Os líderes empresariais estão a avançar com a inteligência artificial, apesar de alguns resultados iniciais permanecerem irregulares. Relatório do Jornal de Wall Street e Reuters mostra que a maioria dos CEOs espera que os gastos com IA continuem a aumentar até 2026, apesar da dificuldade em vincular esses investimentos a retornos claros em toda a empresa.
A tensão destaca onde muitas organizações estão agora em sua jornada de IA. A tecnologia ultrapassou os testes e as provas de conceito, mas ainda não se estabeleceu como uma fonte confiável de valor. As empresas estão a operar numa fase intermédia, onde a ambição, a execução e as expectativas estão sob pressão ao mesmo tempo.
Os gastos continuam, mesmo com atraso nos retornos
Os orçamentos de IA aumentaram constantemente nas grandes empresas nos últimos dois anos. A pressão competitiva, a supervisão do conselho e o medo de ficar para trás desempenharam um papel importante. Ao mesmo tempo, os executivos estão mais abertos sobre os limites que vêem. Os ganhos muitas vezes aparecem nos bolsos e não nos negócios, os projetos-piloto não se espalham e o custo de ligação dos sistemas de IA às ferramentas existentes continua a aumentar.
UM Jornal de Wall Street Um inquérito realizado a executivos seniores concluiu que a maioria dos CEO vê a IA como fundamental para a competitividade a longo prazo, mesmo que os benefícios a curto prazo sejam difíceis de medir. Para muitos, a IA não parece mais opcional. É tratado como uma capacidade que deve ser desenvolvida ao longo do tempo, em vez de um projeto que pode ser interrompido se os resultados forem decepcionantes.
Essa visão ajuda a explicar por que os gastos permanecem estáveis. Os líderes temem que reduzir agora possa enfraquecer a sua posição mais tarde, especialmente à medida que os rivais melhoram a forma como utilizam a tecnologia.
Por que os pilotos lutam para escalar
Uma das principais barreiras para retornos mais fortes é o salto da experimentação para o uso diário. Muitas organizações lançaram pilotos de IA em equipes diferentes, muitas vezes sem regras ou coordenação compartilhadas. Embora estes esforços possam gerar insights e interesse, poucos se traduzem em mudanças que afetem o negócio em geral.
Reuters relatou que as empresas que tentam escalar a IA frequentemente enfrentam problemas com qualidade de dados, links de sistema, controles de segurança e requisitos regulatórios. Os problemas não são apenas técnicos, mas reflectem a forma como o trabalho é organizado. A responsabilidade geralmente é dividida entre as equipes, a propriedade não é clara e as decisões ficam mais lentas quando os projetos atingem funções jurídicas, de risco e de TI.
O resultado é um padrão de gastos pesados em testes, com progresso limitado em direção a sistemas integrados em operações principais.
Os custos de infraestrutura remodelam a equação
O custo da infraestrutura também pesa nos retornos da IA. O treinamento e a execução de modelos exigem grandes quantidades de poder de computação, armazenamento e energia. As contas da nuvem podem aumentar rapidamente à medida que o uso aumenta, enquanto a construção de sistemas no local exige investimento inicial e longos ciclos de planejamento. Executivos citados por Reuters alertaram que os custos de infraestrutura podem ultrapassar os benefícios proporcionados pelas ferramentas de IA, especialmente nas fases iniciais. Isto levou a escolhas difíceis: centralizar os recursos de IA ou deixar as equipes experimentarem por conta própria; se deve construir sistemas internos ou confiar em fornecedores; e quanto desperdício é aceitável enquanto as capacidades ainda estão em formação.
Na prática, essas decisões estão moldando a estratégia de IA tanto quanto o desempenho do modelo ou a seleção de casos de uso.
A governança da IA passa para o centro da tomada de decisões do CEO
À medida que os gastos com IA aumentam, também aumenta o escrutínio. Conselhos, reguladores e equipes de auditoria interna estão fazendo perguntas mais difíceis. Em resposta, muitas organizações estão a reforçar o controlo. Os direitos de decisão estão a ser transferidos para equipas centrais, os conselhos de IA estão a tornar-se mais comuns e os projetos estão a ser mais estreitamente ligados às prioridades empresariais.
O Jornal de Wall Street relata que as empresas estão se afastando de experimentos pouco conectados em direção a objetivos, medidas e cronogramas mais claros. Isto pode retardar o progresso, mas reflecte uma crença crescente de que a IA deve ser gerida com a mesma disciplina que outros grandes investimentos.
A mudança marca uma mudança na forma como a IA é tratada. Já não é um esforço secundário ou uma curiosidade, mas está a ser introduzido nas estruturas operacionais e de risco existentes.
As expectativas estão sendo redefinidas, não abandonadas
É importante ressaltar que a persistência dos gastos com IA não sinaliza um otimismo cego. Em vez disso, reflecte uma redefinição das expectativas. Os CEOs estão aprendendo que a IA raramente proporciona retornos imediatos e abrangentes. O valor tende a surgir gradualmente, à medida que as organizações ajustam os fluxos de trabalho, treinam novamente a equipe e refinam as bases de dados.
Em vez de abandonarem as iniciativas de IA, muitas empresas estão a estreitar o seu foco. Elas estão priorizando menos casos de uso, exigindo uma propriedade mais clara e alinhando os projetos mais estreitamente com os resultados de negócios. A recalibração pode reduzir o entusiasmo a curto prazo, mas melhora a probabilidade de retornos sustentáveis.
O que a estratégia do CEO AI sinaliza para o planejamento de 2026
Para as organizações que estão a definir os seus planos para 2026, a mensagem para cada CEO não é recuar da IA, mas persegui-la com mais cuidado à medida que as estratégias de IA amadurecem. A propriedade, a governação e os prazos realistas são mais importantes do que os níveis de despesa ou as afirmações ousadas.
Aqueles com maior probabilidade de se beneficiarem estão tratando a IA como uma mudança de longo prazo na forma como a organização funciona, e não como um caminho rápido para o crescimento. Na próxima fase, a vantagem dependerá menos de quanto é gasto e mais de quão bem a IA se adapta às operações diárias.
(Foto de Ambre Estève)
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