2024 foi um ano decisivo para a consolidação da Inteligência Artificial Generativa (Gen AI) no ambiente corporativo. De uma promessa tecnológica emergente, ela se transformou em uma ferramenta indispensável para empresas que buscam inovação, eficiência e vantagem competitiva. Com avanços em automação, personalização e suporte à tomada de decisão, a Gen AI se destacou em diversos setores. Porém, como toda transformação disruptiva, trouxe desafios que testaram a resiliência e a adaptabilidade das organizações.
Principais desafios enfrentados
Um dos principais obstáculos foi o alinhamento da implementação da tecnologia às dores específicas do negócio. Muitas organizações enfrentam dificuldades para identificar problemas que a Gen AI poderia resolver de forma prática, o que levou a investimentos mal direcionados ou resultados aquém das expectativas. A falta de uma estratégia clara para medir o impacto da tecnologia também foi um problema recorrente, dificultando a comprovação de retorno sobre o investimento (ROI) e a sustentação de iniciativas a longo prazo.
Outro desafio crítico foi a gestão de expectativas e mudanças organizacionais. Embora a Gen AI ofereça potencial de transformação, muitas empresas subestimaram o tempo necessário para capacitar equipes, ajustar processos e criar uma cultura que favoreça a inovação. Questões éticas e regulatórias também exigiram atenção especial, especialmente em setores sensíveis como saúde e finanças, onde o uso inadequado de IA pode gerar impactos negativos significativos. Enfrentar esses desafios foi essencial para que as empresas não apenas implementassem a Gen AI, mas também garantissem que ela trouxesse benefícios tangíveis e alinhados às suas estratégias de negócios.
Os aprendizados com Gen AI
Ao longo de 2024, a utilização Gen AI trouxe lições valiosas para empresas de todos os setores. Uma das principais foi a necessidade de entender que a Gen AI não é uma solução pronta, mas uma ferramenta que exige integração cuidadosa e alinhamento com os objetivos organizacionais. Também ficou evidente que o sucesso depende da colaboração entre áreas técnicas e de negócios, para que as soluções desenvolvidas sejam realmente relevantes e escaláveis.
Outro ponto crucial foi a relevância de dados confiáveis e bem-organizados para o desempenho efetivo da Gen AI. Empresas que investiram em melhorar a qualidade e a gestão de suas informações obtiveram resultados mais expressivos, enquanto aquelas que não priorizaram essa preparação enfrentaram desafios consideráveis. Além disso, destacou-se a necessidade de práticas éticas no uso da tecnologia, abrangendo a mitigação de vieses nos modelos, a proteção das informações e a avaliação dos impactos no trabalho humano. Para isso, tornou-se evidente a importância de implementar frameworks sólidos que garantam responsabilidade e transparência no uso da Gen AI.
Perspectivas e estratégias para 2025
A Gen AI em 2025 deve ser marcada por uma nova fase de maior integração aos processos de negócio. As empresas, que inicialmente adotaram soluções genéricas para explorar o potencial da inteligência artificial, agora estão personalizando modelos para atender necessidades específicas de seus setores. Agentes autônomos de IA, por exemplo, têm ganhado destaque operando de forma contínua e aprendendo com o ambiente em tempo real. Esses agentes são como extensões inteligentes que executam funções de forma independente, desde o atendimento ao cliente até a gestão de cadeia de suprimentos, por exemplo.
Para 2025, as estratégias de implementação devem priorizar a governança robusta e a personalização, garantindo que as decisões automatizadas sejam confiáveis e éticas. Também será importante o investimento em treinamento de equipes para essa nova relação de trabalho humano-IA. Além disso, parcerias com fornecedores especializados e o desenvolvimento de ecossistemas colaborativos serão fundamentais para garantir acesso às tecnologias mais recentes e alinhadas às necessidades específicas de cada negócio. Em 2025, o sucesso com a Gen AI estará diretamente relacionado à capacidade das empresas de alinhar tecnologia, pessoas e processos em um ciclo contínuo de aprendizado e inovação.
Jorge Sellmer, CRO da Objective.
