Tenho acompanhado a evolução da IA nos últimos anos e já temos dois momentos bem distintos da recente história da IA; e o segundo momento – é muito recente e vivenciado por todos nós. Desde que a OpenAI lançou o ChatGPT e incentivou o público em geral a experimentá-lo, presenciamos artigos, lives e discussões sobre suas capacidades e potenciais riscos. Porém, as questões mais recentes sobre o estado da IA nas empresas, mostram que a maioria delas ainda se encontram em fases iniciais de implementação e, talvez por isso, ainda não alcançaram resultados mais significativos.
Por exemplo, o Relatório do Índice de IA de 2022 publicado por Stanford reportou que as indústrias estão envolvidas com o desenvolvimento dos grandes modelos de linguagem, como GPT-4, e chatbots, como ChatGPT. E um outro relatório, mais recente – o relatório da McKinsey, mostra que, embora as empresas continuem a progredir, o número de adoção da IA estagnou.
A pesquisa entitulada de “O estado da IA em 2022 — e meia década em análise”, marca o quinto ano consecutivo em que a McKinsey analisa o impacto da IA nas empresas de todo o mundo. O relatório de 2022 baseia-se em um estudo a quase 1.500 empresas de diversas regiões, indústrias e tamanhos. Apenas cerca de metade dos entrevistados disseram que a sua organização adotou a IA em pelo menos uma função.
As principais conclusões do relatório foram:
1) A adoção da IA mais que dobrou nos últimos cinco anos. Em 2017, 20% dos entrevistados afirmaram ter adotado IA em pelo menos uma área de negócio. Em 2021, a adoção da IA nas empresas, chegou a 50%, mas depois disso, estabilizou-se, entre 50% e 60%.
2) O número médio de projetos de IA nas organizações, passou de 1,9 em 2018 para 3,8 em 2022. Os projetos de IA mais comuns são:
(I) automação de processos robóticos, — 39%;
(II) visão computacional — 34%;
(III) compreensão de texto em linguagem natural —33%;
(IV) interfaces conversacionais — 33%; e
(V) aprendizagem profunda – 30%.
3) Os principais casos de uso permaneceram estáveis nos últimos anos, com a otimização das operações de serviço em 24%; novos produtos baseados em IA — 20%; análise de atendimento ao cliente – 19%; segmentação de clientes — 19%; Aprimoramento de produtos com base em IA – 19%; e aquisição de clientes – 17%.
O investimento em IA aumentou juntamente com a sua crescente adoção. Em 2018, 40% dos entrevistados que utilizam IA relataram que mais de 5% dos seus orçamentos digitais foram para IA. Em 2022, o valor equivalente era de 52%. E 63% dos entrevistados esperam que os investimentos das suas organizações em IA aumentem nos próximos três anos.
4) As organizações que adotaram a IA obtiveram benefícios significativos em receitas e custos. Em 2021, 63% das organizações que adotaram IA relataram um impacto significativo nas receitas em diversas áreas, com marketing e vendas mencionados por 70%; desenvolvimento de produtos e serviços — 70%; estratégia e finanças corporativas — 65%; gestão da cadeia de abastecimento — 63%; e manufatura – 61%.
Ao mesmo tempo, 32% das organizações relataram benefícios de custos significativos, com gestão da cadeia de abastecimento — 52%; operações de serviços — 45%; gestão de risco — 43%; estratégia e finanças corporativas — 43%; e manufatura – 42%.
Embora a utilização da IA tenha aumentado, não houve aumentos substanciais nas mitigações comunicadas dos riscos relacionados com a IA. Os riscos que as organizações que adotam a IA consideram mais importantes para mitigar são a segurança cibernética – 51%; conformidade regulatória — 36%; privacidade pessoal e individual — 28%; explicabilidade — 22%; e reputação organizacional — 22%.
A pesquisa da McKinsey de 2022 também descobriu que os profissionais de alto desempenho em IA expandiram sua vantagem competitiva nos últimos cinco anos e examinaram de perto o que esses líderes de IA fazem de diferente.
A proporção de profissionais de alto desempenho em IA permaneceu estável em cerca de 8%. A McKinsey definiu empresas de alto desempenho em IA como aquelas organizações que estão vendo um impacto de 20% ou mais nos resultados financeiros de sua adoção de IA, conforme medido pelo lucro antes dos juros e impostos (EBIT). Estes líderes em IA estão a alcançar resultados superiores principalmente através do aumento das receitas, e não através de reduções de custos, embora a IA também tenha ajudado a diminuir os seus custos.
Os profissionais de alto desempenho têm maior probabilidade de aproveitar a IA em suas principais práticas de negócios. Suas principais práticas comerciais incluem vincular iniciativas de IA ao valor comercial em toda a organização; ter uma estratégia de IA alinhada com a estratégia corporativa geral; uma visão e estratégia de IA claramente definidas; e uma equipe de gerenciamento sênior comprometida com a estratégia de IA da organização.
