Guia dos executivos para investir em inteligência artificial: Compreender a proposta de valor em 2025
L'AI automatizzerà 300M posti lavoro equivalenti globalmente, 92M eliminati entro 2030 (WEF), 60% lavori paesi alto reddito influenzati—ma saldo netto positivo: 170M nuovi ruoli emergeranno (+78M totale). Lavori più suscettibili: amministrativi 46% attività automatizzabili, back-office, call center, contabilità. Risultati settoriali già misurabili: finanza -40% costi operativi +40% efficienza gestione rischio, sanità -30-50% tempi diagnosi con scoperta farmaci da 5 anni a <1 anno (-60% costi), software -56% tempi sviluppo con +30-60% accelerazione time-to-market, manifattura -80% downtime con +8% profitti annui, marketing +30% conversioni con -30% costi acquisizione clienti. Polarizzazione salariale estrema: avvocati con competenze AI guadagnano +49% vs colleghi tradizionali. Italia caso demografico: gap 5.6M posti lavoro entro 2033, automazione 3.8M diventa necessità vs rischio. Competenze 2025: pensiero analitico, creatività, intelligenza sociale—94% responsabili marketing riporta impatto positivo vendite, 91% aziende con AI assumerà nel 2025. Questione centrale: non se AI sostituirà umani ma quali umani si adatteranno vs resisteranno cambiamento.
À medida que as tendências de investimento em IA evoluem até 2025, os executivos enfrentam uma pressão crescente para tomar decisões estratégicas sobre as implementações deIA. Com a rápida adoção de ferramentas de IA pelas empresas - 22% estão a implementá-las extensivamente e 33% estão a utilizá-las de forma limitada - compreender como avaliar e implementar soluções de IA tornou-se fundamental para manter a vantagem competitiva. No livro"The Executive Guide to Artificial Intelligence" (O Guia Executivo da Inteligência Artificial), de Andrew Burgess, o autor forneceu um guia completo para os executivos de empresas que pretendem compreender e implementar soluções de IA nas suas organizações.
Este livro foi publicado em 2017 pela Springer International Publishing e apresenta uma visão prática de como as empresas podem tirar partido da inteligência artificial. O que mudou atualmente?
Tendências actuais de investimento na IA 2025
O panorama da IA está a registar um crescimento sem precedentes, com as organizações a fazerem investimentos mais significativos para se manterem competitivas.
O essencial:
Burgess sublinhou a importância de começar por definir objectivos claros e alinhados com a estratégia empresarial, um princípio que continua a ser válido hoje em dia. No livro, identificou oito capacidades fundamentais da IA:
Reconhecimento de imagens
Reconhecimento de voz
Pesquisa e extração de informação
Agrupamento
Compreensão de linguagem natural
Otimização
Previsão
Compreensão (hoje)
Evolução de 2018 a 2025:
Desde que o livro foi escrito, a IA passou de uma tecnologia emergente para uma tecnologia dominante. A capacidade de "compreensão" que Burgess considerava futurista registou avanços significativos com o advento dos grandes modelos linguísticos (LLM) e das tecnologias de IA generativa, que ainda não tinham surgido em 2018.
quadro estratégico para decisões de investimento em IA
As quatro questões essenciais
Ao avaliar os investimentos em IA, é fundamental concentrarmo-nos nestas questões críticas:
Definição do problema comercial
Métricas de sucesso
Requisitos de implementação
Avaliação dos riscos
Nota: Este quadro de quatro perguntas provém dos conhecimentos actuais e não é explicitamente apresentado no livro de Burgess.
