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À medida que a adoção da IA se acelera, eis algumas dicas para se atualizar

Explore estratégias essenciais para acompanhar a adoção da IA. Saiba como a formação, a criatividade e a concentração em toda a organização podem ajudar a sua empresa a tirar partido da IA de forma eficaz e a obter uma vantagem competitiva.

Em março, publicámos o 2024 Global AI Research Report , que inquiriu 1.420 decisores globais de TI numa vasta gama de sectores industriais. O inquérito revelou que se iniciou um aumento monumental na adoção da IA, com dois terços dos decisores de TI a indicarem que as iniciativas de IA da sua empresa estão a ultrapassar a fase de ideação e a entrar na fase de implementação.

Neste momento, é evidente que a adoção e a utilização em larga escala da IA não é apenas uma ideia irrealista, mas sim uma aplicação prática com potenciais casos de utilização em organizações inteiras. Como a nossa investigação deixa claro, as empresas que até agora não adoptaram esta tecnologia correm o risco de ficar em desvantagem competitiva significativa num futuro próximo.

Para aqueles que pensam que podem ter ficado para trás na prossecução das suas iniciativas de IA, eis algumas áreas de concentração que podem ajudar a recuperar o atraso.

Implementar uma estratégia de talentos de IA

A adoção responsável da IA em qualquer organização exige mais do que o mero acesso à mesma. Deve também certificar-se de que os seus empregados sabem como utilizá-lo corretamente. De acordo com o nosso inquérito, 85% dos líderes de TI estão a recrutar ativamente indivíduos com competências em IA/ML. Além disso, mais de 80% destes líderes implementaram ou planeiam implementar programas de formação formalizados em IA no próximo ano para melhorar as competências da sua força de trabalho atual. A existência de uma estratégia sólida de talentos em matéria de IA irá distinguir aqueles que se destacam na IA daqueles que ficam para trás.

A sua estratégia de talento deve ser dividida em duas partes e centrar-se na formação e no recrutamento.

  1. Formar os seus empregados: Estabeleça um objetivo de formação para garantir que todos os funcionários aprendem a utilizar eficazmente as tecnologias de IA. Isto inclui procedimentos de boas práticas para integrar a IA nas suas tarefas diárias. Não se trata apenas de formar cientistas de dados ou engenheiros. Todos os trabalhadores precisam de se tornar competentes em matéria de IA, o que significa que precisam de ter as competências necessárias para poderem utilizar eficazmente a IA no seu trabalho quotidiano, quer se trate de marketing para trabalho criativo ou de programadores que utilizam ferramentas de geração de código para melhorar a qualidade e a rapidez de entrega.
  2. Contratar talentos especializados: Recrute cientistas de dados, engenheiros de IA e programadores de software qualificados para criar e integrar aplicações inteligentes da próxima geração alimentadas por IA.

Foco na criatividade

Quando se trata de tirar partido das tecnologias de IA, a codificação e os conhecimentos técnicos já não são as únicas necessidades. De facto, a criatividade e o pensamento crítico foram identificados pelos inquiridos como as competências mais importantes, com metade dos inquiridos a classificá-las como cruciais para a adoção bem sucedida da IA. No que diz respeito à contratação de talentos especializados, metade dos inquiridos indicou que procura profissionais que compreendam como tirar partido da IA como colegas de trabalho.

A IA está a ultrapassar o departamento de TI

Embora as discussões iniciais sobre IA tenham ocorrido predominantemente nos departamentos de TI, o foco está agora a deslocar-se para outras áreas da organização. De facto, 46% dos inquiridos observaram que o serviço ao cliente estava a impulsionar a sua estratégia de IA, enquanto 44% afirmaram que os departamentos funcionais (marketing, vendas, RH e finanças) estavam a liderar o processo e 40% disseram que a engenharia ou o desenvolvimento de produtos estavam a impulsionar o seu desenvolvimento. O objetivo aqui é desenvolver uma estratégia para toda a organização, em vez de uma estratégia centrada na tecnologia.

O futuro das aplicações: pensar para além dos chatbots

Embora o ChatGPT e o Gemini dominem atualmente as conversas sobre IA, espera-se que o futuro da tecnologia de IA generativa se estenda muito para além da funcionalidade do chatbot. Em breve, novos desenvolvimentos transformarão a IA de uma mera mercadoria numa tecnologia revolucionária, comparável aos smartphones ou aos computadores pessoais. As organizações têm de pensar na IA em termos cada vez mais amplos, ultrapassando os limites do serviço de apoio ao cliente, que está a tornar-se rapidamente comoditizado. De facto, as aplicações, tal como as conhecemos, estão a evoluir rapidamente para se tornarem aplicações inteligentes que prometem redefinir a nossa interação com a tecnologia.

As primeiras empresas a reconhecer e a adotar plenamente o potencial da IA ganharão uma enorme vantagem sobre os seus pares. Estes primeiros utilizadores serão mais ágeis e produtivos, estarão mais bem equipados para responder às flutuações do mercado e mais aptos a fornecer os produtos e serviços que os seus clientes desejam. À medida que a adoção da IA continua a acelerar, as vantagens irão aumentar, tornando cada vez mais difícil aos retardatários recuperar o atraso. A questão que se coloca atualmente aos líderes empresariais é a seguinte: No que diz respeito à IA, a sua empresa, no seu sector, tornar-se-á a próxima Netflix ou uma Blockbuster?

 

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About the Authors

Nirmal Ranganathan

Chief Architect - Data & AI

Nirmal Ranganathan

Nirmal Ranganathan is the Chief Architect – Data & AI at Rackspace Technology and responsible for technology strategy and roadmap for Rackspace's Public Cloud Data & AI solutions portfolio, working closely with customers, alliances and partners. Nirmal has worked with data over the past 2 decades, solving distributed systems challenges dealing with large volumes of data, being a customer advocate and helping customers solve their data challenges. Nirmal consults with customers around large-scale databases, data processing, data analytics and data warehousing in the cloud, providing solutions for innovative use cases across industries leveraging AI and Machine Learning.

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