Após um período dominado por provas de conceito e experimentação, as organizações brasileiras partem agora para uma abordagem de produtividade e mensuração de resultados da inteligência artificial generativa. As que conseguirem equilibrar inovação, governança e modelos de negócio sustentáveis estarão “mais bem posicionadas para liderar a próxima etapa da revolução da IA generativa no País”, […]
Após um período dominado por provas de conceito e experimentação, as organizações brasileiras partem agora para uma abordagem de produtividade e mensuração de resultados da inteligência artificial generativa. As que conseguirem equilibrar inovação, governança e modelos de negócio sustentáveis estarão “mais bem posicionadas para liderar a próxima etapa da revolução da IA generativa no País”, defende a nova edição do relatório Generative AI Services para o Brasil da ISG Provider Lens, produzido e distribuído pela TGT ISG.
“A transição da fase experimental para a implementação em produção marca um momento de maturidade do mercado, onde a entrega de valor real e mensurável se torna o principal diferencial competitivo”, diz em comunicado Marcio Tabach, analista distinto da TGT ISG e autor do estudo.
Segundo ele, já há casos de sucesso com ganhos reais que vão além da “simples automação”. Mas nem todas as iniciativas conseguiram avançar da fase de testes. Segundo o relatório, as causas variam da escolha inadequada de tecnologia, passando por alucinações dos modelos e resistência cultural nas organizações, até a baixa compreensão da tecnologia pelos usuários e custos operacionais imprevisíveis.
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Para superar essas barreiras, diz a TGT ISG, os fornecedores vêm criando metodologias próprias para calcular o retorno sobre o investimento (ROI) e o custo total de propriedade (TCO). Mesmo assim, o custo de operação das soluções ainda é “difícil de prever”, já que a cobrança por tokens varia conforme o uso.
São duas as “frentes” de soluções mais consolidadas atualmente, segundo o relatório: gestão do ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC, na sigla em inglês) e chatbots de atendimento. No primeiro caso, as ferramentas são aplicadas no desenvolvimento e em testes de aplicações, além da modernização das legadas. São soluções que aceleram o desenvolvimento e reduzem o número de horas de desenvolvedores em projetos.
Já os chatbots se consolidaram no atendimento ao cliente e no suporte interno, especialmente nas áreas de recursos humanos, segundo o relatório.
Entre as aplicações emergentes, o estudo cita a combinação de IA generativa com visualização de dados (data visualization) e aprendizado de máquina – a GenBI. São soluções que promete “conversar com os dados” a partir de dashboards interativos via linguagem natural. No setor público, cita o relatório, tribunais estão usando agentes para identificar e classificar documentos, acelerando fluxos jurídicos.
O relatório avalia as capacidades de 43 fornecedores em quatro quadrantes. O relatório nomeia A3Data, Accenture, AI/R, BRQ, Dedalus, IBM, Logicalis, MadeinWeb, Peers, Stefanini, TIVIT, Valcann e Xertica.ai como líderes em dois quadrantes cada. CI&T, Deal, Deloitte, Falconi, NTT DATA e T-Systems como líderes em um quadrante cada.
Além disso, a Ília foi nomeada como “rising star”, com “portfólio promissor” e “alto potencial futuro”. Skopia e T-Systems foram nomeadas estrelas ascendentes em um quadrante cada.
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