O que as empresas que têm sucesso com IA fazem de diferente
O que as empresas que têm sucesso com IA fazem de diferente
por Bruce Lawler , Vijay D’Silva e Vivek Arora
Resumo
Em 2021, investigadores do MIT e da McKinsey uniram-se para perguntar a mais de 100 empresas como estavam a utilizar IA nas suas operações e para entender o que diferenciava as empresas de melhor desempenho das restantes. Conduziram uma investigação semelhante em 2023 para analisar as evoluções registadas.
Há três anos, quando questionámos as empresas sobre o uso de inteligência artificial nas suas operações, as empresas de melhor desempenho (os líderes) destacaram-se em cinco áreas: governança, implementação, parcerias, pessoas e disponibilidade de dados. Desde então, a IA generativa (Gen AI) explodiu no panorama tecnológico. Assim, no final de 2023, realizámos um acompanhamento, entrevistando mais de 100 empresas em setores que vão desde a indústria automóvel à mineração e conduzindo entrevistas detalhadas com executivos de alto nível.
Observámos três desenvolvimentos notáveis. Primeiro, a diferença entre os líderes e o restante mercado aumentou. Os líderes — definidos como os 25% melhores dos inquiridos — apresentam agora um desempenho 3,8 vezes superior à metade inferior das empresas, um aumento em relação aos 2,7x registados em 2021. Um dos motivos para esta diferença é que, à medida que os líderes constroem capacidades diferenciadas, estas geram um efeito composto ao longo do tempo, ampliando a vantagem competitiva.
Em segundo lugar, o período de retorno sobre os investimentos em IA reduziu-se consideravelmente — convergindo para apenas seis a 12 meses em todas as empresas analisadas. Em 2021, apenas os líderes conseguiam perceber um impacto nesse intervalo de tempo, enquanto os retardatários levavam normalmente entre 18 a 24 meses. A experiência tem sido um fator de aprendizagem eficaz. Melhores práticas de governança permitiram que as empresas identificassem e implementassem os casos de uso mais promissores. As empresas também passaram a dispor de dados mais completos, acessíveis e de maior qualidade, bem como um ecossistema mais amplo de fornecedores de soluções de software de IA. Estas soluções permitem obter resultados consistentes mediante uma taxa mensal, eliminando a necessidade de investimentos iniciais dispendiosos. Além disso, com o claro potencial de criação de valor da IA, existem menos barreiras de implementação e organizacionais, que anteriormente aumentavam os custos.
Terceiro, embora tenha havido um crescimento exponencial das iniciativas de IA, os vencedores são aqueles que conseguem identificar e implementar casos de uso que geram resultados positivos com menor risco.
Os resultados da nossa investigação sugerem quatro fatores subjacentes a estes desenvolvimentos:
1. Patrocínio executivo
Na nossa investigação de 2023, mais de três quartos dos líderes de IA tinham patrocínio de nível C — geralmente do CEO ou do conselho. Determinar o retorno sobre o investimento (ROI) em iniciativas de IA é complexo: as poupanças podem não ser imediatas, e alguns dos benefícios, como a liberação de tempo dos funcionários para realizar tarefas de maior valor agregado, são indiretos.
É necessária uma liderança firme para tomar a decisão de avançar sem expectativas claras, alocando recursos para projetos com maior potencial. Por exemplo, a iniciativa inicial de aprendizagem automática da fabricante industrial Cooper Standard falhou devido a uma parceria mal-sucedida. No entanto, um patrocinador de nível superior assumiu o controlo e liderou uma investigação interna que desenvolveu um processo de fabrico avançado baseado em IA, que teve tanto sucesso que se tornou uma unidade de negócio própria.
2. Uma rede de parceiros
As capacidades internas são cruciais; quase 90% dos líderes inquiridos em 2023 referiram utilizar recursos internos para desenvolver soluções de IA. No entanto, esses recursos raramente são suficientes: dois terços dos líderes também recorreram a parceiros externos, geralmente para colmatar lacunas de especialização e acelerar o desenvolvimento e retorno.
O tipo de parceria evoluiu significativamente. Em 2021, as universidades e startups eram os parceiros mais comuns; dois anos depois, os inquiridos apontaram um ecossistema mais amadurecido de consultores, fornecedores e parceiros industriais.
3. Comunicação entre departamentos
Nas empresas bem-sucedidas, observámos uma colaboração fluida entre TI e operações. Uma abordagem comum é a criação de um “centro de excelência” (CoE), uma estrutura interna multidisciplinar com profissionais especializados em ciência de dados. O CoE garante a implementação eficaz dos projetos de IA, abordando desafios como segurança cibernética, erros de dados e conformidade.
4. Gestão de dados
Para tirar o máximo proveito da IA, as empresas precisam de dados precisos e bem organizados. No entanto, muitas vezes, não recolhem as informações corretas, ou estas são tão imprecisas e desorganizadas que não são úteis. Os líderes com quem falámos investem em sistemas e processos para evitar este problema. Para começar, são muito mais propensos a registar dados relevantes dos equipamentos, como medições críticas para a qualidade, taxa de produção e tempo de inatividade. Depois, gerem esses dados meticulosamente, geralmente na nuvem, permitindo tomar decisões informadas que impulsionam a eficiência e a inovação.
Conclusão
Captar valor da IA nas operações é um desafio, e a IA generativa adiciona complexidade. No entanto, as recompensas são reais: a pesquisa da McKinsey mostrou que, em todos os setores, os líderes em IA oferecem retornos mais elevados aos acionistas. Com ferramentas e soluções cada vez mais maturas, a IA está mais acessível, reduzindo barreiras de entrada. Para alcançar este nível, as empresas retardatárias devem concentrar-se nestes quatro elementos — essencialmente, seguir os líderes. Caso contrário, arriscam-se a perder relevância no mercado.