Nos anos 90, em meio a corrida tecnológica impulsionada pelo boom da internet, uma série de fenômenos importantes marcaram o mercado. No lado positivo dessa mudança, a digitalização de processos nas empresas se acelerou e abriu espaço para soluções emergentes que trouxeram mais produtividade e eficiência para os negócios.
Em contrapartida, esse cenário também estimulou contextos como a chamada bolha da internet que resultou em perdas expressivas para a economia – pouco depois da virada do milênio, por exemplo, o Nasdaq perdeu mais de US$ 5 trilhões em valor de mercado.
Outro efeito conjunto desse cenário foi a busca de empresas por criar suas próprias soluções de gestão empresarial (ERP), movimento que logo se revelou um fardo: sistemas legados pesados, caros de manter e atualizar, dificultando o processo de inovação das organizações.
Avançamos 30 anos e existe uma nova bolha se formando, a da inteligência artificial. A corrida para ver quem lidera os avances tecnológicos já gerou perdas de mais de US$ 1 trilhão segundo cálculos da Bloomberg, na corrida pela hegemonia entre Estados Unidos, Europa e China.
Relembrar os aprendizados daquela época é essencial, para evitar uma nova onda de decisões baseadas em pressa, falta de visão e de planejamento. Afinal de contas, dentro da nova corrida da inteligência artificial, muitas empresas estão seguindo pelo mesmo caminho errático dos anos 90 – e essa pode ser uma receita para o desastre.
Não há dúvidas de que a promessa da IA generativa, dos algoritmos preditivos e de seus benefícios já quantificáveis, são vetores para o avanço de mais inovação no mercado – mas não só é possível absorver tais benefícios por meio de parcerias estratégicas, como esta via pode ser muito mais efetiva e reduzir os custos de desenvolvimento e infraestrutura tecnológica das empresas.
Um exemplo pode ser observado na Endries, fornecedora global de peças industriais e componentes para montagem. Após adotar tecnologias avançadas da Infor, a empresa conseguiu otimizar sua produtividade em 40%, melhorar expressivamente o tráfego no armazém e validar em menos de 90 dias o valor da inteligência artificial na sua cadeia logística. Ao unir a inteligência artificial, automação e processos por robôs, mineração de processos e ferramentas de gestão empresarial, como o WMS, a Endries mostrou que os benefícios são tangíveis.
Não é por acaso que o universo de supply chain verá investimentos em IA chegarem a mais de US$ 157 bilhões globalmente até 2033, segundo projeção divulgada pela Global Trade Magazine.
No entanto, o fato é que a pressa, falta de visão e de estratégia podem acabar transformando esses investimentos em desperdício. Novamente, vemos surgir empresas decidindo investir em equipes próprias para desenvolver suas próprias soluções, acreditando que poderão criar diferenciais competitivos ao internalizar todo o processo. É a repetição, quase literal, da ilusão dos anos 90: a crença de que é possível, sozinho, ultrapassar fronteiras tecnológicas.
Mas a realidade, como vimos, vai contra essa visão. Primeiramente porque a demanda de talentos em tecnologia não para de crescer – mas a oferta de mão de obra não acompanha no mesmo ritmo. Só no Brasil, ainda este ano, a Brasscom estima uma oferta aproximada de 800 mil vagas, porém o Google aponta um déficit de 530 mil profissionais de TI no país.
Ato contínuo, a necessidade de profissionais com habilidades de IA cresce mais de 20% ao ano, segundo pesquisa da Bain & Company em 5 países. E, ainda que o Fórum Econômico Mundial projete que a Inteligência Artificial irá abrir 78 milhões de postos de trabalho, até 2030, preenchê-las é que será o grande desafio. O mundo não está pronto ainda.
Além disso, o pré-requisito mais elementar para que qualquer projeto de IA funcione — a organização e qualidade dos dados — ainda está distante da maioria das empresas. O estudo Data Paradox, da Dell, aponta, por exemplo, que apenas 21% das empresas no mundo sabem tratar bases de big data adequadamente.
Não por acaso, alguns dos investimentos privados mais relevantes do mercado estão acontecendo na infraestrutura de dados das organizações. Recentemente, a Salesforce comprou a Informatica por US$ 8 bilhões; a DataBricks levou a Neon por US$ 1 bilhão; e a Meta está em vias de realizar um aporte de mais de US$ 10 bilhões com a ScaleAI, segundo a newsletter TECH Drops.
Em outras palavras, a verdadeira corrida não é apenas pela IA, mas sobretudo pelos dados que a alimentam.
Considerando todo esse panorama, empresas como a Infor – que desde o início dos anos 2000 se dedica a criar ERPs específicos por indústrias, chegado a cobrir até 2.000 micro-verticais – apostam que, ao invés de reinventar a roda para se ter sucesso na implementação de IA, um caminho mais estratégico envolve investir em soluções, concomitantemente, adaptadas para diferentes mercados e, sobretudo, que já foram testadas, validadas e que segue em um processo de inovação contínua.
Tal perspectiva tende a permitir uma análise assertiva de onde a IA pode gerar mais impactos positivos para o negócio, menor tempo de implantação, controle de riscos operacionais, como compliance de dados e um compromisso claro de entrega e resultados. O retorno sobre o investimento se torna mais rápido e previsível.
É nesse ponto que reside a grande decisão dos líderes empresariais neste momento. Não se trata de ignorar a transformação digital nem de terceirizar a inteligência estratégica do negócio. Trata-se de reconhecer que a adoção de tecnologia, especialmente as emergentes mais avançadas como a IA, exige pragmatismo e visão de longo prazo.
Quando empresas tentam, sozinhas, desenvolver algoritmos, treiná-los com dados que não estão preparados ou fazer integrações com sistemas que não conversam entre si, estão desperdiçando tempo, dinheiro e vantagem competitiva. Mais ainda: estão se distanciando do que importa, que é a capacidade de gerar valor de forma contínua, confiável e escalável.
O estudo global da Infor, “How Possible Happens”, identificou que 80% dos empresários brasileiros concordam que o sucesso dos negócios dependerá da adoção de novas tecnologias avançadas. Inclusive, 79,3% deles afirmam que irão acelerar os investimentos em tecnologia em 20% ou mais nos próximos 3 a 5 anos para atingir um novo patamar de produtividade.
Mas investir é apenas o primeiro passo. No contexto atual, é essencial não repetir os erros do passado e buscar por parceiros especializados, para que a IA seja uma ponte para mais eficiência, ganho estratégico e geração de valor para o negócio.
*Imagem de capa: Depositphotos.com
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