Capitalistas de risco estão mais uma vez prevendo um aumento na adoção de IA empresarial, desta vez apontando 2026 como o ano crucial. Essa previsão chega após três anos de projeções otimistas que ainda não se materializaram totalmente, apesar do investimento significativo e da proliferação de startups de IA empresarial após o lançamento do ChatGPT da OpenAI.
O otimismo é atenuado por dados que indicam um lento retorno sobre o investimento. Uma pesquisa do MIT de agosto revelou que impressionantes 95% das empresas não estavam vendo retornos significativos de seus investimentos em IA. Essa desconexão levanta a questão crucial: quando as empresas realmente começarão a colher os benefícios da integração da IA em suas operações?
O TechCrunch entrevistou 24 capitalistas de risco focados no setor empresarial, e uma forte maioria acredita que 2026 marcará um ponto de virada. Eles preveem que as empresas finalmente começarão a adotar a IA de forma significativa, perceberão valor tangível e, subsequentemente, aumentarão seus orçamentos para a tecnologia. No entanto, essa previsão ecoa previsões semelhantes feitas em anos anteriores, provocando ceticismo sobre se 2026 será realmente diferente.
O cenário de IA empresarial tem sido caracterizado por rápida inovação e substancial apoio financeiro. Impulsionadas pela promessa de maior eficiência, automação e tomada de decisões orientada por dados, inúmeras startups surgiram, atraindo significativo capital de risco. No entanto, a complexidade de integrar soluções de IA na infraestrutura empresarial existente, juntamente com a falta de uma compreensão clara das capacidades e limitações da IA, tem dificultado a adoção generalizada.
Olhando para o futuro, o sucesso da IA empresarial depende de vários fatores. Um aspecto fundamental é uma compreensão mais realista das capacidades da IA. Como observou Kirby Winfield, sócio-fundador da Ascend, as empresas estão começando a perceber que os grandes modelos de linguagem (LLMs) não são uma solução universal para todos os problemas. O foco está mudando para a identificação de casos de uso específicos onde a IA pode oferecer valor demonstrável, em vez de tentar implementar transformações de IA amplas e abrangentes. A indústria antecipa uma mudança para aplicações de IA mais direcionadas e práticas dentro das empresas, impulsionando tanto a adoção quanto o retorno sobre o investimento.
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