A arte da maturidade da IA
Passar da experimentação ao desempenho.
Em menos de 70 anos, a Inteligência Artificial (IA) evoluiu de um conceito científico para uma constante da sociedade.
Hoje, muito do que tomamos como certo na nossa vida quotidiana provém de machine learning. Cada vez que se usa uma aplicação de mapas para passar do ponto A para o B, que se usa a voz para converter a fala em texto, ou que se desbloqueia o telefone usando o reconhecimento facial… recorremos à IA. E as empresas de todos os sectores estão também a depender de e a investir em IA para impulsionar a logística, melhorar o serviço ao cliente, aumentar a eficiência, capacitar os colaboradores e muito mais.
Apesar destes casos de uso sempre em expansão, quando se trata de tirar o máximo partido do potencial da IA e dos seus próprios investimentos, a maioria das organizações encontra-se a um nível muito superficial.
De facto, apenas 12% das empresas avançaram a sua maturidade de IA o suficiente para alcançar um crescimento superior e a transformação do negócio, de acordo com a análise extensiva da Accenture de aproximadamente 1200 empresas a nível mundial que as nomeou de “AI Achievers”.
25% das empresas estão avançadas no seu nível de maturidade de IA, enquanto as restantes 63% (a maioria) ainda estão essencialmente a testar as águas.
Este trajecto para a maturidade da IA tem sido feito a grande velocidade. Antes da pandemia (2019), as AI Achievers já alcançavam, em média, um crescimento de receitas 50% maior em comparação com os pares. E, em 2021, entre os executivos das 2000 maiores empresas do mundo (por capitalização de mercado), aqueles que discutiram a IA nas divulgações dos resultados tiveram 40% mais probabilidades de ver as cotações das acções das empresas aumentarem desde 23% em 2018, segundo a Accenture.
A MATURIDADE DA AI: PORQUE É IMPORTANTE
Há um consenso crescente de que a IA é essencial para a vantagem competitiva
Portanto, não é surpresa nenhuma que, em 2021, 46% dos CEO (das 2000 maiores empresas do mundo por capitalização de mercado) tenham mencionado a IA na divulgação dos seus resultados.
O inquérito da Accenture a mais de 1600 executivos e líderes da ciência dos dados das maiores organizações mundiais concluiu que quase 75% das empresas integraram a IA nas suas estratégias empresariais e reformularam os seus planos relativos à cloud para obter sucesso com a IA.
E as empresas estão a pôr esses planos em prática: quase um terço (30%) de todas as iniciativas-piloto de IA são subsequentemente escaladas para produzir resultados abrangentes, desde a aceleração dos prazos de I&D para novos produtos até à melhoria das experiências dos clientes.
As empresas que lideram o caminho já vêem resultados – 42% declararam que o retorno das suas iniciativas de IA excedeu as suas expectativas, enquanto apenas 1% revelou que o retorno não cor- respondeu às expectativas.
IA, acelerada
Com os primeiros sucessos a criar confiança na IA como estimuladora de valor, a Accenture calcula que a transformação da IA acontecerá mais rapidamente do que a transformação digital – em média, 16 meses mais rápido (figura 1).
O incentivo para avançar rapidamente é forte. O estudo revelou, por exemplo, que a parte das receitas das empresas que é “influenciada pela IA” mais do que duplicou entre 2018 e 2021, e espera–se que aproximadamente triplique entre 2018 e 2024.
Dadas as evidências, é fácil perceber por que razão as em- presas tencionam aumentar e acelerar os seus investimentos em IA. Em 2021, 19% das empresas dedicaram >30% dos seus orçamentos tecnológicos ao desenvolvimento da IA. Até 2024, 49% das empresas tencionam fazê-lo.
MATURIDADE DA IA: O QUE É
Se a maioria das organizações deseja incorporar a IA, porque é que algumas obtêm mais valor do que outras?
Para descobrir estratégias para o sucesso da IA, a Accenture concebeu uma estrutura holística de maturidade da AI. Pertinentemente, a análise foi feita com recurso a IA.
