E não é que a SAP fechou e expandiu uma parceria com a IBM para soluções de AI?

A era digital atual desafia continuamente as empresas a inovar e aprimorar suas operações através de tecnologias emergentes.

A colaboração entre gigantes tecnológicos, como a SAP e a IBM, marca mais ponto nesta trajetória, introduzindo capacidades avançadas de inteligência artificial nas soluções empresariais.

São vários os impactos e as possibilidades que a integração da tecnologia IBM Watson nas soluções SAP pode trazer para o cenário corporativo global.

Fica aqui o link para a notícia sobre a expansão da parceria iniciada recentemente:

https://itforum-com-br.cdn.ampproject.org/c/s/itforum.com.br/noticias/ibm-sap-parceria-ia/amp/

Uma parceria surpreendente

Essa me surpreendeu positivamente, afinal dado todo o histórico de negócios conjuntos da SAP e o próprio momento de mercado eu achava muito mais provável que uma parceria nesse sentido fosse com a Microsoft, até mesmo pelas parcerias anteriores entre ambas as empresas.

E nesse caso digo "positivamente" por conta de ser um fã da competição de mercado e da aceleração tecnológica que esse tipo de disputa traz.

As movimentações do mercado

A Microsoft sem dúvida saiu na frente em tornar AI (especialmente o generativo) parte da cultura "pop contemporânea" e tem dados passos largos e rápidos em tornar isso cada dia mais mainstream, vide os avanços do Copilot em basicamente toda linha de serviços e produtos, seja enterprise seja consumer (Microsoft 365 para todos).

Mas ao mesmo tempo, cada dia mais os concorrentes estão igualmente acelerando o passo e trazendo inovações e buscando seu lugar ao sol no mercado.

Nessas últimas semanas foram várias notícias e destaques sobre o Google Bard (parece que sessa vez sem nenhuma polêmica e com uma recepção muito positiva).

Os avanços da IBM

Da mesma forma, a IBM destacou muito o WatsonX, o que me pareceu ótimo, dado toda a expertise que a IBM já tem e tantas fronteiras que ela desbravou (creio que de forma pioneira) com o Watson há mais ou menos uma década.

Os avanços da IBM inclusive têm se refletivo na sua valorização das ações e do bom prognóstico do mercado para com seu posicionamento de mercado.

A IBM tem sido uma das principais protagonistas no desenvolvimento da inteligência artificial (IA), consolidando sua posição como uma empresa referência na área, principalmente com sua plataforma IBM Watson.

Diferente de concorrentes que focam apenas na escalabilidade de modelos generativos, a abordagem da IBM combina inteligência artificial confiável, governança robusta e integração empresarial, características essenciais para organizações que precisam de soluções seguras e auditáveis.

A IBM vem investindo de forma estratégica em IA há décadas, sendo pioneira em diversas iniciativas.

Desde a vitória do IBM Deep Blue contra Garry Kasparov em 1997, passando pelo Watson, que venceu o Jeopardy! em 2011, até as recentes inovações em IA generativa e computação quântica, a empresa se mantém na vanguarda tecnológica.

Nos últimos anos, a IBM tem priorizado o desenvolvimento de IA empresarial responsável e explicável, com foco na transparência e confiabilidade dos modelos. Algumas das principais inovações incluem:

• Watsonx: A nova plataforma de IA da IBM, lançada em 2023, projetada para construir, escalar e gerenciar modelos de IA generativa e machine learning com governança e rastreabilidade.
• IA Explicável: Diferente de modelos de IA de caixa-preta, os modelos desenvolvidos pela IBM priorizam interpretabilidade, algo essencial para indústrias reguladas como saúde, finanças e governo.
• Híbrido e Multicloud: A IBM lidera a estratégia de IA em ambientes híbridos e multicloud, permitindo que empresas treinem e executem modelos tanto on-premises quanto em diferentes provedores de nuvem.
• Computação Quântica + IA: A IBM investe na convergência entre computação quântica e IA para acelerar a eficiência computacional e explorar novas fronteiras de aprendizado de máquina.

