanços na adoção de IA empresarial, mas a escalabilidade continua a ser um desafio fundamental

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Inteligência Artificial Empresarial ganha tração, mas problemas de escalabilidade persistem, revela nova pesquisa da DataIQ

A IA está a tornar-se mais integrada nos fluxos de trabalho empresariais, mas a adoção em larga escala continua a enfrentar obstáculos familiares. Essa é a imagem que emerge de um novo relatório da DataIQ e Blend, que entrevistou profissionais seniores de dados e análise de várias indústrias, incluindo membros da lista DataIQ 100.

O estudo revela como as ferramentas de IA estão a ser implementadas nas empresas — e onde continuam a ficar aquém das expectativas.

Mais da metade das organizações pesquisadas reportou ter pelo menos 12 aplicações de IA em uso, muitas vezes implementadas em provas de conceito isoladas. No entanto, 28% ainda utilizam apenas 3 a 5, sugerindo dificuldades em expandir do teste inicial para uma implementação mais ampla. Esses números destacam uma trajetória desigual na transição das empresas do experimento para a incorporação da IA nos sistemas operacionais.

Embora o interesse na integração de IA esteja a crescer — a procura por adoção em toda a empresa aumentou 25% em comparação com 2023 — o investimento em elementos fundamentais permanece limitado. Apenas um terço dos entrevistados afirmou que as suas organizações estão a priorizar formação ou gestão de mudanças para as ferramentas de IA, indicando uma possível desconexão entre ambição estratégica e prontidão para implementação.

O relatório também reflete uma mudança na forma como a IA generativa está a ser utilizada no ambiente empresarial. O uso em engenharia de dados mais do que dobrou no último ano, com 65% dos entrevistados a aplicar IA generativa para apoiar funções de dados de backend. Em 2023, esse número era de apenas 28%.

Para além das taxas de implementação, o relatório também explora o papel da liderança e da cultura organizacional na formação dos resultados da IA. Empresas com estratégias de dados maduras parecem estar melhor posicionadas para integrar a IA de forma mais sistemática, enquanto aquelas que dependem mais de decisões baseadas na intuição apresentam trajetórias de adoção mais lentas.

A confiança e a governança também continuam a influenciar o ritmo e a eficácia do deployment de IA. À medida que as organizações enfrentam escrutínio regulatório e preocupações internas de risco, estruturas formais de supervisão e responsabilização são cada vez mais vistas como necessárias para escalar de forma responsável.

As conclusões sugerem que, embora a IA esteja a tornar-se uma característica padrão no planeamento empresarial, a capacidade de operacionalizá-la permanece mista. Muitas empresas ainda enfrentam uma desconexão entre ambição e execução — especialmente quando se trata de capacitar a força de trabalho, garantir transparência e integrar a IA em ambientes legados complexos.