IA no Brasil chega a ponto de inflexão; entenda desafios

O mercado brasileiro de inteligência artificial (IA) chegou a um ponto de inflexão.

Empresas que antes experimentavam a tecnologia agora enfrentam o desafio de convertê-la em resultados consistentes, e a Leega Consultoria defende que o fator decisivo nessa transição é a capacidade de orquestração, não a sofisticação da ferramenta em si.

Para a consultoria, com mais de 20 anos de atuação em transformação digital, o avanço sustentável da inteligência artificial (IA) nas organizações depende de cinco pilares: governança, arquitetura tecnológica, letramento, gestão do marketplace de IA e alinhamento entre as áreas de negócio e tecnologia.

Leia também: IT Forum Mulheres: “Todas podem chegar lá, se tiverem coragem de tomar riscos”, acredita Sandra Vaz, da Red Hat Obstáculos à escala da IA Os principais entraves identificados pela Leega no mercado são a ausência de modelo de gestão estruturado, o desalinhamento entre as equipes de negócio e as de tecnologia, o uso pouco integrado dos dados corporativos e a falta de critérios claros para medir resultados.

Juntos, esses fatores comprometem o retorno dos investimentos em IA.

“A IA precisa ser tratada como uma competência da organização, e não como um projeto isolado.

Quando existe um modelo de gestão consistente, as empresas conseguem evoluir continuamente, medir resultados e ampliar o uso da tecnologia com muito mais segurança”, explica Renata Serra , head de inteligência artificial da Leega Consultoria .

A aproximação entre as áreas de negócio e as equipes de desenvolvimento de soluções de IA é outro ponto considerado essencial pela consultoria.

Segundo a Leega, esse alinhamento reduz retrabalho, evita investimentos em iniciativas com baixo potencial de retorno e permite acompanhar continuamente os resultados de cada projeto.

Modelo de suporte da Leega Para apoiar as empresas nesse processo, a Leega oferece um conjunto integrado de serviços que abrange consultoria estratégica, gestão e arquitetura tecnológica, criação de gateway de IA, implementação de soluções, controle de custos, mensuração de retorno sobre o investimento (ROI) e adoção das ferramentas na organização.

O objetivo é estruturar modelos de implementação capazes de reduzir riscos, aumentar a confiabilidade das aplicações e tornar a IA uma capacidade permanente nas empresas.

Renata afirma que o cenário atual exige mais do que adotar ferramentas.

“As empresas entenderam o potencial da IA.

O desafio deixou de ser experimentar a tecnologia e passou a ser incorporá-la ao negócio, com governança, segurança e foco em resultado.