Embora gigantes como OpenAI (Microsoft), Google e Amazon tenham suas próprias abordagens para IA, a IBM se destaca por uma série de diferenciais estratégicos:

IA Empresarial e Governança Avançada: A IBM se posiciona como líder em IA para negócios, ao contrário de concorrentes que focam no consumidor final ou em APIs amplamente abertas. A abordagem da IBM se concentra em:

• Segurança e conformidade: Modelos desenvolvidos para estarem alinhados com regulamentações como GDPR e LGPD.
• Explicabilidade e transparência: Empresas podem entender como os modelos tomam decisões, evitando vieses ocultos.
• Customização corporativa: Modelos adaptáveis às necessidades específicas de diferentes indústrias.

Watsonx e a Flexibilidade de IA Generativa: A IBM não apenas desenvolve modelos próprios, mas também permite que empresas treinem seus próprios modelos com dados proprietários, algo que concorrentes como OpenAI e Google limitam por questões de segurança e privacidade.

Integração Multicloud e Open-Source: Diferente de Microsoft e Google, que têm plataformas fechadas e fortemente acopladas às suas próprias infraestruturas, a IBM aposta em abordagens híbridas e open-source. Watsonx, por exemplo, pode ser implementado em qualquer ambiente de TI, desde AWS, Azure e Google Cloud até servidores on-premises.

Convergência entre IA e Computação Quântica: A IBM é uma das poucas empresas que possuem expertise tanto em IA quanto em computação quântica, investindo na sinergia entre essas tecnologias para resolver problemas complexos que os métodos convencionais não conseguem abordar.

Enquanto concorrentes como OpenAI, Google e Amazon dominam o mercado de IA generativa para consumidores finais, a IBM se destaca no segmento corporativo, oferecendo uma abordagem segura, confiável e auditável para inteligência artificial.

Com soluções como Watsonx, integração multicloud, IA explicável e computação quântica, a IBM se mantém como uma referência global na adoção empresarial de IA.

Seu compromisso com governança, conformidade e ética na IA a torna uma opção preferida para empresas que precisam de soluções robustas e alinhadas às exigências do mercado corporativo.

O futuro da IA empresarial passa pela IBM, que segue investindo na convergência entre IA, segurança e inovação tecnológica.

Os demais players

Mas os avanços não deve para por ai, Amazon, Oracle, Metae outros certamente vão buscar se inserir e destacar nesse mercado que está apenas começando a florescer. Como costumo dizer, estamos apenas começando com isso e não temos a menor ideia de como estaremos em 5, 10 ou 20 anos!

A parceria SAP e IBM

Recentemente, foi anunciada uma parceria significativa entre a SAP SE e a IBM, onde a tecnologia de IA Watson da IBM será incorporada nas soluções SAP.

Essa integração promete impulsionar inovações e aprimorar a experiência do usuário em todo o portfólio de aplicações SAP, oferecendo novas perspectivas e automações através de insights dirigidos por IA.

A SAP utilizará as capacidades do Watson para potencializar seu assistente digital no SAP Start, que é uma interface unificada para as soluções em nuvem da SAP.

O SAP Start permitirá aos usuários procurar, iniciar e interagir com aplicativos em nuvem de maneira eficiente, integrando capacidades de linguagem natural e insights preditivos.

Estas inovações são projetadas para aumentar a produtividade e agilizar a tomada de decisões, refletindo princípios de confiança, transparência e privacidade de dados.

Além disso, a colaboração estende-se ao desenvolvimento de soluções industriais inteligentes conjuntas e ao uso de modelos de linguagem generativos e de grande escala, visando proporcionar aprendizado contínuo e automação.

Estas iniciativas estão alinhadas com a missão de transformar os processos de negócio e melhorar as experiências dos clientes através do poder transformador da IA.

Caminhos para a Utilização da IA Generativa

A discussão sobre a integração da IA generativa no mundo corporativo é crucial nos dias atuais. As empresas estão explorando como essa tecnologia pode ser usada para melhorar a eficiência, personalizar interações com clientes e fomentar a inovação.

A capacidade de gerar automaticamente conteúdo novo e relevante tem o potencial de revolucionar setores que vão desde o marketing até o suporte ao cliente e desenvolvimento de produto.

Minha visão é que a IA generativa se tornará uma ferramenta essencial no arsenal tecnológico das empresas, transformando radicalmente a maneira como operam e entregam valor.

O Potencial Inexplorado da IA Generativa

Estou convencido de que o potencial para novos usos da IA generativa é quase ilimitado.

A capacidade de adaptar e expandir essas tecnologias em diferentes campos sugere que apenas começamos a arranhar a superfície de suas possibilidades.

Desde aplicações simples que melhoram processos existentes até soluções complexas que criam novos produtos ou serviços, a IA generativa oferece um campo fértil para a inovação disruptiva.

A Importância de uma Visão Abrangente

Possuir uma visão abrangente dos temas principais relacionados à IA generativa, como o provido pelo material da Gartner, é extremamente útil.

Essa visão global não apenas esclarece o cenário atual, mas também serve como um guia para futuras implementações.

Ajudar líderes empresariais a entender onde essa tecnologia pode ser aplicada permite uma integração mais estratégica e eficaz em seus modelos de negócios.

Definição de Inteligência Artificial Generativa

A Inteligência Artificial Generativa, ou GenAI, refere-se a um subconjunto de tecnologias de IA que têm a capacidade de criar conteúdo novo e original, aprendendo a partir de vastos conjuntos de dados existentes.

Diferente das aplicações de IA tradicionais, que se concentram em analisar dados e fornecer insights baseados em informações existentes, a GenAI vai além, usando modelos avançados para gerar novos dados que mantêm a verossimilhança com os originais. Isso inclui tudo, desde texto, imagens e música até código de programação e dados sintéticos.

Principais Usos Atuais da GenAI

A aplicação da GenAI varia amplamente em diversos setores, refletindo sua versatilidade e capacidade de adaptação.

Alguns dos principais usos atuais incluem:

Criação de Conteúdo: No campo do marketing e da publicidade, a GenAI é utilizada para criar conteúdo original, como posts para blogs, conteúdo para redes sociais e material publicitário. Isso permite às empresas manterem uma presença online ativa e engajadora sem o mesmo nível de investimento humano anteriormente necessário.

Desenvolvimento de Software: A GenAI pode gerar códigos de programação a partir de descrições em linguagem natural, acelerando o processo de desenvolvimento de software e reduzindo a carga sobre os programadores humanos.

Design e Modelagem 3D: Em engenharia e design, a GenAI auxilia na criação de modelos 3D e no desenvolvimento de novos produtos, permitindo simulações mais rápidas e inovações no design de produtos.

Educação Personalizada: Na educação, a GenAI pode gerar materiais de aprendizagem personalizados baseados nas necessidades e no nível de compreensão dos alunos, oferecendo uma experiência de aprendizado mais adaptativa e engajadora.

Assistência Médica: A GenAI também está sendo explorada na medicina para gerar descrições de condições médicas em linguagem simples e auxiliar na criação de planos de tratamento personalizados.

Grandes players do mercado

O mercado de inteligência artificial está em constante expansão e inovação, com vários players importantes disputando liderança e influência.

Cada um desses players traz suas próprias inovações e abordagens únicas para a inteligência artificial, refletindo a diversidade e a complexidade desse campo em rápida evolução.

Enquanto exploram novas fronteiras tecnológicas, também enfrentam questões críticas de ética, privacidade e aplicabilidade que definirão o futuro da IA.

Vamos explorar alguns dos principais concorrentes neste campo, analisando suas fortalezas e debilidades.

OpenAI e ChatGPT

Fortalezas: ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, ganhou destaque pela sua habilidade em compreender e responder perguntas em linguagem natural, fazendo-o extremamente popular para aplicações que vão desde assistentes pessoais até ferramentas educacionais.

A OpenAI também é conhecida por sua ética em IA e pesquisa abrangente, contribuindo significativamente para o avanço da segurança em IA.

Debilidades: Apesar de sua capacidade avançada, o ChatGPT pode gerar respostas imprecisas ou fabricadas, e há preocupações sobre o uso de seus modelos para gerar desinformação.

Microsoft e Copilot

Fortalezas: Com o lançamento do Copilot, a Microsoft integrou capacidades de IA nos seus produtos de software, como o Office e o GitHub, promovendo uma grande sinergia entre IA e produtividade.

A Microsoft tem vastos recursos para pesquisa e um ecossistema de aplicativos bem estabelecido que potencializa o alcance de suas soluções de IA.

Debilidades: O Copilot enfrenta desafios de privacidade e segurança de dados, essenciais para a aceitação nos ambientes empresariais, além de depender significativamente das capacidades de nuvem da Microsoft, o que pode limitar sua aplicabilidade em ambientes offline.

Google e Gemini

Fortalezas: O Gemini da Google é projetado para ser um modelo de linguagem avançado que melhora a compreensão de contexto e a geração de texto.

A Google, com seu robusto histórico em pesquisa e desenvolvimento em IA, leva vantagem em integrar seus modelos de IA com seu motor de busca e outras ferramentas online.

Debilidades: Ainda que potente, o Gemini pode enfrentar questões relacionadas à privacidade e à ética, semelhantes aos desafios enfrentados por outras tecnologias de IA da empresa.

Meta (antiga Facebook)

Fortalezas: As soluções de IA da Meta são focadas em melhorar interações sociais, moderação de conteúdo e realidade virtual.

A empresa é pioneira na pesquisa de IA para realidade aumentada e virtual, posicionando-se fortemente no metaverso.

Debilidades: A Meta enfrenta críticas e desafios legais significativos quanto ao tratamento de dados de usuários e ética na IA, especialmente no que tange à privacidade e ao uso de dados para treinamento de seus modelos.

IBM

Fortalezas: A IBM, com seu Watson, foi uma das pioneiras em IA comercial, aplicando a tecnologia em áreas como saúde e finanças. A empresa tem forte presença em IA empresarial, com capacidades robustas de análise de dados e aprendizado de máquina.

Debilidades: O Watson, apesar de ter sido um dos grandes pioneiros no mundo corporativo, tem enfrentado uma concorrência feroz de outros grandes players, o que leva a IBM a ser desafiada a manter sua liderança diante de outros gigantes do mundo da tecnologia.

xAI

Fortalezas: A recém-lançada xAI propõe uma nova abordagem para entender fenômenos complexos do universo através da IA. Com forte financiamento e uma visão ambiciosa, espera-se que a xAI introduza inovações disruptivas.

Debilidades: Sendo uma novidade, a xAI enfrenta o desafio de estabelecer sua credibilidade e aplicabilidade prática, além de potenciais questões éticas associadas às ambições de seus projetos.

DeepSeek AI

Fortalezas: O DeepSeek se destaca por ser um dos modelos de IA mais avançados desenvolvidos na China, focando na autonomia tecnológica e no fortalecimento da inovação em IA generativa. Com suporte do ecossistema chinês de tecnologia, a plataforma foi projetada para oferecer uma alternativa local robusta a modelos ocidentais como ChatGPT e Gemini, trazendo vantagens estratégicas para o mercado asiático.

Outro diferencial importante do DeepSeek é sua capacidade de lidar com múltiplos idiomas, incluindo o mandarim, com alto nível de precisão contextual, algo essencial para o mercado chinês e global. Além disso, a plataforma aposta em otimizações avançadas para eficiência computacional, permitindo processamento de texto em larga escala com menor consumo de recursos.

Debilidades: Por ser uma tecnologia emergente, o DeepSeek ainda enfrenta desafios relacionados à adoção global e à necessidade de provar sua competitividade frente a gigantes consolidados como OpenAI e Google. A questão da acessibilidade fora da China pode ser um fator limitante, especialmente considerando as restrições regulatórias e geopolíticas que impactam a distribuição de tecnologias avançadas de IA.

Além disso, a transparência e a governança da IA são pontos críticos, pois modelos desenvolvidos em mercados fechados podem enfrentar desafios de confiança e adoção em regiões que priorizam padrões de ética e segurança diferentes daqueles adotados na China.

Principais Tendências de Mercado

A adoção da GenAI está crescendo exponencialmente, com várias tendências emergindo:

• Personalização em Massa: Empresas usam GenAI para criar experiências personalizadas para os usuários, desde recomendações de produtos até conteúdo personalizado.

• Automação de Design e Conteúdo: Setores de marketing e design gráfico utilizam GenAI para gerar imagens, vídeos e textos, reduzindo custos e aumentando a eficiência.

• Desenvolvimento de Software Assistido por AI: GenAI está ajudando programadores a escrever e revisar códigos, acelerando o desenvolvimento de software.

• Ética e Regulação: Conforme a GenAI se torna mais prevalente, cresce o foco em criar normas éticas e regulatórias para seu uso adequado.

Expectativas para o Futuro da GenAI As expectativas em torno da GenAI são altamente positivas e ambiciosas:

• Expansão da Capacidade Criativa: Acredita-se que a GenAI ampliará as capacidades criativas humanas, permitindo a criação de obras de arte, literatura e inovações técnicas a um ritmo antes inimaginável.

• Colaboração Homem-Máquina: Prevê-se uma colaboração cada vez maior entre humanos e máquinas, onde a GenAI servirá como uma ferramenta de ampliação das capacidades humanas, não apenas substituindo tarefas.

• Democratização da Criação de Conteúdo: Com ferramentas de GenAI, indivíduos e pequenas empresas terão poder para gerar conteúdos de qualidade comparável às grandes corporações.

Principais Desafios Apesar das grandes promessas, a GenAI enfrenta vários desafios significativos:

• Questões Éticas e de Direitos Autorais: A geração de conteúdo que parece autêntico levanta questões sobre originalidade e propriedade intelectual.

• Viés: Os dados usados para treinar modelos de GenAI podem conter vieses, resultando em saídas também enviesadas.

• Segurança e Privacidade: As implicações de segurança da GenAI são profundas, especialmente se usada para gerar desinformação ou conteúdo prejudicial.

• Impacto no Emprego: Existe a preocupação de que a GenAI possa deslocar trabalhos, especialmente na criação de conteúdo e design.

Minha reflexão pessoal sobre a estratégia de implementação de AI

Ao considerarmos a implementação de tecnologias AI dentro das organizações, é crucial não apenas executar, mas sim desenvolver uma visão estratégica abrangente que aborde questões fundamentais.

Esta abordagem deve contemplar desde a identificação de processos, produtos e serviços afins, até a análise minuciosa dos casos de uso, modalidades de IA, investimentos necessários, e os riscos envolvidos.

A seguir são exploradas 5 questões essenciais quando do planejamento e elaboração de um roadmap para temas relacionados à AI:

1) – Identificação de Afinidades com a Tecnologia de IA

O primeiro passo crítico para a implementação bem-sucedida de Inteligência Artificial nas organizações envolve uma análise profunda para identificar quais processos, produtos ou serviços apresentam maior afinidade com essa tecnologia.

Este processo de avaliação começa com a compreensão de quais áreas da empresa são intensivas em dados e possuem operações repetitivas ou padrões previsíveis que podem ser otimizados por meio da IA.

Por exemplo, em uma instituição financeira, operações como análise de crédito podem ser significativamente aprimoradas utilizando modelos de aprendizado de máquina, que podem analisar grandes volumes de dados de crédito para identificar padrões e prever riscos de forma mais eficiente do que métodos tradicionais.

Outro exemplo pode ser encontrado no setor de atendimento ao cliente, onde chatbots alimentados por IA podem gerenciar consultas de rotina, liberando funcionários humanos para lidar com casos mais complexos.

Além de identificar onde a IA pode ser aplicada, é crucial avaliar a maturidade atual dos processos tecnológicos da organização.

A existência de uma infraestrutura de dados robusta e uma cultura organizacional que apoia a inovação digital são pré-requisitos para que a implementação de soluções de IA seja bem-sucedida. Assim, o diagnóstico deve também focar na prontidão tecnológica e na disposição cultural para adotar novas soluções.

2) – Escolha da Modalidade de IA para cada Caso de Uso

Uma vez identificados os processos e áreas com potencial para a aplicação de IA, a próxima etapa é determinar qual modalidade de IA se adapta melhor a cada caso de uso específico.

A decisão deve considerar o objetivo do projeto de IA, os tipos de dados disponíveis e os resultados esperados.

Por exemplo, se o objetivo é melhorar a interação com o cliente através do entendimento e resposta a suas necessidades em tempo real, o processamento de linguagem natural (NLP) pode ser a modalidade mais adequada.

O NLP permite que sistemas computacionais compreendam, interpretem e respondam a textos humanos de maneira eficaz, facilitando uma comunicação mais natural e intuitiva com os usuários.

Em contrapartida, se a organização busca otimizar suas operações logísticas, modelos preditivos de aprendizado de máquina podem ser implementados para prever demandas de estoque e otimizar rotas de entrega.

Esses modelos são capazes de analisar históricos de dados complexos e identificar tendências e padrões que humanos poderiam não perceber.

A escolha da modalidade de IA também deve levar em consideração as limitações técnicas, como a qualidade e quantidade dos dados disponíveis.

Modelos de aprendizado profundo, por exemplo, requerem grandes volumes de dados de alta qualidade para treinamento, o que pode ser um desafio em ambientes com dados limitados ou de baixa qualidade.

3) – Análise de Business Case: Investimentos Versus Retornos

Para cada potencial aplicação de Inteligência Artificial, a criação de um business case detalhado é essencial.

Este documento deve avaliar minuciosamente os custos e benefícios associados, tanto de curto quanto de longo prazo.

É crucial que cada caso de uso de IA seja justificado não só em termos de benefícios diretos, como eficiência operacional e aumento de receita, mas também considerando benefícios indiretos, como melhorias na satisfação do cliente e fortalecimento da imagem da marca.

Por exemplo, a implementação de um sistema de IA para personalização de ofertas para clientes pode requerer investimentos iniciais significativos em tecnologia e treinamento de equipe, mas os retornos podem incluir um aumento notável na fidelização de clientes e no valor médio de compra.

A análise deve também estimar o tempo necessário para que os investimentos se paguem (payback) e o retorno sobre o investimento (ROI) projetado para os próximos anos.

Neste contexto, é importante incorporar variáveis como a velocidade de adoção da tecnologia pelos usuários, a escalabilidade das soluções e potenciais custos ocultos, como manutenção e atualizações tecnológicas necessárias para sustentar a iniciativa ao longo do tempo.

Modelos financeiros, como análise de fluxo de caixa descontado, podem ser utilizados para estimar o valor presente líquido (VPL) e a taxa interna de retorno (TIR), proporcionando uma base sólida para a tomada de decisão.

4) – Investimentos "Reais" para Implementação e Manutenção

Implementar tecnologias de IA vai além da simples aquisição de software ou hardware; envolve uma série de investimentos que podem ser substanciais.

Primeiramente, muitas soluções de IA requerem subscrições de serviços SaaS que podem ter custos recorrentes significativos.

Além disso, a contratação e a formação de equipes especializadas são essenciais, pois a gestão e operação de sistemas de IA requerem habilidades específicas que muitas vezes não estão presentes internamente nas organizações.

Outro aspecto importante é a adequação da infraestrutura de TI existente.

A implementação de IA frequentemente exige atualizações significativas em hardware e software para suportar o processamento intensivo de dados. Isso pode incluir, por exemplo, a expansão de capacidades de armazenamento de dados ou a atualização de sistemas de segurança para proteger os dados manipulados.

A integração de sistemas de IA com sistemas legados também representa um desafio técnico e financeiro.

Muitas vezes, sistemas mais antigos não são projetados para interagir com tecnologias baseadas em IA, requerendo adaptações ou até mesmo a substituição de sistemas existentes, o que pode elevar significativamente os custos de projeto.

Finalmente, não se pode ignorar os custos contínuos associados à manutenção e atualização dos sistemas de IA.

Estes sistemas precisam ser constantemente treinados com novos dados para manter sua eficácia, e as soluções de software precisam ser atualizadas para se adaptar a novas ameaças de segurança e mudanças na legislação, especialmente no que diz respeito à privacidade de dados.

5) – Avaliação dos Riscos de Adoção Versus Não Adoção

A decisão de implementar tecnologias de AI em uma organização envolve não apenas a análise de benefícios potenciais, mas também uma avaliação cuidadosa dos riscos associados.

Esses riscos podem ser divididos em dois grandes grupos: os riscos de prosseguir com a iniciativa de IA e os riscos de optar por não adotá-la.

Riscos de Adoção da IA

• Investimento Inicial Elevado Sem Garantias de Retorno: A implementação de soluções de IA frequentemente exige investimentos substanciais em tecnologia, treinamento e reestruturação de processos. Existe o risco de que esses investimentos não se traduzam em melhorias de desempenho ou ganhos financeiros dentro do prazo esperado, especialmente se a implementação não for bem planejada ou se a tecnologia escolhida não se adequar às necessidades da empresa.
• Complexidade Técnica e Falhas Potenciais: Sistemas de IA são complexos e podem falhar de maneiras inesperadas, especialmente se forem mal configurados ou se operarem em ambientes variáveis. Erros de IA podem levar a decisões empresariais equivocadas, interrupções operacionais ou problemas de segurança.
• Dependência de Fornecedores e Tecnologia: Ao adotar soluções de IA, as organizações muitas vezes se tornam dependentes dos fornecedores dessas tecnologias para suporte contínuo, atualizações e manutenção. Isso pode limitar a flexibilidade operacional e aumentar os custos a longo prazo.
• Questões Éticas e de Conformidade: A implementação de IA envolve desafios significativos em termos de ética e conformidade legal, especialmente relacionados à privacidade de dados e ao viés algorítmico. Falhas em abordar adequadamente essas questões podem resultar em danos reputacionais e penalidades regulatórias.

Riscos de Não Adotar a IA

• Perda de Competitividade: À medida que mais organizações adotam IA para otimizar operações, personalizar serviços e inovar em produtos, as empresas que optam por não adotar essas tecnologias podem se encontrar em desvantagem competitiva. A incapacidade de oferecer serviços comparáveis ou de operar com a mesma eficiência pode resultar em perda de mercado e de clientes.
• Obsolescência Tecnológica: A tecnologia evolui rapidamente, e sistemas que não incorporam IA podem rapidamente se tornar obsoletos. A falta de atualização tecnológica pode levar a ineficiências operacionais e aumentar os custos de manutenção de sistemas legados.
• Incapacidade de Atender às Expectativas do Cliente: Os consumidores estão cada vez mais esperando experiências personalizadas e eficientes que frequentemente só podem ser fornecidas através de tecnologias avançadas como a IA. A não adoção pode resultar em uma percepção de marca antiquada e em uma base de clientes insatisfeita.

Portanto, a decisão de adotar ou não a IA deve ser baseada em uma compreensão clara dos riscos e benefícios potenciais.

É vital que as organizações não apenas considerem os custos e desafios técnicos, mas também avaliem como a adoção, ou a falta dela, alinha-se com suas estratégias de longo prazo e objetivos de mercado.

A análise de risco deve ser um processo contínuo, adaptando-se às mudanças no ambiente de negócios e na tecnologia para garantir que a organização permaneça resiliente e competitiva.

Cicatrizes de guerra

A vida tem mostrado que é muita ingenuidade pensar que se pode simplesmente colocar uma nova tecnologia no parque arquitetônico e achar que basta seguir adiante sem maiores preocupações.

Pensando de forma ampla, mas definitivamente não exaustiva, creio que algumas questões se mostram muito relevantes e deveriam ser feitas e respondidas antes de efetivamente internalizar uma nova tecnologia, as quais listo abaixo, mas as exploro com mais profundidade em outro artigo.

1) – Como operar futuramente essa nova tecnologia?

2) – Os custos de implementação e operação foram devidamente mapeados e previstos no orçamento de tecnologia?

3) – Temos claro se a infraestrutura atual (seja on premises, seja cloud) ou se os planos de evolução da infra atual são adequadas para essa nova tecnologia?

4) – Os riscos e aspectos de cybersecurity foram devidamente mapeados e endereçados?

5) – Como essa nova tecnologia se integra com o parque de aplicações e tecnologias atuais?

6) – Como essa nova tecnologia se harmoniza com os preceitos e realidade da enterprise architecture atual e planejada?

7) – Está claro a curva de obsolescência e débito técnico previstos para essa tecnologia?

8) – Quais skills adicionais a serem incorporados no time?

9) – Quais os impactos no modelo operacional, no mínimo avaliando se precisamos de uma nova organização, novos processos e competências ou novas ferramentas?

10) – Temos claro como vamos medir se estamos avançando e evoluindo enquanto organização? Quais KPIs, OKRs ou o que seja?

Concluindo

A colaboração entre a SAP e a IBM representa um marco no uso da inteligência artificial dentro do contexto empresarial, oferecendo uma oportunidade sem precedentes para as empresas reimaginarem suas operações e estratégias de mercado.

A integração do Watson nas soluções SAP não apenas facilitará uma gestão mais eficaz e adaptativa, mas também impulsionará a inovação contínua através de insights aprofundados e aprendizado automático.

Esta parceria destaca o compromisso contínuo de ambas as empresas em liderar a transformação digital, fornecendo ferramentas que permitem aos clientes alcançar excelência operacional e vantagem competitiva no mercado.

À medida que avançamos, espera-se que esta integração moldará significativamente as práticas de negócios, enfatizando a importância da IA em facilitar decisões estratégicas e em impulsionar o crescimento sustentável.