IA – A consultoria Gartner estima que, até 2027, 50% das decisões nas empresas serão automatizadas ou apoiadas por agentes de inteligência artificial (IA). Durante o Gartner Data & Analytics Summit, realizado em Sydney, especialistas da empresa destacaram a expansão da chamada “inteligência de decisão”, um conceito que une dados, análises e IA para tornar os processos decisórios mais rápidos e eficazes.
Esse avanço representa uma mudança significativa na forma como as organizações estruturam suas estratégias, com a tecnologia assumindo um papel central no apoio à tomada de decisões críticas.
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Carlie Idoine, vice-presidente analista da Gartner, destaca que a IA não substitui a capacidade humana, mas funciona como uma aliada. Segundo ela, enquanto os sistemas automatizados se encarregam de tarefas analíticas e repetitivas, a supervisão humana, o domínio de dados e a governança permanecem indispensáveis.
A IA pode contribuir para decisões mais rápidas e precisas, mas sua efetividade depende de uma gestão responsável, com atenção aos riscos e à transparência em seu uso.
Formação de líderes
Empresas que priorizarem a formação de seus líderes em inteligência artificial devem obter vantagens competitivas. A Gartner projeta que essas organizações terão desempenho financeiro 20% superior até 2027.
Essa literacia vai além do conhecimento das oportunidades: é preciso compreender os custos e riscos associados. A recomendação da consultoria é que as empresas adotem estratégias educativas práticas, como a criação de protótipos adaptados ao seu contexto.
O avanço da IA também traz novos obstáculos, especialmente na utilização de dados sintéticos — informações artificiais geradas para treinar algoritmos sem violar a privacidade de dados reais.
De acordo com a Gartner, até 2027, 60% dos responsáveis por dados e análises enfrentarão falhas significativas nesse campo, o que pode afetar a precisão dos sistemas e comprometer a conformidade com normas regulatórias.
Outra previsão da Gartner aponta que, até 2028, cerca de 30% dos projetos envolvendo IA generativa serão desenvolvidos internamente pelas empresas. Essa mudança promete reduzir custos e oferecer maior controle, desde que haja clareza estratégica e capacitação técnica nas equipes.
Além disso, o uso da semântica e de metadados ativos pode ampliar a precisão dos modelos generativos em até 80% e reduzir em até 60% os custos operacionais. Essa melhoria na qualidade dos dados permite decisões mais acertadas, rápidas e com menor margem de erro.
(Com informações de ItShow)
(Foto: Reprodução/Freepik/graphicmoon)