Foram aplicados modelos de machine learning para desvendar conjuntos de dados de inquéritos massivos e descobrir factores de maturidade da IA que teriam sido impossíveis de detectar utilizando métodos analíticos mais tradicionais.
A investigação da Accenture descobriu que a maturidade da IA se resume a dominar um conjunto de capacidades fundamentais nas combinações certas – não só em dados e IA, mas também em estratégia organizacional, talento e cultura – para dar às empresas uma forte vantagem competitiva.
Isto inclui capacidades fundamentais de IA – como plataformas e ferramentas de cloud, plataformas de da- dos, arquitectura e governance – necessárias para estar ao nível da concorrência. Também inclui capacidades de “diferenciação” de IA, como a estratégia de IA e o apoio dos executivos C-suite, em conjunto com uma cultura de inovação que pode diferenciar as empresas.
As empresas que melhor pontuaram em ambas as categorias são as AI Achievers. As AI Builders mostram fortes capacidades fundacionais e capacidades de diferenciação médias, enquanto as AI Innovators mostram fortes capacidades de diferenciação e capacidades fundacionais médias.
As Achievers, Builders e Innovators representam colectivamente apenas 37% das organizações inquiridas – as Achievers representam 12%, as Builders 12% e as Innovaors 13%.
Um quarto grupo a que a Accenture chamou AI Experimenters – que têm capacidades médias em ambas as categorias – representa a maio- ria (63%) dos inquiridos.
Para as 2000 maiores empresas do mundo, a percentagem de Achievers foi ainda menor: 10%. Estes números sugerem que as grandes empresas podem ter dificuldade em fazer as grandes mudanças fundacionais e culturais necessárias para se tornarem AI Achievers.
No seu conjunto, as Achievers, Builders e Innovators tendem a ter mais recursos (como tecnologia, talento e patentes) para concretizar as suas visões sobre a IA e transformar as suas organizações. Exemplos podem ser encontrados numa vasta gama de sectores: saúde, serviços financeiros, ciências da vida, utilities, retalho, energia e muito mais.
IA, aplicada
Enquanto sectores como o da tecnologia estão actual-mente muito à frente na sua maturidade de IA, a diferença irá provavelmente diminuir consideravelmente até 2024. A indústria automóvel aposta num grande aumento nas vendas de veículos autónomos movidos a IA. As empresas aeroespaciais e de defesa antecipam a procura contínua de sistemas remotos equipa- dos com IA. E a indústria das ciências da vida irá expandir a sua utilização de IA no desenvolvimento eficiente de medicamentos. Ainda assim, há um enorme espaço para crescimento na adopção da IA em todos os sectores e uma enorme oportunidade para as organizações que decidi- rem aproveitá-la.
Para os que estão mais atrás, como os serviços financeiros e de saúde, uma série de factores pode estar a contribuir para a sua maturidade relativamente baixa em matéria de IA – incluindo desafios legais e regulamentares, infra-estruturas inadequadas de IA e uma escassez de colaboradores com formação em IA.
AS AI ACHIEVERS PASSAM DA EXPERIMENTAÇÃO PARA ELEVADOS NÍVEIS DE DESEMPENHO
As AI Achievers prosperam quando se trata de métricas tradicionais de desempenho
Anteriormente à pandemia (2019), já alcançavam um crescimento médio de receitas 50% maior, em comparação com os seus pares. E hoje, têm 3,5 vezes mais probabilidade do que as Experimenters de verem as suas receitas influenciadas pela IA ultrapassarem 30% das suas receitas totais.
Estas empresas vão mais além, incorporando soluções de IA para resolver problemas, detectar oportunidades e superar os seus pares. O que distingue as AI Achievers?
O domínio do multitasking
Quando comparadas com todos os outros grupos, as AI Achievers demonstram alto desempenho numa combinação de capacidades. Não são definidas pela sofisticação de qualquer capacidade individual, mas pela capacidade de combinar forças através de estratégias, processos e pessoas.
Comparativamente, as Innovators destacam-se normalmente por assegurar apoio dos executivos sénior e incorporar formação para todos os colaboradores, mas faltam-lhes as capacidades fundacionais necessárias para apoiar a IA em escala.
