A maioria das organizações tem dificuldade em ir além dos projetos-piloto de IA. A DXC tem ajudado empresas a escalar a IA em toda a operação com o nosso comprovado framework Xponential. Descubra em que fase se encontra e quais os próximos passos.
As organizações estão a investir fortemente em IA em vários setores, mas muitas enfrentam dificuldades em alcançar resultados significativos devido a lacunas estruturais e padrões recorrentes. As iniciativas de IA são frequentemente lançadas de forma isolada, com responsabilidades pouco claras entre as áreas de negócio e de IT. Os dados, muitas vezes, não estão preparados para casos de uso reais, e persistem preocupações relacionadas com risco, custos e controlo.
Como resultado, o progresso abranda, o valor de negócio torna-se difícil de medir e o impacto permanece limitado.
O problema não está na tecnologia em si — mas sim na forma como a IA é estruturada, governada e escalada em toda a organização.
Estas são as lacunas estruturais que impedem a IA de gerar valor mensurável à escala :
As iniciativas de IA envolvem múltiplas equipas sem uma clara responsabilidade nem autoridade de decisão definida. As decisões tornam-se lentas, o financiamento é fragmentado e os resultados não estão ligados ao desempenho do negócio. Quando esta questão é resolvida, a IA passa a ser uma capacidade orientada ao negócio, com responsabilidade clara, execução mais rápida e impacto mensurável.
Preocupações relacionadas com fiabilidade, compliance, custos e controlo limitam a adoção além de casos de uso de baixo risco. Isto impede a IA de escalar para processos críticos e cria incerteza relativamente a risco e custo. Quando esta questão é ultrapassada, a IA pode ser implementada com confiança, com total visibilidade, conformidade e controlo.
A IA é introduzida sem redesenhar fluxos de trabalho, funções ou responsabilidades. A adoção mantém-se baixa e os ganhos de produtividade esperados não se concretizam. Quando resolvido, o trabalho é estruturado em torno da colaboração entre humanos e IA, permitindo eficiência e escala.
Os dados estão fragmentados, inconsistentes ou não alinhados com os casos de uso do negócio. Tal leva a um fraco desempenho dos modelos e a uma implementação lenta. Quando isto é solucionado, os dados tornam-se acessíveis, governados e utilizáveis em tempo real.
As iniciativas de IA permanecem na fase piloto, sem um caminho claro para escalar. Isto resulta na ausência de repetibilidade, adoção ao nível da empresa e retorno sobre o investimento (ROI) claro. Quando esta questão é resolvida, a IA é implementada à escala com resultados de negócio mensuráveis.
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