Sua indústria está preparada para IA ou apenas comprando tecnologia? 

A oferta de soluções de Inteligência Artificial cresce rapidamente. Novos assistentes, plataformas, modelos e aplicações chegam ao mercado prometendo mais produtividade, decisões melhores e processos mais eficientes. 

Para as indústrias, as possibilidades são amplas. A IA pode apoiar o controle de qualidade, antecipar falhas, otimizar o planejamento da produção, melhorar a gestão da cadeia de suprimentos, acelerar atividades de engenharia e aumentar a eficiência das áreas corporativas. 

Diante desse potencial, é natural que muitas empresas comecem pela tecnologia. Contratam uma ferramenta, selecionam um processo e iniciam uma prova de conceito. Se os primeiros resultados forem positivos, surgem novas iniciativas. 

Mas existe uma diferença importante entre ter acesso à IA e estar preparado para transformá-la em resultado de negócio. 

 

A adoção cresce mais rapidamente do que a maturidade

No Brasil, 50% das empresas já utilizam Inteligência Artificial, segundo um estudo realizado pela Strand Partners para a Amazon Web Services. Apesar desse avanço, 58% das organizações adotantes ainda estão no nível básico de aplicação, enquanto apenas 15% alcançaram um estágio considerado avançado pelo levantamento. 

No setor industrial, uma pesquisa global da Parsec Automation encontrou uma diferença semelhante: 72% dos fabricantes já adotaram IA de alguma forma, mas somente 10% conseguiram levar a tecnologia à escala em suas operações. 

Esses dados indicam que o acesso deixou de ser a única barreira. 

Ferramentas estão disponíveis. Casos de uso são conhecidos. Empresas já conseguem testar a tecnologia e demonstrar seu potencial. 

O desafio atual é desenvolver as condições necessárias para que a IA deixe de ser um conjunto de iniciativas isoladas e passe a fazer parte da forma como a organização opera, decide e gera valor.

 

Comprar tecnologia pode ser a parte mais simples

Uma indústria pode possuir ferramentas avançadas e, ainda assim, apresentar baixa maturidade para utilizá-las. 

Isso acontece porque a tecnologia depende de uma estrutura que vai muito além do software. 

Se os dados estiverem dispersos, desatualizados ou sem responsáveis claramente definidos, os resultados produzidos pela IA podem não ser confiáveis. Se os processos não estiverem organizados, uma nova solução pode apenas automatizar ineficiências já existentes. 

Também é possível que a empresa tenha boas ferramentas, mas não saiba quais aplicações deveriam ser priorizadas. Ou que cada área desenvolva seus próprios projetos, sem uma visão comum sobre objetivos, riscos e critérios de sucesso. 

O estudo da Parsec Automation mostra, por exemplo, que apenas 37% dos fabricantes pesquisados já possuem uma estratégia unificada e orientada por dados.  

Esse número ajuda a explicar por que investimentos em tecnologia nem sempre se transformam em escala. 

Sem uma base comum, projetos podem funcionar individualmente, mas encontrar dificuldades quando precisam ser integrados a outros sistemas, ampliados para novas áreas ou incorporados de maneira permanente às operações. 

 

O verdadeiro gargalo pode estar em outra parte da organização

Quando uma iniciativa não avança, é fácil concluir que a ferramenta escolhida não era adequada. Em alguns casos, isso pode ser verdade. Em outros, trocar a tecnologia apenas transfere o mesmo problema para um novo projeto. 

O obstáculo pode estar nos dados. 

Pode estar na ausência de uma estratégia que conecte os casos de uso às prioridades do negócio. 

Pode estar nos processos, na integração entre áreas, na infraestrutura existente ou na dificuldade de medir os resultados alcançados. 

Também pode estar nas pessoas. Profissionais podem receber novas ferramentas sem compreender claramente como utilizá-las, quais decisões devem continuar sob supervisão humana ou como seu trabalho será transformado. 

Por fim, o desafio pode estar na governança. Sem regras e responsabilidades definidas, a empresa pode ampliar o uso de IA sem saber exatamente quais dados estão sendo utilizados, quem responde pelos resultados e como os riscos são avaliados. 

Por isso, tratar a jornada de IA apenas como uma escolha tecnológica tende a produzir uma visão incompleta do problema. 

 

Não existe um único caminho para todas as indústrias

Cada empresa possui uma combinação própria de ativos, limitações e prioridades. 

Uma indústria pode precisar organizar sua base de dados antes de desenvolver aplicações mais sofisticadas. Outra pode ter excelentes dados e uma infraestrutura robusta, mas pouca clareza sobre quais problemas deveria resolver primeiro. 

Uma terceira pode já possuir diversos pilotos bem-sucedidos, porém ainda não ter critérios para priorizá-los, medi-los ou expandi-los para outras unidades. 

Essas empresas não precisam do mesmo plano. 

O que funciona para uma organização mais madura pode gerar complexidade e desperdício em outra que ainda precisa desenvolver capacidades fundamentais. 

Ainda assim, muitas decisões sobre IA são tomadas a partir da ferramenta disponível, da iniciativa de uma área específica ou da tendência mais recente do mercado. 

O resultado pode ser um conjunto de projetos sem conexão, competindo por orçamento e atenção, sem clareza sobre o resultado esperado. 

O próximo passo não deveria começar pela pergunta “qual tecnologia devemos adotar?” 

Deveria começar por “Quais gaps estão impedindo nossa empresa de avançar?” 

 

Avançar sem diagnóstico aumenta o risco de investir no problema errado

Quando não existe clareza sobre o estágio atual da organização, diferentes erros podem acontecer. 

A empresa pode investir em infraestrutura quando o principal obstáculo está na estratégia. Pode oferecer treinamento sem definir casos de uso prioritários. Pode criar aplicações sofisticadas sobre dados que ainda não são confiáveis. Ou pode ampliar o número de projetos sem estabelecer uma estrutura para colocá-los em produção. 

Essas decisões não significam necessariamente falta de investimento ou de interesse. Muitas vezes, significam apenas que a empresa está tentando avançar sem uma visão clara sobre seu ponto de partida. 

Diagnosticar a maturidade permite inverter essa lógica. 

Em vez de começar pela solução, a organização começa identificando onde estão os pontos que precisam evoluir. A partir disso, torna-se possível discutir prioridades com mais clareza, direcionar melhor os recursos e reduzir a distância entre experimentação e resultado. 

 

Conheça o Diagnóstico de Maturidade em IA para Indústrias

O Diagnóstico de Maturidade em IA para Indústrias da DB foi criado com o intuito de fomentar as discussões sobre IA e ajuda as empresas a refletir sobre sua preparação atual, e reconhecer os principais gargalos que podem limitar sua jornada. 

A proposta não é simplesmente medir quanto a organização já utiliza IA. É contribuir para uma visão mais ampla sobre as capacidades necessárias para avançar de maneira estruturada. 

Antes de contratar a próxima ferramenta, iniciar outro piloto ou ampliar os investimentos, vale compreender o que precisa ser desenvolvido para que esses movimentos tenham melhores condições de gerar resultado. 

A questão mais importante não é entender se sua indústria já utiliza Inteligência Artificial, mas entender se ela está preparada para avançar com essa tecnologia. 

Descubra o que sua indústria precisa desenvolver para avançar com IA. 

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