As Builders, por outro lado, destacam-se na criação de plataformas de dados e de IA, mas tendem a ser mais fracas no desenvolvimento da fluência da IA e da cultura de inovação necessária para impulsionar a adopção.
Transformar os projectos-piloto em produção
As Achievers ultrapassaram em grande parte o “ponto de viragem” do investimento em IA, passando de experimentar novas tecnologias baseadas em IA isoladamente para aplicar a IA em escala para resolver problemas do negócio críticos (figura 2). As Achievers têm 25% mais probabilidade de escalar os projectos piloto de IA em toda a empresa em comparação com as Experimenters.
Focar para além das métricas financeiras
As Achievers também desenvolvem relações fortes com os clientes – construindo confiança, reduzindo o turnover e aumentando a qualidade e segurança das ofertas. O modelo de desempenho dos stakeholders da Accenture mostrou com elevada significância estatística que as Achievers pontuam 8% mais alto do que as Experimenters na experiência do cliente. Além disso, duplicam o seu compromisso com a sustentabilidade, por exemplo, medindo e reduzindo rigorosamente as suas emissões de gases com efeito de estufa, consumindo água e outros recursos naturais de forma mais económica e utilizando a IA de forma responsável.
O inquérito da Accenture de Sustainable Technology a mais de 500 empresas multinacionais descobriu que das empresas inquiridas que conseguiram reduzir as emissões das suas operações, 70% utilizaram a IA para alcançar essas reduções. Do mesmo modo, das empresas inquiridas que fizeram progressos na medição e divulgação das suas pegadas de carbono de forma mais transparente, 75% usaram a IA para fazer tais progressos.
Uma empresa de utilities sediada nos EUA realiza a monitorização remota da sua extensa infra-estrutura de rede com satélites, drones e outras ferramentas de vigilância. Com a ajuda de análises avançadas, machine learning e visão por computador, a empresa consegue rapidamente identificar e priorizar áreas para manutenção, melhorar a segurança pública e mitigar os efeitos das alterações climáticas.
O modelo de desempenho dos stakeholders revelou que o gap de criação de valor entre as Achievers e outras empresas é significativo quando se trata de sustentabilidade.
COMO AS AI ACHIEVERS DOMINAM A SUA TÉCNICA
Cinco factores de sucesso
Vale a pena notar que o potencial das organizações amadurecidas a nível de IA irá evoluir com a própria tecnologia. O elevado desempenho actual tornar-se-á, em última análise, “business-as-usual” amanhã.
As AI Achievers de hoje estabeleceram o padrão e estão preparadas para continuar a ser líderes. Embora exista claramente uma ciência por trás da IA, elas mostraram-nos que existe também uma arte para a maturidade da IA.
Demonstraram que a excelência em áreas como a visão e a cultura são tão fundamentais como a integridade algorítmica. A pesquisa da Accenture descobriu cinco factores-chave de sucesso para as AI Achievers.
Factor de sucesso 1
Defender a IA como prioridade estratégica para toda a organização, com pleno apoio da liderança
As empresas podem criar estratégias fortes de IA, mas a menos que essas estratégias recebam o apoio entusiástico do CEO e do resto dos executivos C-suite, é provável que fracassem, competindo com outras iniciativas por atenção e recursos.
É mais provável que as Achievers tenham apoio for- mal dos executivos senior para as suas estratégias de IA: descobrimos que 83% das Achievers têm esse apoio, comparativamente com apenas 67% das Builders e apenas 56% das Experimenters.
A análise também sugere que as melhores estratégias de IA tendem a ser ousadas, mesmo quando têm um início modesto. As estratégias arrojadas de IA, por sua vez, ajudam a estimular a inovação. E para os CEO das AI Achievers, criar uma cultura de inovação é em si mesmo um movimento deliberado e estratégico – que é utilizado como meio de experimentação e aprendizagem em toda a organização.
De facto, 48% das Achievers incorporam a inovação nas suas estratégias organizacionais, enquanto apenas 33% das Experimenters o fazem.
