Estudo encomendado pela Everpure mostra que 54% das iniciativas de inteligência artificial ficam restritas à fase de testes. Infraestrutura de dados, qualidade das informações e segurança aparecem entre os principais desafios para transformar investimentos em resultados concretos.

A corrida pela adoção da inteligência artificial (IA) continua acelerando em empresas de todos os setores, mas um novo levantamento revela que transformar boas ideias em aplicações reais ainda é um dos maiores desafios do mercado. Segundo um estudo global da IDC, encomendado pela Everpure, 54% dos projetos de IA desenvolvidos como prova de conceito nunca chegam à produção, impedindo que as organizações obtenham retorno sobre os investimentos realizados.

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O dado evidencia que, embora os investimentos em IA continuem crescendo em ritmo acelerado, muitas empresas ainda enfrentam obstáculos relacionados principalmente à infraestrutura de dados, qualidade das informações e modernização tecnológica.

Mais da metade dos projetos de IA não sai da fase de testes

A pesquisa global sobre maturidade em inteligência artificial analisou mais de 1.300 organizações e constatou que a maioria das iniciativas de IA permanece limitada aos ambientes de testes.

Na prática, isso significa que mais da metade das empresas investe tempo, recursos financeiros e equipes especializadas para desenvolver provas de conceito que acabam não sendo implementadas em escala produtiva, gerando retorno zero sobre o investimento (ROI).

O estudo aponta que esse cenário está diretamente ligado à preparação insuficiente da infraestrutura de dados necessária para sustentar aplicações de inteligência artificial em ambientes corporativos.

Qualidade dos dados é considerada prioridade pelas empresas

Os resultados mostram um consenso entre as organizações sobre a importância dos dados para o sucesso da IA.

Segundo o levantamento:

• 94% das empresas consideram a qualidade dos dados importante ou muito importante para o sucesso dos projetos de inteligência artificial;
• 60% afirmam que sua infraestrutura de armazenamento precisa de melhorias significativas ou de uma modernização completa para suportar cargas de trabalho de IA.

Os números demonstram que, embora exista consciência sobre a importância dos dados, muitas empresas ainda operam com ambientes tecnológicos que não acompanham a evolução das aplicações baseadas em inteligência artificial.

Segurança e acesso aos dados em tempo real desafiam empresas

A pesquisa também identificou quais fatores mais dificultam a implementação de aplicações de IA agêntica, modelos capazes de tomar decisões e executar tarefas com maior autonomia.

Entre os principais desafios apontados pelas organizações estão:

• 41% citaram questões relacionadas à segurança dos dados;
• 39% apontaram dificuldades de acesso às informações em tempo real.

Esses fatores comprometem tanto o desempenho dos modelos quanto a confiabilidade das respostas geradas pela inteligência artificial.

Infraestrutura ainda é um dos maiores gargalos da IA

Segundo o relatório, muitas organizações concentram esforços na criação de novos modelos de IA, mas deixam em segundo plano investimentos na infraestrutura responsável por armazenar, processar e disponibilizar dados com rapidez e confiabilidade.

O estudo destaca que problemas relacionados à prontidão e à qualidade dos dados aparecem como a principal causa de atrasos nos projetos de IA, superando desafios como:

• escassez de profissionais especializados;
• limitações de desempenho tecnológico;
• capacidade computacional.

Além disso, 49% das empresas afirmam que melhorar o agendamento das cargas de trabalho de IA é a principal iniciativa para aumentar a utilização das GPUs.

Já 48% destacam que acelerar a entrega de dados pelas redes é fundamental para elevar o desempenho das aplicações de inteligência artificial.

Dados confiáveis são a base para gerar valor com IA

Para Douglas Wallace, diretor regional de Vendas da Everpure para a América Latina e o Caribe, o estudo demonstra que o sucesso da inteligência artificial depende muito mais da qualidade da infraestrutura do que apenas da adoção da tecnologia.

“Muitas empresas já compreenderam o potencial da Inteligência Artificial, mas ainda enfrentam dificuldades para transformar esse investimento em resultados concretos. O estudo mostra que esse avanço depende de uma base de dados mais consistente, capaz de dar suporte às aplicações em produção com segurança, velocidade e confiança”, diz Douglas Wallace, diretor regional de Vendas da Everpure para a América Latina e o Caribe.

Organizações preparadas terão vantagem competitiva

O levantamento conclui que empresas capazes de disponibilizar dados confiáveis, acessíveis, governados e entregues na velocidade exigida pelas aplicações de IA estarão mais preparadas para transformar iniciativas experimentais em ambientes produtivos.

Essa capacidade tende a acelerar a geração de valor para os negócios, reduzir falhas na implementação de projetos e aumentar o retorno sobre os investimentos em inteligência artificial.

Os resultados fazem parte do white paper “Why AI Projects Fail: Revealing the Data Infrastructure Gap”, encomendado pela Everpure e desenvolvido com base em uma pesquisa global realizada pela IDC junto a mais de 1.300 organizações.

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