IBM afirma que IA sem retorno financeiro está condenada ao fracasso; governança é essencial para o sucesso

Inteligência Artificial Generativa: Desafios e Oportunidades

Após a fase de experimentação, as empresas perceberam que a implementação de projetos de inteligência artificial (IA) deve seguir as mesmas diretrizes de outras tecnologias. Isso implica que, sem um retorno sobre o investimento (ROI), a IA terá dificuldades para se expandir. Se não houver benefícios claros para o negócio, a adoção da inteligência artificial pode não prosperar. Além disso, a crescente utilização de agentes de IA exige que as organizações desenvolvam maturidade nesse campo. Projetos bem-sucedidos de IA generativa devem equilibrar ROI, governança e segurança.

Governança e Segurança na IA

Durante um encontro com jornalistas em São Paulo, Marcelo Braga, presidente da IBM Brasil, destacou que 2026 será um ano focado na governança e segurança dos agentes de IA. Ele observou que, anteriormente, a IA era utilizada principalmente para aumentar a produtividade e reduzir custos. Atualmente, a tecnologia é adotada para reestruturar processos de negócios, integrando-se de forma mais profunda às operações das empresas.

Braga enfatizou a importância de agilidade e velocidade durante a fase de testes e desenvolvimento de um produto mínimo viável (MVP). À medida que as empresas reconhecem o potencial transformador dos agentes de IA, é crucial implementar medidas de segurança, gestão de dados e governança de acesso. Isso garante que, em caso de falhas ou problemas, as organizações possam reagir rapidamente.

Complexidade do Ambiente de IA

O cenário atual é complexo, com múltiplos agentes de diferentes empresas e tecnologias colaborando para oferecer uma experiência integrada. Braga ressaltou a necessidade de uma governança que abranja múltiplos agentes, nuvens e ambientes, para garantir a eficácia e a segurança das operações.

Protagonismo Diversificado na Inteligência Artificial

Braga também comentou que, assim como na computação em nuvem, não existe um único vencedor no campo da inteligência artificial generativa. Diferentes modelos atendem a necessidades específicas, e as empresas devem escolher aqueles que melhor se adequam aos seus objetivos. Cada modelo de IA possui características únicas, desde a geração de imagens até a produção de textos e vídeos, exigindo uma abordagem integrada para sua utilização.

Além disso, a gestão de dados é um desafio significativo para muitas organizações. É fundamental organizar e simplificar o acesso aos dados, garantindo que sejam utilizados de maneira adequada e em conformidade com a LGPD e as diretrizes de governança.

Tendências Futuras na Inteligência Artificial

A IA agêntica é uma das cinco tendências identificadas pelo IBM Institute for Business Value (IBV) para o futuro dos negócios. O estudo revela que líderes empresariais no Brasil estão se preparando para um ambiente de disrupção tecnológica e volatilidade econômica, onde a IA agêntica e a colaboração com parceiros serão essenciais para a competitividade em 2026.

Com 65% dos executivos brasileiros afirmando que agentes de IA estão melhorando a tomada de decisões e a alocação de recursos, a expectativa é que esses agentes operem de forma autônoma em processos críticos até o final de 2026. Para apoiar essa transição, a IBM lançou um serviço de consultoria inovador que combina ferramentas de IA e expertise para ajudar as empresas a desenvolverem suas próprias plataformas internas de IA personalizadas, sem a necessidade de alterar sua infraestrutura existente.

Fonte por: Convergencia Digital