Organizações com iniciativas bem-sucedidas de Inteligência Artificial (IA) investem até quatro vezes mais em áreas fundamentais, como qualidade de dados, governança e gestão de mudança, do que empresas com resultados insatisfatórios. O dado é da Gartner, Inc., que destaca a necessidade de profissionais prontos para a IA, apesar disso, uma pesquisa global com 353 líderes de Data & Analytics (D&A) revelou que apenas 39% estão confiantes de que os atuais investimentos terão impacto financeiro positivo.
“Os líderes de D&A desempenham um papel central na concretização da ambição relacionada ao valor da IA de suas organizações”, diz Rita Sallam, Vice-Presidente Analista Emérita e Chefe de Pesquisa do Gartner. Ela afirma que, até 2030, a missão desses líderes será entregar dados confiáveis e inteligência perceptiva, o que exigirá mudanças profundas na forma como as equipes se organizam e criam valor.
Para alcançar a maturidade, as empresas devem adotar uma abordagem “AI-first”, utilizando a tecnologia para transformar modelos de negócios. Isso inclui redesenhar a organização para a colaboração entre humanos e agentes. “O futuro não consiste em substituir os seres humanos, mas em ampliar sua engenhosidade”, diz Sallam. Equipes menores e multidisciplinares, focadas em resultados de negócios, deverão substituir grandes estruturas, permitindo que a IA crie capacidade extra e amplie o impacto das decisões.
Outro pilar essencial é estabelecer o contexto como infraestrutura crítica, organizações com recursos de D&A prontos para IA alcançam resultados até 65% melhores em receita e custos. O sucesso em 2030 dependerá de fornecer aos agentes acesso contextual e governado aos dados. Os líderes devem redesenhar a arquitetura para que a camada de contexto, incluindo semântica e metadados, funcione como o cérebro central da IA, garantindo que os agentes operem com inteligência confiável.
As organizações também precisam integrar práticas de engenharia de dados, software e IA, saindo de ciclos infinitos de provas de conceito para a escala empresarial. A governança, por sua vez, torna-se a base para a inovação, pesquisas mostram que apenas 23% dos líderes de TI confiam na capacidade de suas empresas em gerenciar segurança na IA Generativa. Sallam reforça que o controle deve priorizar modelos baseados na confiança, com verificações automatizadas de viés e privacidade nos fluxos de trabalho.
Por fim, os líderes de D&A devem ir além do ROI tradicional para focar na multiplicação de valor, o objetivo é criar um ciclo virtuoso onde ganhos de eficiência sejam reinvestidos intencionalmente em crescimento e inovação. “Sem confiança nos dados, nos outputs e nas decisões dos modelos e agentes de Inteligência Artificial, não há valor na IA”, conclui Sallam. A mudança exige uma liderança pioneira capaz de aplicar novas tecnologias de maneira inovadora e sustentável.
