Nova pesquisa mostra avanços na adoção de IA empresarial, mas a escalabilidade continua a ser um desafio importante

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A IA Empresarial Ganha Tracção, mas Problemas de Escala Persistem, Revela Novo Estudo 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 conhecidos. Essa é a imagem que emerge de um novo relatório da DataIQ e da Blend, que entrevistou profissionais seniores de dados e análises em várias indústrias, incluindo membros da lista DataIQ 100.

O estudo capta como as ferramentas de IA estão a ser implementadas nas empresas — e onde continuam a falhar em atender às expectativas.

Mais de metade das organizações entrevistadas relataram ter pelo menos 12 aplicações de IA em uso, frequentemente implantadas em provas de conceito isoladas. No entanto, 28% ainda reportam usar apenas 3-5, sugerindo dificuldades em expandir desde os testes iniciais até uma implementação mais ampla. Estas cifras sublinham uma trajetória desigual em como as empresas estão a avançar além da experimentação para integrar a IA nos sistemas operacionais.

Enquanto o interesse na integração de IA está a crescer — o apetite pela adoção em toda a empresa aumentou 25% em comparação com 2023 — o investimento em elementos fundamentais continua limitado. Apenas um terço dos inquiridos disse que as suas organizações estão a priorizar formação ou gestão da mudança para ferramentas de IA, apontando para um possível desalinhamento entre ambição estratégica e prontidão para a implementação.

O relatório também reflete uma mudança em como a IA generativa está a ser utilizada dentro dos ambientes empresariais. O uso na engenharia de dados mais do que duplicou no último ano, com 65% dos inquiridos agora a aplicar IA generativa para apoiar funções de dados de backend. Em 2023, essa cifra era de apenas 28%.

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 da tomada de decisões baseada na intuição mostram trajetórias de adoção mais lentas.

A confiança e a governança também continuam a moldar a cadência e a eficácia da implementação de IA. À medida que as organizações navegam pela fiscalização regulatória e preocupações internas de risco, estruturas formais para supervisão e responsabilidade são cada vez mais vistas como necessárias para escalar de forma responsável.

Os resultados sugerem que, enquanto a IA está a tornar-se uma característica padrão no planeamento empresarial, a capacidade de operacionalizá-la continua mista. Muitas empresas ainda enfrentam um desfasamento entre ambição e execução — particularmente quando se trata de capacitar a força de trabalho, garantir transparência e integrar a IA em ambientes legados complexos.