A Inteligência Artificial (IA) tem ocupado um lugar central no debate sobre o futuro das empresas, sendo tema de eventos, discussões e estudos, ao prometer ganhos de eficiência, inovação e competitividade. No contexto brasileiro, a adoção dessa tecnologia não traz apenas desafios técnicos às lideranças. As corporações precisam olhar para o alinhamento estratégico e, com a mesma importância, para a transformação cultural.
O conceito da inteligência artificial não é novo. Na década de 1940, alguns estudos já abordavam os primeiros modelos computacionais por redes neurais. Com o passar das décadas, a tecnologia – impulsionada pelo desenvolvimento da Internet e dos computadores chegou ao atual estágio: ou seja, acessível até mesmo por smartphones. Apesar do interesse e da popularização da tecnologia, países como o Brasil ainda carecem de profissionais com domínio técnico e, sobretudo, com capacidade de conectar esse conhecimento às necessidades dos negócios.
De acordo com o estudo Desafios e potenciais da IA generativa no Brasil: como ter vantagem competitiva, feito pela SAS, mais da metade das empresas do país (51%) cita a falta de expertise interna como o principal obstáculo para avançar na tecnologia. Ou seja, o cenário leva às organizações a investir em capacitação interna (48%) ou disputar talentos no mercado (41%).
Além disso, há a questão dos custos e do retorno sobre o investimento (ROI). O Cisco 2024 AI Readiness Index aponta que 1 em cada 4 líderes brasileiros já se disse frustrado com os resultados abaixo do esperado, sinalizando que a relação custo-benefício da IA ainda preocupa. Isso revela uma falha básica de gestão: embarcar em projetos com essa tecnologia sem critérios claros para medir o valor gerado, levando a um ponto crítico na relação entre custo e retorno.
No Brasil, apenas 26% das organizações possuem acesso à infraestrutura computacional adequada, como GPUs, para atender às demandas de IA, o que indica que muitas empresas precisam realizar investimentos significativos em tecnologia para escalar projetos. Nem sempre o ROI é imediato, exigindo lideranças mais cautelosas e alinhadas aos objetivos do negócio.
Outro fator que não pode ser subestimado é a complexidade da implementação. Ao contrário do que muitos imaginam, a IA não é “plug-and-play”. A tecnologia exige reestruturação de dados, integração com sistemas e adaptação de processos. Muitas empresas enfrentam esses desafios na transição da fase conceitual para a prática – e, por conta desses obstáculos, muitas acabam desistindo da tecnologia.
O cenário regulatório também adiciona camadas de incertezas. A ausência de leis específicas para IA no Brasil, somada à necessidade de conformidade com a LGPD, gera receios quanto à privacidade e segurança de dados. Segundo estudo da SAS, mais de 80% das empresas mencionam preocupações nesse sentido. Sem diretrizes claras, muitas preferem adotar uma postura mais conservadora, evitando projetos que representem riscos jurídicos.
Por fim, talvez o mais invisível, mas não menos importante, seja o entrave cultural. Muitas iniciativas de IA fracassam por não estarem alinhadas às reais necessidades do negócio. É comum ver organizações que estabelecem metas genéricas como “implementar IA”, sem sequer identificar qual problema estão tentando resolver – um erro estratégico que desperdiça recursos e desgasta a confiança interna. Cerca de 22% das empresas relatam resistência dos próprios funcionários, frequentemente como resultado de iniciativa mal comunicadas ou medo de substituição.
Superar esses desafios exige uma abordagem holística, que combine investimento em capacitação, maturidade tecnológica e profundas mudanças culturais. A boa notícia é que empresas brasileiras já identificaram essas lacunas e vêm dando passos importantes para superá-las.
Leandro Mineti, diretor de Dados & IA da Falconi.
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Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais
