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 diversos setores, 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 entrevistadas reportou ter pelo menos 12 aplicações de IA em uso, frequentemente implementadas em provas de conceito isoladas. No entanto, 28% ainda utilizam apenas de 3 a 5, sugerindo dificuldades em expandir do teste inicial para uma implementação mais ampla. Esses números evidenciam uma trajetória desigual na forma como as empresas avançam além da experimentação para incorporar a IA nos seus sistemas operacionais.

Embora o interesse na integração de IA esteja a crescer — com o apetite por adoção em toda a empresa a aumentar 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 um possível desalinhamento 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 responsabilidade são cada vez mais vistas como necessárias para uma escalabilidade 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 no que diz respeito a capacitar a força de trabalho, garantir transparência e integrar a IA em ambientes legados complexos.