Empresas têm dificuldade a escalar IA e ficam pela implementação

Mais de metade das organizações enfrenta dificuldades em escalar projetos de Inteligência Artificial (IA), apesar de níveis elevados de confiança interna, segundo o estudo “Enterprise AI Adoption Impact Index”, da Infor.

A análise, que inquiriu mil decisores empresariais na Europa e nos Estados Unidos, revela um desfasamento entre ambição e execução. Embora 80% dos inquiridos considerem ter capacidade interna para implementar IA, 49% das organizações permanecem em fases iniciais, limitadas a projetos-piloto ou implementações parciais.

Entre os principais obstáculos identificados estão questões relacionadas com segurança de dados, soberania e compliance, apontadas por 36% dos participantes. A falta de talento especializado em IA surge como segunda barreira mais relevante (25%), seguida da dificuldade em demonstrar retorno do investimento (23%).

O estudo destaca ainda desafios ao nível da confiança nos dados e nos próprios sistemas de IA. Cerca de 27% dos inquiridos expressa dúvidas sobre a maturidade e governação dos dados, enquanto 31% demonstra desconforto com a execução autónoma de processos críticos por agentes de IA.

Adicionalmente, quase metade dos outputs gerados por sistemas de IA requer validação manual por especialistas, refletindo limitações na fiabilidade e integração destes sistemas em processos empresariais.

No que diz respeito às prioridades futuras, as organizações apontam o reforço da segurança e soberania dos dados (37%), a capacidade de automação autónoma (32%) e o desenvolvimento de casos de uso específicos por setor (28%) como fatores críticos para o sucesso da IA.

O estudo conclui que, apesar do investimento crescente, persistem desafios estruturais que limitam a transição de iniciativas experimentais para aplicações de IA em escala, evidenciando a necessidade de maior maturidade tecnológica, organizacional e de talento.