Por que todos os setores precisam de uma estratégia de IA personalizada

Em diversos setores, a adoção de IA tornou-se um componente essencial das estratégias de negócios modernas. De fato, 54% dos tomadores de decisão em TI e dados afirmam que a IA será muito importante para ajudar suas organizações a alcançar metas de crescimento de receita nos próximos dois anos.

Apesar dessa adoção ampla, a maioria reconhece que ainda está longe de extrair todo o valor da IA. Alguns setores já avançaram significativamente na experimentação de casos de uso mais sofisticados, enquanto outros ainda estão nas fases iniciais de escalar a IA. Sem adaptar as estratégias ao contexto de cada setor, as iniciativas de IA correm o risco de não atingir todo o seu potencial.

A realidade da adoção de IA

A adoção de IA tornou-se um foco central para muitas organizações em diversos setores, especialmente aquelas que buscam aumentar a eficiência, aprimorar o atendimento ao cliente e impulsionar a inovação. Ainda assim, essa adoção está longe de ser uniforme.

Globalmente, a IA é aplicada com mais frequência em três principais funções de negócio: TI e segurança (82%), atendimento ao cliente (53%) e pesquisa e desenvolvimento (53%). No entanto, seu uso não se limita a essas áreas. As organizações estão experimentando a IA de forma mais ampla, com aplicações em uma média de cinco funções diferentes, o que comprova sua versatilidade e o impulso por trás de sua adoção.

Essa diferença geralmente está relacionada ao nível de maturidade. Enquanto os primeiros adotantes tendem a distribuir a IA amplamente entre as funções, organizações mais avançadas concentram seus esforços de forma estratégica para aprimorar operações e gerar resultados mensuráveis. À medida que a maturidade cresce, aumenta também a confiança sobre onde a IA gera maior impacto, permitindo a transição da experimentação para a realização de todo o seu valor transformador.

Como as realidades dos setores moldam a adoção de IA

A IA não segue um modelo único. Em vez disso, suas aplicações refletem as prioridades e pressões de cada setor. Por exemplo, organizações dos setores de energia, seguros e manufatura relatam o uso da IA em seis áreas operacionais — acima da média global de cinco. Esses setores lidam com processos complexos e priorizam a eficiência operacional para se manterem competitivos. Na prática, isso significa que fabricantes e fornecedores de energia recorrem à IA para otimização da cadeia de suprimentos e manutenção preditiva, enquanto organizações do setor de seguros optam por automatizar o processamento de sinistros e aprimorar o atendimento ao cliente.

Outros setores adotam uma abordagem mais restrita. O setor bancário, por exemplo, apresenta uma média de apenas quatro áreas operacionais. Mesmo dentro dos serviços financeiros, o contraste é evidente: 61% dos líderes de seguros utilizam IA para atendimento ao cliente, em comparação com apenas 37% de seus equivalentes no setor bancário. Essas diferenças refletem pressões operacionais distintas e modelos de interação com clientes para os quais a IA é especialmente adequada.

Embora as prioridades setoriais sejam o principal fator, o contexto nacional também costuma desempenhar um papel relevante. A França, por exemplo, apresenta uma distribuição mais ampla do uso de IA entre funções do que o Reino Unido, refletindo ambientes regulatórios e de políticas públicas que influenciam as prioridades organizacionais.

Medindo as métricas que realmente importam

A versatilidade da IA é, ao mesmo tempo, uma força e um desafio. Em diferentes setores, as organizações a utilizam para reduzir custos, melhorar a experiência do cliente e impulsionar a inovação. No entanto, assim como essas prioridades variam, a forma de medir o sucesso também deve variar.

Muitas organizações ainda dependem de métricas operacionais tradicionais, como ganhos de eficiência e ROI, para demonstrar valor. Embora essas métricas sejam importantes, essa abordagem pode limitar a IA a uma ferramenta de redução de custos, em vez de um motor de mudança estratégica. Por isso, organizações mais maduras estão migrando para métricas que capturam impacto de longo prazo, como diferenciação competitiva e novas fontes de receita.

Essa evolução na forma de medir resultados demonstra que não existe uma métrica única para o sucesso da IA. Em vez disso, o essencial é alinhar a mensuração do sucesso às prioridades do setor e ao nível de maturidade organizacional. As organizações que ajustam seus KPIs de acordo com esses fatores estarão mais bem posicionadas para levar a IA além de projetos pontuais e transformá-la em uma transformação de negócios duradoura.

O desafio dos dados por trás dos resultados da IA

Assim como as métricas de sucesso variam de acordo com o setor, os desafios de dados que moldam os resultados da IA também variam. Em diferentes setores, um dos maiores desafios está na qualidade dos dados que alimentam a IA. As organizações lidam com volumes cada vez maiores de dados não estruturados, que continuam sendo os mais difíceis de preparar e governar.

O impacto dessa barreira varia conforme o setor. Na manufatura, isso pode significar registros de manutenção que não são padronizados; já no setor de seguros, podem existir anotações de sinistros manuscritas ou décadas de documentos de apólices. Em ambos os casos, insights valiosos permanecem inacessíveis até que os dados sejam limpos, organizados e disponibilizados para uso pela IA.

A forma como as organizações respondem a esse desafio depende, em grande parte, do seu nível de maturidade. Os players mais avançados já integraram dados não estruturados às suas aplicações críticas de negócio, reconhecendo-os como essenciais para resultados confiáveis de IA. As organizações que mais avançam são aquelas que constroem a base adequada de preparação, governança e infraestrutura para transformar dados não estruturados em combustível pronto para a IA.

Onde as prioridades setoriais encontram o sucesso da IA

A IA deixou de ser apenas uma questão de adoção — agora, trata-se de alinhamento estratégico. Como cada setor possui suas próprias prioridades, pressões e definições de sucesso, essas diferenças devem orientar a forma como as estratégias de IA são construídas.

Embora as estratégias de IA tenham mais sucesso quando estão fundamentadas no contexto setorial, elas só conseguem avançar até onde a base de dados permite. A Iron Mountain InSight® Digital Experience Platform (DXP) fornece essa base essencial, transformando dados não estruturados em insights prontos para a IA. Com fluxos de trabalho configuráveis e integração escalável, o InSight DXP garante que a IA permaneça alinhada às demandas específicas de cada setor.

As organizações que conquistam a maior vantagem competitiva são aquelas que elevam estratégias de IA alinhadas ao contexto a uma prioridade de negócio. Saiba como o InSight DXP transforma informações dispersas em inteligência pronta para cada setor.