Em meio à pressão para implantar soluções generativas e de agente, surge uma questão familiar: “Existe uma bolha de IA e está prestes a estourar?”
Para muitas organizações, esta nova onda de IA generativa e de agente ainda está em fase experimental. O foco principal, e o fruto mais fácil de alcançar, tem sido interno. A maioria das empresas recorre à IA para aumentar os ganhos de eficiência, como automatizar fluxos de trabalho ou simplificar o suporte ao cliente. O problema é que esses ganhos estão a revelar-se ilusórios.
Ben Gilbert, vice-presidente da 15gifts, ressalta que “esses benefícios geralmente levam anos para mostrar retornos reais e são difíceis de medir além da economia de tempo”.
É aqui que as rachaduras começam a aparecer. A pressa para implantar parece desconfortavelmente familiar e, para alguns, pode causar alguns sentimentos de TEPT.
“A tendência das empresas mergulharem de cabeça em projetos ou soluções de IA reflete padrões que vimos repetidamente em bolhas tecnológicas anteriores, como a era pontocom”, explica Gilbert.
Esta lacuna entre os gastos experimentais e o lucro mensurável é precisamente onde a bolha é mais fraca.
Gilbert argumenta que os projetos de IA que “se concentram em ganhos de eficiência e proporcionam um ROI pouco claro ou atrasado” serão os primeiros a falhar devido a qualquer estouro de bolha. Quando os investimentos “correm o risco de se tornarem experiências dispendiosas em vez de ferramentas lucrativas”, o retrocesso é inevitável.
“Poderemos ver orçamentos mais apertados, startups fechadas e grandes empresas reavaliarem suas estratégias de IA”, diz Gilbert.
É um aviso apoiado por dados. O Gartner já previu “que mais de 40% dos projetos de IA de agência falharão até 2027 devido ao aumento dos custos, desafios de governança e falta de ROI”.
Então, o que separa uma estratégia de IA viável, que poderia sobreviver ao estouro de uma bolha, de um experimento caro? Gilbert sugere que tudo se resume às nuances humanas; algo que muitos projetos ignoram na pressa de automatizar. Há uma discrepância curiosa, observa ele: “Por que a IA foi tão plenamente adotada nos ganhos de eficiência e no suporte ao cliente, mas não nas vendas?”.
A resposta pode ser que os algoritmos são altamente valiosos para analisar dados para informar a tomada de decisões, mas os consumidores também desejam o envolvimento, a intuitividade e a fluidez da interação humana. O sucesso, então, não consiste em substituir pessoas, mas em aumentá-las.
Gilbert defende que “a IA deve ser ensinada por pessoas reais, para que possa compreender as nuances da linguagem, necessidades e emoções humanas”. Isto requer um processo transparente, onde “a anotação humana de conversas orientadas por IA pode ajudar a definir parâmetros claros e refinar o desempenho de uma plataforma”.
O estouro total de uma bolha de IA provavelmente não será iminente. Gilbert explica que é mais provável que vejamos uma “correcção do mercado em vez de um colapso total” e que o potencial subjacente da IA permanece forte. No entanto, o hype irá diminuir.
Para os líderes empresariais, o caminho a seguir exige um regresso aos primeiros princípios. “Os projetos de IA, sejam baseados em entusiasmo ou em valor comercial, precisam atender a uma necessidade humana real para serem bem-sucedidos”, diz Gilbert.
Seja uma bolha ou uma correção saudável do mercado, este período de reflexão pode até ser uma coisa boa, oferecendo uma oportunidade para as empresas se concentrarem na qualidade da IA em detrimento da propaganda exagerada e de uma ética mais inteligente. Para os CIOs e CFOs que gerenciam os orçamentos, Gilbert acredita que as marcas que prosperarão “serão aquelas que usarão a IA para aprimorar a capacidade humana; e não para automatizá-la”.
“Sem empatia, transparência e visão humana, mesmo a IA mais inteligente está fadada ao fracasso.”
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