O mercado de inteligência artificial (IA) começa a enfrentar cancelamentos de projetos, altos custos e dificuldade para transformar inovação em resultado financeiro. Para Marlo Torres Marques, head de Inteligência Artificial da WK, o mercado vive o início do “fim do hype” da IA. “O mercado está saindo da fase da empolgação para entrar na fase da cobrança”, afirma o especialista.

Projeção indica onda de cancelamentos

Segundo projeção da Gartner, mais de 40% dos projetos de inteligência artificial deverão ser cancelados até 2027. Entre os principais motivos para cancelamento aparecem custos elevados, baixa qualidade dos dados e ausência de valor claro para o negócio. Muitas empresas conseguiram implementar soluções tecnicamente sofisticadas, mas falharam em responder à pergunta: qual problema real essa IA resolve?

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Estratégia invertida gera desperdício

Segundo Marlo, um dos maiores erros do mercado foi inverter a lógica da transformação digital. Em vez de partir de desafios concretos, muitas empresas começaram pela tecnologia. Compraram ferramentas, contrataram plataformas, criaram pilotos e aceleraram investimentos sem uma conexão clara com produtividade, eficiência ou receita. “O problema é que IA não é solução por si só”, alerta.

Projetos técnicos sem impacto mensurável

Boa parte dos projetos atuais funciona do ponto de vista técnico, mas não consegue gerar impacto mensurável no negócio. Em muitos casos, o custo de implementação simplesmente não se converte em ganho operacional. O resultado é um cenário de frustração silenciosa dentro das empresas: projetos caros, pouco utilizados e difíceis de justificar financeiramente.

Inovação não é apenas tecnologia

Para Marlo Torres Marques, existe uma confusão recorrente no mercado corporativo: acreditar que adotar inteligência artificial é automaticamente inovar. Inovação, segundo ele, não está na tecnologia em si. Está no ganho concreto que ela consegue gerar. “Inovação acontece quando existe redução de custos, aumento de receita, melhoria da experiência ou ganho de escala. Sem isso, a IA vira apenas uma camada cara de complexidade”, afirma.

Pergunta pragmática substitui entusiasmo

Essa percepção começa a mudar o comportamento das organizações. Se antes o discurso era “precisamos usar IA”, agora a pergunta passa a ser mais pragmática: “onde a IA realmente gera valor?” Na avaliação do executivo da WK, os principais prejuízos atuais ligados à inteligência artificial vêm de três falhas estruturais:

• Ausência de um problema claro: projetos sem objetivo definido tendem ao fracasso.
• Baixa qualidade dos dados: segundo levantamento da Gartner citado por Marlo, 63% das organizações ainda não possuem uma base de dados adequada para IA.
• Falta de alinhamento com o negócio: a tecnologia não se traduz em valor mensurável.

Fonte

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• inteligência artificial (www.teclogin.com.br)