Criar uma estratégia de IA eficaz
O quadro de adoção:
Burgess propõe um quadro pormenorizado para a criação de uma estratégia de IA que inclui:
Alinhamento com a estratégia empresarial - Compreender como a IA pode apoiar os objectivos empresariais existentes
Compreender as ambições da AI - Definir se pretendido:
Melhorar os processos existentes
Transformar as funções empresariais
Criação de novos serviços/produtos
Avaliação da maturidade da AI - Determinar o atual nível de maturidade da organização, numa escala de 0 a 5:
Implementação tática de ferramentas de automatização (Nível 3)
Implementação tática de várias tecnologias de automatização (Nível 4)
Automatização estratégica de ponta a ponta (Nível 5)
Criação de um mapa de calor da AI - Identificação das áreas de maior oportunidade
Desenvolver a justificação comercial - Avaliar os benefícios "duros" e "suaves
Gestão da mudança - Planeamento da adaptação da organização
Desenvolver um roteiro de AI - Criar um plano a médio e longo prazo
Evolução de 2018 a 2025:
O quadro de Burgess continua a ser surpreendentemente relevante hoje em dia, mas precisa de ser complementado com considerações sobre:
Ética e regulamentação da IA (como a Lei da IA da UE)
Sustentabilidade ambiental da IA
Estratégias de IA responsáveis
Integração com tecnologias emergentes, como a computação quântica
Medir o ROI dos investimentos em IA
Os factores determinantes para o retorno do investimento:
Burgess identifica diferentes tipos de benefícios da IA, classificados como "duros" e "suaves":
Benefícios duros:
Redução de custos
Evitar custos
Satisfação do cliente
Conformidade
Atenuação dos riscos
Redução de perdas
Atenuação da perda de receitas
Geração de receitas
Benefícios suaves:
Mudança cultural
Vantagem competitiva
Efeito de auréola
Permitir outros benefícios
Possibilitar a transformação digital
A medição do ROI da IA tornou-se mais sofisticada, com quadros específicos para avaliar o impacto da IA generativa, que não existiam quando Burgess escreveu o livro.
Abordagens técnicas à implementação da IA
Tipos de soluções:
Burgess apresentou três abordagens principais para a implementação da IA:
Software de IA pronto a usar - Soluções prontas a usar
Plataformas de IA - fornecidas por grandes empresas de tecnologia
Desenvolvimento de IA à medida - Soluções personalizadas
Para os primeiros passos, sugeriu que se considerasse:
Prova de conceito (PoC)
Protótipos
Produto mínimo viável (MVP)
Teste do pressuposto mais arriscado (RAT)
Piloto
O que mudou:
Desde 2018, temos vindo a assistir:
democratização das ferramentas de IA com soluções sem código/baixo código
Melhoria drástica das plataformas de IA em nuvem
Crescimento da IA generativa e de modelos como GPT, DALL-E, etc.
Aumento das soluções AutoML que automatizam partes do processo de ciência de dados
Consideração dos riscos e desafios
Os riscos da inteligência artificial:
Burgess dedicou um capítulo inteiro aos riscos da IA, salientando que:
Qualidade dos dados
Falta de transparência - a natureza de "caixa negra" dos algoritmos
Enviesamento não intencional
Ingenuidade da IA - Limites da compreensão contextual
Dependência excessiva da IA
Escolha incorrecta da tecnologia
Actos maliciosos
Evolução de 2018 a 2025:
Desde que o livro foi escrito:
As preocupações com o enviesamento dos algoritmos tornaram-se uma questão crítica (pendente)
A segurança da IA tornou-se crítica à medida que as ameaças aumentam
A regulamentação da IA surgiu como um fator-chave
Os riscos de deepfakes e de desinformação gerada por IA tornaram-se significativos
As preocupações com a privacidade aumentaram com a utilização mais generalizada da IA
Criar uma organização de AI eficaz
Do livro de Burgess (2018):
propôs Burgess:
Criar um ecossistema de IA com fornecedores e parceiros
Criação de um Centro de Excelência (CoE) com equipas dedicadas
Considerar funções como Chief Data Officer (CDO) ou Chief Automation Officer (CAO)
Evolução de 2018 a 2025:
Desde então:
A função de Chief AI Officer (CAIO) tornou-se comum
A IA está agora frequentemente integrada em toda a organização, em vez de estar isolada num CdE
A democratização da IA conduziu a modelos operacionais mais distribuídos
Surgiu a importância da literacia em IA para todos os trabalhadores
Conclusão
Do livro de Burgess (2018):
Burgess concluiu com a importância de:
Não acredite na propaganda, mas concentre-se em questões comerciais reais
Iniciar o percurso de AI o mais rapidamente possível
Preparar a empresa para o futuro através da compreensão da IA
Adotar uma abordagem equilibrada entre otimismo e realismo
Evolução de 2018 a 2025:
O apelo de Burgess para "não acreditar no hype" continua a ser incrivelmente relevante em 2025, especialmente com o hype excessivo em torno da IA generativa. No entanto, a velocidade de adoção da IA tornou-se ainda mais crítica, e as empresas que ainda não iniciaram a sua jornada de IA encontram-se agora numa desvantagem significativa em comparação com aquelas que seguiram o conselho de Burgess de começar cedo (em 2018!).
O panorama da IA em 2025 é mais complexo, mais maduro e mais integrado na estratégia empresarial do que se poderia prever em 2018, mas os princípios fundamentais do alinhamento estratégico, da criação de valor e da gestão do risco que Burgess delineou continuam a ser surpreendentemente válidos.
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