A IDC realizou um estudo que explora os desafios e as oportunidades na adoção de tecnologias avançadas de IA. O estudo, patrocinando pela Qlik, destacou uma lacuna significativa entre ambição e execução. Embora 89% das organizações renovaram as estratégias de dados para adotar a IA generativa, apenas 26% implementaram soluções em escala.
Os resultados, publicados em um InfoBrief, afirmaram que há uma projeção de que a IA contribuirá com US$ 19,9 trilhões para a economia global até 2030. No entanto, as lacunas de prontidão ameaçam inviabilizar o progresso.
As organizações estão mudando seu foco dos modelos de IA para a criação de ecossistemas de dados de base necessários para o sucesso a longo prazo. O Diretor de Estratégia da Qlik, James Fisher, comentou sobre a diferença entre líderes de querer usar essa nova tecnologia e o uso dela de fato.
“Esta pesquisa destaca uma divisão clara entre ambição e execução. As empresas que não conseguirem criar sistemas para fornecer insights confiáveis e acionáveis ficarão rapidamente atrás dos concorrentes que estão migrando para a inovação escalável orientada por IA.”, afirmou James.
A pesquisa da IDC revelou diversas estatísticas que ilustram a promessa e os desafios da adoção da IA alguns deles são: a adoção de Agentic AI versus prontidão, na qual analisou que 80% das organizações estão investindo em fluxos de trabalho de Agentic AI, mas apenas 12% se sentem confiantes de que sua infraestrutura pode suportar a tomada de decisões autônoma.
Além disso, 94% das organizações estão incorporando ou planejando incorporar o analytics em aplicações corporativas, mas apenas 23% conseguiram a integração na maioria de suas aplicações.
As organizações proficientes em tratar os dados como um produto têm sete vezes mais chances de implementar soluções de IA generativa em escala, enfatizando o potencial transformador dos ecossistemas de dados com curadoria e responsabilidade.
Os resultados da pesquisa da IDC destacaram que para as companhias irem além da experimentação e abordarem as lacunas básicas para a prontidão da IA.
Ou seja, reforçando que as organizações resolvam o problema entre ambição e execução, com um foco claro em governança, infraestrutura e aproveitamento de dados como um ativo estratégico, usando o potencial das tecnologias de IA e obter sucesso a longo prazo.
