Muitas empresas estão utilizando indevidamente a inteligência artificial ao se concentrarem unicamente na redução de custos, em vez de aproveitarem seu potencial transformador, de acordo com Nigel Vaz da Publicis Sapient. Vaz argumenta que essa abordagem não reconhece a IA como uma "oportunidade única em uma geração", semelhante à internet, capaz de remodelar fundamentalmente os modelos de negócios.

A implementação da IA exige uma reimaginação abrangente dos processos existentes, explicou Vaz. Ele alertou contra a visão da IA como uma entidade monolítica, defendendo, em vez disso, uma abordagem em duas etapas. Primeiro, as empresas devem estabelecer uma infraestrutura robusta, começando com seus dados. "Seus dados estão conectados? Estão organizados? Estão em um formato que pode ser aproveitado?", questionou Vaz, enfatizando o princípio "lixo entra, lixo sai" da IA.

Em segundo lugar, as empresas devem selecionar um ou dois projetos de alto valor que não sejam grandes demais para entregar valor rapidamente nem pequenos demais para serem aplicáveis em toda a empresa. Muitos CEOs, observou Vaz, foram atraídos por aplicações de IA baseadas em custos devido à sua facilidade de implementação percebida.

Espera-se que o impacto da IA no setor seja significativo, com aplicações potenciais abrangendo vários setores, da saúde às finanças. No entanto, para realizar esse potencial, é necessária uma mudança de mentalidade, indo além da simples automação para abraçar a verdadeira transformação. Essa transformação, comparou Vaz, é sobre "lagartas se tornando borboletas", não apenas criando "lagartas mais rápidas".

A experimentação é uma parte necessária da implementação da IA, mas muitos experimentos falham devido à falta de compreensão fundamental e foco estratégico. Estabelecer uma base de dados sólida é crucial, garantindo que os dados estejam conectados, organizados e prontamente acessíveis para algoritmos de IA. Sem essa base, as iniciativas de IA provavelmente produzirão resultados não confiáveis ou irrelevantes.

Atualmente, muitas empresas estão nos estágios iniciais de exploração de aplicações de IA. Os próximos desenvolvimentos provavelmente envolverão uma maior ênfase na infraestrutura de dados e uma abordagem mais estratégica para a seleção de projetos, concentrando-se em áreas onde a IA pode oferecer valor significativo e duradouro.