A maioria das organizações que usam inteligência artificial (IA) ainda está em fase de experimentação com a tecnologia. Apenas 12% a utilizam com um grau de maturidade capaz de gerar uma forte vantagem competitiva. É o que mostra novo estudo global da Accenture, o “The Art of AI Maturity: Advancing from Practice to Performance”, que estabelece uma escala de 0 a 100 de maturidade.
De acordo com o levantamento, a maturidade da IA equivale ao momento em que as organizações superam seus pares, usando uma combinação de capacidades básicas e diferenciadas relacionadas à IA. Essas capacidades incluem tecnologia – dados, IA, nuvem – e estratégia organizacional, IA responsável, patrocínio do C-suite, talentos e cultura.
O estudo indica que a média da maturidade da IA das organizações está em 36 pontos, mostrando que a maioria das empresas tem diante de si oportunidades significativas para gerar ainda mais valor por meio da IA.
O levantamento destaca que um grupo pequeno, formado por 12% das empresas analisadas, já usa a IA para superar seus concorrentes. Chamado de AI Achievers, esse grupo alcançou 64 pontos na escala de maturidade, quase o dobro das demais empresas analisadas e com crescimento de receita 50% maior em relação aos seus pares.
O estudo mostra que a maioria das empresas (63%) se encaixa no perfil dos chamados AI Experimenters, com média de 29 pontos. Essas organizações ainda estão muito aquém do potencial oferecido pela tecnologia. Já os AI Innovators (13%) alcançam a marca dos 50 pontos, enquanto os chamados AI Builders (12%) chegam aos 44 pontos, indicando um nível de maturidade um pouco mais avançado, mas com o valor total da IA ainda por explorar.
Exemplos da maturidade de IA
A seguir, alguns exemplos sobre o estado atual e o futuro projetado da maturidade da IA por setor:
- As empresas de tecnologia têm uma média de maturidade da IA considerada alta, de 54 pontos, com crescimento moderado previsto até 2024, quando devem alcançar os 60 pontos. Dentre todos os setores analisados, essas empresas estão no auge da maturidade da IA.
- Em contrapartida, montadoras e fornecedores de peças automotivas devem saltar de moderados 39 pontos para 57 nos próximos dois anos. Aqui, a aposta está no aumento significativo das vendas de veículos autônomos.
- As empresas de varejo devem passar por um movimento semelhante, saltando de 38 pontos para 54 em 2024. Chama a atenção o fato de que muitas empresas de varejo mostram um compromisso mais profundo com a transformação da IA do que as de outros setores.
Independentemente do setor, o impacto da IA nas empresas cresce e ganha cada vez mais tração. As maiores empresas do mundo que discutiram inteligência artificial em suas conferências de resultados ao longo de 2021 tiveram 40% mais chances de ver o preço de suas ações aumentar, contra 23% em 2018. Além disso, os investimentos em IA estão crescendo. Em 2021, 19% das empresas pesquisadas usaram mais de 30% de seus orçamentos de tecnologia para projetos de IA. Até 2024, a porcentagem de organizações que investem mais de 30% de seus orçamentos de tecnologia em IA deve chegar a 49%.
Os modelos de machine learning usados para a pesquisa sugerem que a parcela de AI Achievers passará de 12% para 27% até 2024. Nesse mesmo período, a média geral de maturidade da IA deve passar de 36 para 50.
Metodologia do estudo
O estudo “The Art of AI Maturity: Advancing from Practice to Performance” é baseado em dados financeiros e não-financeiros de 1.176 empresas que usam IA e em dados de pesquisa com 1.615 executivos. O levantamento foi realizado entre os meses de agosto e setembro de 2021 e abrange 16 setores (aeroespacial e defesa, automotivo, bens de consumo e serviços, químico, energético, serviços financeiros, cuidados com a saúde, equipamentos industriais, ciências da vida, recursos naturais, serviços públicos, varejo, tecnologia, telecomunicações, mídia e entretenimento, viagens e transportes e serviços) em 15 países (África do Sul, Alemanha, Austrália, Brasil, Canadá, China, Espanha, EUA, França, Índia, Israel, Itália, Japão, Singapura e Reino Unido). Os dados usados para alimentar os modelos de machine learning, que determinaram o desempenho das empresas em um conjunto de recursos relacionados à IA podem ser divididos em recursos de “fundação”, que as empresas precisam para competir em IA e, em especial, recursos de “diferenciação”, que dão às empresas uma vantagem competitiva com IA. Os resultados dos dois modelos foram combinados em um único índice que mede a maturidade da IA em uma escala de 0 a 100.
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