Para a inteligência artificial (IA) generativa, se 2023 foi sobre explorar possibilidades, 2024 será sobre a entrega de resultados e a geração de valor comercial real.

A maioria das empresas está preparando o terreno: no início de 2024, 87% das empresas pesquisadas pela Bain disseram que já estavam desenvolvendo, pilotando ou implantando IA generativa em alguma capacidade, com a maioria dessas implantações iniciais no desenvolvimento de código de software, atendimento ao cliente, marketing e vendas e diferenciação de produtos (consulte a Figura 1).

Para entender melhor como as empresas estão trabalhando com a IA generativa e como estão ampliando os programas-piloto para gerar valor em toda a empresa, a Bain está realizando pesquisas trimestrais para avaliar a prontidão. Nossa última pesquisa revela que as empresas estão investindo pesadamente em IA generativa: em média, cerca de US$ 5 milhões por ano, com uma média de 100 funcionários dedicando pelo menos parte de seu tempo à IA generativa. Entre as grandes empresas, cerca de 20% estão investindo até US$ 50 milhões por ano.esses investimentos refletem suas prioridades: mais de 60% das empresas pesquisadas consideram a IA generativa como uma das três principais prioridades nos próximos dois anos, mas apenas cerca de 35% têm uma visão claramente definida de como criarão valor comercial a partir da IA generativa.

Nossa pesquisa no primeiro trimestre de 2024 (nossa segunda pesquisa geral) identificou quatro temas interessantes que revelam como as empresas estão pensando sobre a tecnologia em 2024 em comparação com a forma como a viam apenas alguns meses antes.

Já estamos entregando valor?

Em todos os setores, as conversas sobre IA generativa estão mais sérias, passando do entusiasmo e do hype para avaliações mais realistas. As preocupações com a segurança e as conversas sobre a implementação são mais deliberadas e informadas, pois as empresas têm uma melhor compreensão dos desafios com base nos aprendizados de seus programas-piloto. As preocupações com a prontidão organizacional aumentaram, enquanto as preocupações com a qualidade e o risco diminuíram (veja a Figura 2).

As preocupações iniciais com a segurança eram semelhantes às que vimos em outras transições tecnológicas, como a nuvem. No entanto, com a nuvem, demorou muito mais tempo para que as preocupações com a segurança diminuíssem e, com a IA generativa, estamos vendo uma implementação muito mais rápida e uma mudança mais rápida nas preocupações relacionadas à implementação para obter o valor.

Assim como em outras transformações digitais, a mera automação de um processo ou a portabilidade para uma tecnologia nova e mais eficiente não necessariamente oferece vantagens suficientes para justificar o investimento. O valor real vem do aprendizado de como a nova tecnologia muda não apenas como algo é feito, mas o que é feito.

Cinco áreas são promissoras para o uso de IA generativa

À medida que as empresas colocam a mão na massa com a IA generativa, elas estão relatando uma pequena redução no desempenho em comparação com as expectativas. Cinco casos de uso mostram sinais de sucesso: vendas e operações de vendas, desenvolvimento de código de software, marketing, atendimento ao cliente e integração do cliente. Enquanto isso, os casos de uso nas áreas jurídica, de operações e de RH parecem menos bem-sucedidos (veja a Figura 3).

As empresas de tecnologia estão descobrindo isso primeiro

Em termos de prontidão geral, as empresas de tecnologia podem estar na frente e estão aprendendo como a implementação é realmente difícil. As empresas de tecnologia são mais propensas a dizer que seus dados, recursos e políticas estão prontos para dar suporte a casos de uso de IA generativa do que as empresas que não são de tecnologia, mas elas se sentem menos à frente do que antes.em comparação com nossa pesquisa de outubro de 2023, as empresas do setor de tecnologia tinham menos probabilidade de dizer que seus protocolos de dados e segurança estavam prontos para a IA generativa, enquanto as empresas de outros setores relataram aproximadamente os mesmos níveis de prontidão em ambas as pesquisas (veja a Figura 4).

Comprar ou construir? Sim.

Ambas as abordagens estão sendo testadas em casos de uso. As empresas estão comprando soluções de terceiros quando disponíveis, mas investindo em adaptá-las às suas necessidades. Como é de se esperar em uma nova onda de tecnologia, muitos aplicativos são criados internamente simplesmente porque as versões prontas ainda não estão prontas ou não atendem às expectativas (veja a Figura 5).

À medida que essas soluções de terceiros amadurecerem, poderemos ver mais decisões de compra. A porcentagem de empresas que compram aplicativos prontos para uso já aumentou um pouco à medida que mais ferramentas se tornaram disponíveis, com resultados mistos. Em comparação com nossa pesquisa de outubro de 2023, os entrevistados em fevereiro de 2024 estavam mais propensos a selecionar "baixa qualidade dos fornecedores e das ferramentas" como o motivo pelo qual a IA generativa não atendeu às expectativas. Para o pequeno subconjunto de entrevistados que disseram que os casos de uso não atenderam às expectativas, as ferramentas precisam melhorar (veja a Figura 6).

Figure 6

De modo geral, os resultados de nossa pesquisa trimestral mostram que, em todos os setores, as empresas têm grandes expectativas em relação ao valor que a IA generativa pode agregar aos seus negócios e estão investindo adequadamente em talentos e outros recursos. Alguns casos de uso já estão se mostrando mais promissores do que outros, e esperamos que as equipes executivas ajustem suas expectativas (e seu financiamento) à medida que aprenderem mais.a corrida para obter uma vantagem competitiva faz com que muitas empresas desenvolvam suas próprias soluções, mas, à medida que as ofertas de terceiros melhoram e se tornam mais sofisticadas e específicas, esperamos ver mais decisões de compra em vez de construção. À medida que a tecnologia amadurece, esperamos que a diferença nos resultados dependa em grande parte da qualidade dos dados e da capacidade de operacionalizar casos de uso para atender às necessidades dos usuários.

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