Pesquisa aponta que menos da metade das empresas brasileiras usam ou estão implantando a tecnologia, uma das três menores taxas do mundo – à frente somente da Bélgica (32%) e de Luxemburgo (31%) -, enquanto a média global é de 54%.
Desde que os modelos conversacionais, a exemplo do ChatGPT, começaram a se destacar, a inteligência artificial, especialmente a versão generativa, atraiu a atenção de empresas e governos em todo o mundo.
No Brasil não foi diferente, com a tecnologia prontamente despertando o interesse de diversos segmentos econômicos, embora em diferentes proporções.
Contudo, passada a euforia inicial, em que medida a inteligência artificial foi até então adotada no país e como este se posiciona no cenário internacional?
Segundo um estudo recentemente divulgado pela SAS, plataforma global de investigação estatística e educacional, o Brasil aparece em 11º lugar em desenvolvimento e inovação em inteligência artificial.
De acordo com o estudo, menos da metade das empresas brasileiras entrevistadas (47%) estão usando ou implantando ao menos uma solução de inteligência artificial generativa, o que equivale a uma das três menores taxas do mundo – à frente somente da Bélgica (32%) e de Luxemburgo (31%) -, enquanto a média global é de 54%.
Enquanto isso, até agora, no topo do ranking, a China reina absoluta, onde mais de 80% das organizações consultadas afirmam que usam ou estão implementando a tecnologia, seguida do Reino Unido e dos Estados Unidos, apresentando índices de 70% e 65% das empresas, respectivamente.
Contudo, a publicação ressalta que, em termos de maturidade e implantação completa de modelos de inteligência artificial generativa, as empresas estadunidenses estão na dianteira, conforme 24% dos respondentes, ante apenas 19% das corporações chinesas e 11% do Reino Unido.
Para chegar a esses resultados, foram conduzidas 1.600 entrevistas com executivos responsáveis pela tomada de decisão envolvendo inteligência artificial e análise de dados, em 21 países, entre os meses de fevereiro e abril de 2024, sendo 100 dessas entrevistas realizadas no Brasil.
Principais desafios e expectativas
Entretanto, apesar da classificação brasileira, isto não significa que as organizações não se interessem ou não queiram implementar a inteligência artificial. O que se observa, expõe a pesquisa, é que há cautela por parte dos líderes ao adotá-la.
Nesse sentido, o documento identificou que existem alguns obstáculos fomentando esse cuidado por parte das empresas brasileiras. Entre eles, 51% dos respondentes apontam a falta de conhecimento e a habilidade profissionais necessários a ponto de extrair o máximo do investimento na tecnologia, enquanto na média mundial esse percentual é de 36%.
Para completar, os próprios executivos ouvidos na pesquisa afirmam não ter pleno conhecimento da inteligência artificial generativa. Aliás, cerca de 46% dizem possuir uma compreensão moderada, ao passo que globalmente aproximadamente 42% declaram ter um bom entendimento.
E juntamente com a expertise necessária para trabalhar com a inteligência artificial generativa, 51% dos líderes nacionais também destacam a dificuldade de passar pela transição entre a fase conceitual e sua utilização prática. Completam a lista, o receio quanto à privacidade dos dados (91%), segurança (81%) e governança (69%).
Por outro lado, o estudo indica que a maioria das organizações brasileiras que já implementaram a inteligência artificial generativa (93%) atesta uma melhora na satisfação e experiência dos funcionários. Enquanto isso, aproximadamente 87% dizem que os custos operacionais caíram e outros 76% apontam que conseguiram reter mais clientes.
Ao mesmo tempo, 57% dos líderes ouvidos demonstram uma expectativa positiva de que a inteligência artificial generativa represente um grande estímulo para a inovação e a competitividade no Brasil.
Além disso, 57% dizem esperar que haja aumento da capacidade e precisão analítica na gestão, e 54% contam com uma maior personalização da experiencia e engajamento da clientela. Porém, apenas 39% se mostraram esperançosos de que a inteligência artificial generativa lhes ajudará a cortar custos.
Setores que mais impulsionam a inteligência artificial no Brasil
A pesquisa da SAS mostrou ainda que os setores financeiro, da saúde e agricultura, nessa ordem, são os mais entusiastas em relação à inteligência artificial no país.
No caso do setor financeiro, o uso de algoritmos de aprendizado de máquina, por exemplo, se destaca por possibilitar o aprimoramento da segurança cibernética e um aumento da eficiência no atendimento aos consumidores, entre outros ganhos.
Já no que diz respeito a investimentos futuros em inteligência artificial generativa, a publicação relata que a totalidade das empresas brasileiras que já usam a tecnologia tem verba no orçamento para investir novamente entre esse e o próximo ano. Paralelamente, 97% das organizações que estão em estágio de implementação disseram que também têm recursos alocados para fazer o mesmo.
Nesse contexto, vale assinalar ainda que entre as empresas nacionais que apostam ou tem a intenção de investir na tecnologia ao longo dos próximos anos, 45% pretendem iniciar somente em um departamento, 37% em um projeto piloto específico, ao passo que 18% afirmam que vai investir a nível corporativo.
País está no Top 3 na América Latina
Olhando mais especificamente para a América Latina, o desempenho do Brasil em relação ao uso da inteligência artificial o coloca na segunda colocação, abaixo do Chile, que encabeça o ranking, mas acima do Uruguai, na terceira posição.
O dado é do Índice Latino-Americano de Inteligência Artificial (Ilia), que mensura a utilização da tecnologia em 19 nações, desenvolvido desde 2023 pelo Centro Nacional de Inteligência Artificial do Chile (Cenia), com a colaboração da Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (Cepal) e ainda da União Europeia e de organizações privadas e do meio acadêmico.
Para o cálculo do Ilia, fatores como o avanço da pesquisa, grau de inovação e adoção da inteligência artificial são levados em conta. Além desses, também são contemplados o nível de infraestrutura, dados e capital humano.
Fonte: Instituto Propague
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