Além disso, os profissionais de IA de alto desempenho lideraram o desenvolvimento e a implantação de IA em escala em toda a organização. “No ano passado, os profissionais de alto desempenho tornaram-se ainda mais propensos do que outras organizações a seguir práticas avançadas de escalonamento, como o uso de conjuntos de ferramentas padronizadas para criar pipelines de dados prontos para produção e o uso de uma plataforma ponto a ponto para dados relacionados à IA. ciência, engenharia de dados e desenvolvimento de aplicativos que eles desenvolveram internamente.”
Os profissionais de elevado desempenho também lideram a gestão de riscos relacionados com a IA, como a privacidade pessoal, a equidade e a justiça. Também é mais provável que se envolvam em práticas de mitigação de riscos, como governança de dados, processos e protocolos padronizados e controle automatizado de qualidade de dados.
Os profissionais de alto desempenho em IA continuam a gastar mais do que outras organizações. Os profissionais de elevado desempenho têm quase oito vezes mais probabilidades do que outros de afirmar que gastam pelo menos 20% dos seus orçamentos de tecnologia digital em projetos relacionados com a IA. Além disso, têm cinco vezes mais probabilidades de reportar que as suas organizações gastam mais de 20% das receitas de toda a empresa em tecnologias digitais.
O relatório da McKinsey também inclui uma visão detalhada do quadro geral de talentos em IA, incluindo as estratégias que a organização usa para adquirir os talentos necessários.
As organizações deixaram de experimentar a IA e passaram a incorporá-la ativamente em aplicações empresariais. As respostas da pesquisa mostram que as organizações com habilidades em IA que contratam com mais frequência são engenheiros de software – 39%; seguido por engenheiros de dados — 35%; Cientistas de dados de IA – 33%; engenheiros de aprendizado de máquina – 30%; e arquitetos de dados – 28%.
Contratar é um desafio, mas nem tanto para profissionais de alto desempenho. “Todas as organizações relatam que a contratação de talentos em IA, especialmente cientistas de dados, continua difícil. Os profissionais de alto desempenho em IA relatam um pouco menos de dificuldade e contrataram algumas funções, como engenheiros de aprendizado de máquina, com mais frequência do que outras organizações.” Os profissionais de alto desempenho estão particularmente focados na contratação para implantação de IA e otimização do valor comercial.
A escassez de talentos tecnológicos não mostra sinais de diminuir, com a maioria dos entrevistados relatando dificuldade em contratar competências relacionadas à IA. Os cientistas de dados de IA continuam particularmente escassos, com 32% dos entrevistados afirmando que contratá-los foi muito difícil; seguido por engenheiros de aprendizado de máquina, — 28%; especialistas em tradução automática — 27%; e arquitetos de dados de IA — 25%.
Os profissionais de alto desempenho em IA relatam terceirizar talentos relacionados à IA de uma variedade mais ampla de maneiras do que outras organizações. A principal fonte de talentos em IA para profissionais de alto desempenho são as universidades técnicas de alto nível – 58%; seguido pela requalificação dos colaboradores internos — 47%; empresas globais de tecnologia de primeira linha — 46%; outras empresas de tecnologia — 39%; e outras universidades — 37%.
Por fim, o relatório da McKinsey de 2022 explorou o nível de diversidade na IA e concluiu que há espaço significativo para melhorias na maioria das organizações. A percentagem média de mulheres nas equipas de IA é de 27% e a percentagem média de minorias raciais ou étnicas nas equipas de IA é de 25%. 46% dos entrevistados da AI afirmaram que as suas organizações têm programas activos para aumentar a diversidade de género, enquanto 33% disseram que têm programas semelhantes para aumentar a diversidade racial e étnica.
Tal como em estudos anteriores da McKinsey, a investigação mostra que existe uma correlação entre diversidade e desempenho da IA. As organizações que afirmam que pelo menos 25% dos funcionários envolvidos em IA são mulheres têm 3,2 vezes mais probabilidade do que outras de serem de alto desempenho em IA, e as organizações nas quais pelo menos 25% são minorias raciais ou étnicas têm duas vezes mais probabilidade de serem IA de alto desempenho.
“Durante a última meia década, na qual conduzimos nossa pesquisa global, vimos o inverno da IA se transformar em uma primavera de IA”, disse Michael Chui, Partner do McKinsey Global Institute. “No entanto, após um início exuberante, parecemos ter atingido um patamar, que observamos com outras tecnologias nos seus primeiros anos de adoção. Poderemos estar vendo a realidade em algumas organizações sobre o nível de mudança organizacional necessária para incorporar esta tecnologia com sucesso.”