Para encorajar essa inovação end-to-end, as Achievers implementam sistemas e estruturas que ajudam os colaboradores a mostrar as suas experiências de inovação e procurar feedback construtivo da liderança. Por exemplo, as Achievers tendem a ser as primeiras a abraçar novas ferramentas que encorajam os seus colaboradores a experimentar e inovar.
A Accenture verificou que 16% das Achievers já usam plataformas que permitem aos trabalhadores fazer facilmente perguntas e partilhar ideias com colegas em toda a empresa – em comparação com 4% das Experimenters. Este número irá aumentar à medida que estas empresas ampliam as suas reservas de talento de IA.
Factor de sucesso 2
Investir fortemente no talento para obter mais dos investimentos em IA
Com uma estratégia clara de IA e um forte apoio do CEO, é mais provável que as organizações invistam fortemente na criação de fluência de dados e IA em toda a sua força de trabalho. Embora a fluência em IA deva começar no topo, não pode terminar aí.
A Accenture descobriu, por exemplo, que 78% das AI Achievers – em comparação com apenas 56% das Builders e 51% das Experimenters – têm formações obrigatórias em IA para a maioria dos colaboradores, desde engenheiros de desenvolvimento de produtos a executivos de topo.
Uma vez que as Achievers dão prioridade aos esforços para desenvolver a literacia em IA nas suas forças de trabalho, não é uma surpresa que os seus colaboradores também sejam mais fluentes em competências relacionadas com a IA. Isto faz com que seja muito mais fácil escalar a colaboração humana e de IA e assegurar que a IA se difunde pela organização.
Quase metade (44%) das Achievers têm colaboradores com competências consistentemente elevadas em matéria de IA, enquanto as Innovators (33%) e as Experimenters (30%) têm, em média, um número significativamente menor desses colaboradores. Além disso, as Achievers têm colaboradores com competências mais elevadas em quase todas as competências relacionadas com dados e IA.
As Achievers também desenvolvem estratégias pró-activas de talento de IA para se mante- rem na linha da frente das tendências do seu sector. Para além do recrutamento, isto pode significar uma parceria ou a aquisição de empresas especializadas para preencher funções essenciais (como cientistas de dados ou de comportamento, cientistas sociais e especialistas em ética). Significa também ter um plano para conseguir que estes trabalhadores diversificados e multidisciplinares colaborem, criem e sustentem o máximo valor a partir das capacidades da empresa em matéria de ciência dos dados.
Factor de sucesso 3
Industrializar ferramenta e equipas de IA para criar um núcleo de IA
Outra prioridade para as AI Achievers envolve a construção de um núcleo de IA: uma plataforma de dados de IA operacional que se baseie nos talentos, tecnologia e ecossistemas de dados das empresas, permitindo-lhes assim equilibrar a experimentação e a execução. Um núcleo de IA ajuda as organizações a produzir as suas aplicações de IA e a integrar a IA noutras aplicações, tornando a diferenciação com a IA mais consistente.
Um núcleo de IA também funciona através do continuum da cloud (por exemplo, da migração para a inovação), fornece capacidades de da- dos end-to-end (fundação, gestão e governance), gere o ciclo de vida de machine learning (fluxo de trabalho, formação de modelos, implementação de modelos) e fornece capacidades self-service. Os núcleos de IA são, por sua vez, geridos por equipas interdisciplinares dedicadas de engenheiros de machine learning, cientistas de dados, peritos em domínio de dados e engenheiros de sistemas.
Para criarem núcleos de IA, as Achievers alavancam o poder dos dados internos e externos, tornando esses dados fiáveis e armazenando-os numa única plataforma na cloud de nível empresarial – completa com políticas apropriadas de utilização, monitorização e segurança.
Para extrair valor dos seus dados de forma rápida e eficaz, as Achievers são também 32% mais propensas, em média, do que as Experimenters a desenvolver aplicações de machine-learning à medida ou a trabalhar com um parceiro que oferece soluções como um serviço. As Achievers são também mais propensas do que as Innovators a usar a IA para a inovação, explorando redes de pro- gramação prontamente disponíveis que podem rapidamente produzir e escalar projectos-piloto de sucesso.
