Com a aceleração da inovação e da adoção de tecnologias, cinco tendências revelam como organizações de sucesso estão passando da experimentação ao impacto.

(*) Kelly Raskovich

 Passo a maior parte do ano conversando com líderes de tecnologia, perguntando o que está funcionando, o que não está e o que lhes tira o sono. Ultimamente, essas conversas têm assumido um caráter diferente.

A pergunta costumava ser “O que podemos fazer com IA?”. Agora é “Como passamos da experimentação ao impacto?”. O foco mudou de projetos-piloto intermináveis para valor comercial real, e há um senso de urgência por trás de tudo isso. Não porque a tecnologia esteja melhorando — embora esteja —, mas porque o ritmo da própria mudança acelerou.

Os números contam a história (figura 1). O telefone levou 50 anos para alcançar 50 milhões de usuários. A internet, sete anos. Uma importante ferramenta de IA generativa alcançou cerca do dobro disso em dois meses. Até o momento da redação deste texto, essa ferramenta conta com mais de 800 milhões de usuários semanais — aproximadamente 10% da população mundial.

Mas a rápida adoção é apenas a superfície. A inovação é cumulativa; as forças não são simplesmente aditivas, mas multiplicativas. Pense nisso como um ciclo virtuoso: uma tecnologia melhor possibilita mais aplicações. Mais aplicações geram mais dados. Mais dados atraem mais investimentos. Mais investimentos constroem uma infraestrutura melhor. Uma infraestrutura melhor reduz custos. Custos mais baixos possibilitam mais experimentação. Cada melhoria acelera simultaneamente todas as outras.

É por isso que as startups de IA escalam de US$ 1 milhão para US$ 30 milhões em receita cinco vezes mais rápido do que as empresas de SaaS. É por isso que a meia-vida do conhecimento em IA diminuiu de anos para meses.  E é por isso que um diretor de informação (CIO) me disse: “O tempo que levamos para estudar uma nova tecnologia agora excede a janela de relevância dessa tecnologia”.

Todas as organizações que estudamos estão descobrindo a mesma verdade: o que as trouxe até aqui não as levará adiante.

A infraestrutura construída para estratégias que priorizam a nuvem não consegue lidar com a economia da IA. Processos projetados para trabalhadores humanos não funcionam para agentes. Modelos de segurança criados para defesa perimetral não protegem contra ameaças que operam na velocidade das máquinas. Modelos operacionais de TI criados para entrega de serviços não impulsionam a transformação dos negócios.

Não se trata apenas de aprimoramento. Trata-se de reconstrução.

Há 17 anos, a Tech Trends explora as tecnologias emergentes que estão prestes a remodelar os negócios nos próximos 18 a 24 meses. Nossa pesquisa se baseia na percepção de tendências a partir de conversas com especialistas da Deloitte e líderes de tecnologia externos, bem como em pesquisas proprietárias da Deloitte sobre tecnologias emergentes. Este ano, os dados revelam cinco forças interconectadas.

A IA se torna física: navegando pela convergência da IA e da robótica.  

A Amazon implantou seu milionésimo robô, e sua IA DeepFleet coordena toda a frota de robôs, melhorando a eficiência de deslocamento dentro dos armazéns em 10%. As fábricas da BMW têm carros que dirigem sozinhos por rotas de produção de quilômetros de extensão. A inteligência não está mais confinada às telas; ela é incorporada, autônoma e resolve problemas reais no mundo físico.

A realidade da atuação profissional: Preparando-se para uma força de trabalho baseada em silício.

Apenas 11% das organizações têm agentes em produção, apesar de 38% estarem testando-os. A diferença entre o piloto e a produção diz tudo. Quarenta e dois por cento ainda estão desenvolvendo sua estratégia, enquanto 35% não têm estratégia alguma.  A Gartner prevê que 40% dos projetos com agentes falharão até 2027 – não porque a tecnologia não funcione, mas porque as organizações estão automatizando processos falhos em vez de redesenhar as operações. O diretor financeiro da HPE resumiu o que funciona: “Queríamos selecionar um processo de ponta a ponta onde pudéssemos realmente transformar, e não apenas resolver um problema específico.”  Redesenhe, não automatize. Esse é o padrão que separa o sucesso do fracasso.

A crise da infraestrutura de IA: Otimizando a estratégia de computação na era da economia inferencial.