Factor de sucesso 4
Projectar a IA de forma responsável, desde o início
À medida que as empresas integram a IA numa gama crescente de tarefas, o cumprimento de leis, regulamentos e normas éticas é fundamental para construir uma base sólida de dados e de IA. O potencial para mudanças regulamentares em muitos países torna o desafio ainda mais complexo.
Num estudo distinto da Accenture com 850 executivos de topo, foram avaliadas as atitudes em relação à regulamentação da IA e a prontidão das organizações para a cumprir.
Quase todos (97%) dos inquiridos acreditavam que a regulamentação os iria afectar em certa medida, e 77% indicaram que a compliance é uma prioridade para toda a empresa. Curiosamente, muitas organizações vêem a regulamentação da IA como uma bênção e não como um obstáculo ao sucesso.
A capacidade de apresentar sistemas de IA de alta qualidade e fiáveis que estão “prontos para regulamentação” dará aos primeiros a avançar uma vantagem significativa a curto e longo prazo, permitindo-lhes atrair novos clientes, manter os actuais e aumentar a confiança dos investidores.
As Achievers aplicam conscientemente uma IA responsável com maior urgência do que os seus pares. Também têm 53% mais probabilidade, em média, do que as Builders e as Innovators de serem responsáveis by design: concebendo, desenvolvendo e implementando a IA com a boa intenção de capacitar colaboradores e empresas, e de ter um impacto justo nos clientes e na sociedade – permitindo às empresas gerar confiança e escalar a IA com segurança.
Para as empresas, a consequência de ser responsável by design é uma capacidade melhorada de satisfazer requisitos futuros, mitigar melhor os riscos e criar valor sustentável para si próprias e para os seus stakeholders.
Factor de sucesso 5
Dar prioridade aos investimentos em IA a longo e curto prazo
Para evitar ficar para trás, a maioria das empresas precisa de aumentar fortemente os seus investimentos em dados e IA. Uma das razões por que as Achievers obtêm mais com a IA é simplesmente porque investem mais.
Verificámos que em 2018, as Achievers dedicaram 14% do seu orçamento total de tecnologia à IA, enquanto em 2021 dedicaram 28%. Em 2024, tencionam dedicar 34%.
As Achievers também compreendem que o seu trajecto de investimento em IA não tem uma linha de chegada. Não há, notam frequentemente, “um ponto máximo de IA”. Estas empresas sabem que só se encontram à superfície em termos das suas transformações de IA e que a qualidade dos seus investimentos é tão importante como a quantidade.
Para as Achievers, o investi- mento contínuo envolve a expansão da esfera da IA para proporcionar o máximo impacto, ao mesmo tempo que contribui para as soluções de IA e redistribui recursos no processo.
A percentagem de Achievers aumentará rápida e significativamente, mais do que duplicando dos actuais 12% para 27% até 2024.
A PRÁTICA GERA PROGRESSO
O conceito de utilizar a IA para resolver problemas do negócio não é novo
Em 2019, havia provas de que escalar a IA para além das provas de conceito tinha um impacto significativo no ROI. Depois, surgiu a pandemia. Para muitas organizações, a transformação a nível empresarial era um meio urgente de sobrevivência. Para outras, tornou-se rapidamente um catalisador para prosperar.
As Achievers estão a prosperar. Em diferentes sectores, passaram da migração na cloud para a inovação. Alavancaram a escala da cloud e o poder computacional para explorar novas fontes de dados e tecnologias de IA que estão amplamente disponíveis. Mas a IA não é o seu segredo para um desempenho superior. É a forma como abordam a IA que as torna diferentes. Elas estabeleceram que a maturidade da IA envolve tanto pessoas como tecnologia. Tanto estratégia como implementação. Tanto responsabilidade como agilidade.
Como as Achievers estão avançadas em relação aos pares, estabelecerão novos padrões de alto desempenho enquanto a própria maturidade evolui.
À medida que as tecnologias de IA se tornam mais prevalecentes, o futuro das empresas será muito diferente – algumas vão liderar a mudança e outras vão sujeitar-se a ela. As que se transformarem serão aquelas cujas equipas dominam a arte da maturidade da IA, usando a cloud como enabler, os dados como impulsionador e a IA como factor diferenciador.