Os custos dos tokens caíram 280 vezes em dois anos; no entanto, algumas empresas ainda veem faturas mensais na casa das dezenas de milhões. O uso explodiu mais rápido do que os custos diminuíram. As organizações estão descobrindo que suas estratégias de infraestrutura existentes não foram projetadas para escalar a IA para uma implantação em escala de produção. Elas estão migrando de uma abordagem “prioritariamente em nuvem” para uma abordagem híbrida estratégica: nuvem para elasticidade, infraestrutura local para consistência e edge computing para agilidade.

A grande reconstrução: arquitetando uma organização tecnológica nativa da IA

A IA está reestruturando as organizações de tecnologia, tornando-as mais enxutas, ágeis e estratégicas. Apenas 1% dos líderes de TI entrevistados pela Deloitte relataram que nenhuma mudança significativa no modelo operacional estava em andamento. Os líderes estão migrando da gestão incremental de TI para a orquestração de equipes compostas por humanos e agentes, com os CIOs se tornando verdadeiros evangelistas da IA. O sucesso exige uma reinvenção ousada: arquiteturas modulares, governança integrada e evolução contínua como competências essenciais.

O dilema da IA: Garantir a segurança e aproveitar a IA para a defesa cibernética

A tecnologia criada para dar vantagem às empresas está se tornando alvo de ataques. O diretor de segurança da informação da AT&T resumiu o desafio : “O que estamos vivenciando hoje não é diferente do que vivenciamos no passado. A única diferença com a IA é a velocidade e o impacto.” ^¹²  As organizações precisam proteger a IA em quatro domínios — dados, modelos, aplicativos e infraestrutura — mas também têm a oportunidade de usar defesas baseadas em IA para combater ameaças que operam na velocidade das máquinas.

Ao longo do relatório deste ano, você conhecerá líderes tecnológicos que estão navegando com sucesso por essa grande transformação. Eles não têm todas as respostas, mas existem padrões notáveis ​​que iluminam o caminho a seguir.

• Eles priorizam os problemas, não a tecnologia. O CIO da Broadcom afirmou: “Sem focar em um problema de negócios específico e no valor que se deseja obter, é fácil investir em IA e não ter retorno.”
• Especificamente, seus maiores problemas. CEO da UiPath: “Em vez de ficar preso em um ciclo de provas de conceito intermináveis, considere atacar seu maior problema e buscar um grande resultado.”
• Eles priorizam a velocidade em detrimento da perfeição. O CIO da Western Digital afirmou: “Preferimos falhar rapidamente em pequenos projetos-piloto do que perder a onda completamente.”
• Eles projetam pensando nas pessoas, não apenas para elas. O Walmart envolveu seus funcionários na criação do aplicativo de agendamento, que inclui troca de turnos, visibilidade da escala e controle por parte dos funcionários. O resultado: o tempo de agendamento caiu de 90 minutos para 30 minutos, e as pessoas realmente usaram o aplicativo.
• Eles encaram a mudança como algo contínuo. O CIO da Coca-Cola descreveu a jornada da empresa como uma transição de “O que podemos fazer?” para “O que devemos fazer?”. ^¹⁷  Essa mudança — de priorizar a capacidade para priorizar a necessidade — é o que diferencia a experimentação produtiva do purgatório dos projetos-piloto.

Acompanho a evolução da tecnologia há tempo suficiente para reconhecer os padrões. A internet mudou tudo. Os dispositivos móveis remodelaram o comportamento do consumidor. A computação em nuvem foi transformadora.

Mas este momento é diferente.

Não se trata apenas de a IA ser poderosa. Trata-se de as curvas em S estarem se comprimindo. A distância entre tecnologias emergentes e as convencionais está diminuindo drasticamente.

Organizações estruturadas para melhoria sequencial não conseguem competir com aquelas que operam em ciclos de aprendizado contínuo. O modelo tradicional pressupunha que você teria tempo para fazer tudo certo. Essa premissa não se sustenta mais.

As organizações que tiverem sucesso provavelmente não serão aquelas com a tecnologia mais sofisticada. Serão aquelas com a coragem de redesenhar em vez de automatizar, a disciplina para conectar cada investimento aos resultados de negócios e a velocidade para executar antes que a oportunidade se feche.

A inovação se multiplica. A distância entre os retardatários e os líderes cresce exponencialmente. A forma como você reage determina de que lado dessa distância você estará.

Mas você não precisa enfrentar isso sozinho. Esperamos que a publicação deste ano lhe lembre que todos estão enfrentando esse ritmo acelerado de mudanças e que, juntos, podemos moldar o que virá a seguir.

(*) Kelly Raskovich –  editora-chefe da Tech Trends.

Reprodução de : Deloitte