Principais dicas para enfrentar esses seis desafios de integração da IA

Com a era da IA tomando forma, as empresas estão cada vez mais procurando a melhor forma de integrar a inteligência artificial a seus sistemas existentes. Considere a Coca-Cola Europacific Partners, uma empresa global de bebidas que incorporou análise de dados impulsionada por IA como parte de sua jornada de transformação de compras. Esse esforço resultou em mais de US$ 40 milhões em benefícios comerciais gerais, incluindo US$ 5 milhões em economias anuais de custos e evitações^.1

O embedding da IA nos processos de negócios é um componente vital das iniciativas de transformação digital. A IA automatiza tarefas repetitivas, ajuda a aumentar a eficiência, auxilia na descoberta de insights praticáveis e leva a tomadas de decisão mais rápidas e inteligentes.

A integração de IA varia de acordo com o setor, as necessidades de negócios e os casos de uso. Os varejistas de comércio eletrônico, por exemplo, podem empregar análise preditiva de dados para forecasting de vendas, mecanismos de recomendação para sugestões de produtos personalizadas e assistentes virtuais equipados com processamento de linguagem natural (NLP) para aprimorar a experiência do cliente. Empresas de fabricação, enquanto isso, podem implementar agentes de IA para gerenciamento de inventário e cadeia de suprimentos otimização, manutenção preditiva para ativos robóticos e chatbots como o ChatGPT para suporte ao cliente.

Para muitas organizações, no entanto, a integração da IA está longe de ser perfeita. Elas podem enfrentar obstáculos como problemas de compatibilidade, problemas técnicos ou interrupção das operações comerciais.

Aqui estão os desafios comuns que as empresas podem encontrar e dicas para enfrentá-los para um processo de integração de IA mais tranquilo.

Em um estudo do IBM Institute for Business Value (IBV), 72% dos CEOs afirmam que dados proprietários são fundamentais para liberar o valor da IA generativa.² Mas muitas empresas lidam com conjuntos de dados incompletos, desatualizados ou isolados. De acordo com outro estudo do IBV, algumas das principais barreiras que os diretores de dados enfrentam ao usar os dados de sua organização para impulsionar a IA incluem acessibilidade, precisão, integralidade, consistência e integridade.³

Principais dicas:

• Realize auditorias para identificar fontes de dados em toda a sua organização e avaliar o estado atual de seus dados, sinalizando quaisquer lacunas ou pontos fracos.²

• Invista em limpeza, formatação e rotulagem de dados.

• Estabeleça um framework que ajude a garantir dados de alta qualidade, levando em consideração precisão, integralidade e consistência, entre outras dimensões.²

• Use uma plataforma de dados nativa da nuvem que promova a colaboração em tempo real entre silos e torne os dados mais acessíveis, não importa onde residam.²

• Crie uma estratégia de governança de dados que sirva como um roteiro para um gerenciamento de dados eficaz, abrangendo coleta, armazenamento e uso.

O processo de integração exige conhecimentos e habilidades específicos para construir, implementar e manter sistemas de IA. As empresas podem achar difícil formar uma equipe equilibrada com todos os especialistas certos, sejamarquitetos de IA, cientistas de dados ou engenheiros de aprendizado de máquina.

Principais dicas:

• Invista na qualificação de sua força de trabalho existente por meio de programas de treinamento e desenvolvimento de IA.

• Contrate novos talentos com o conhecimento necessário se estiver dentro do seu orçamento.

• Considere consultores ou especialistas terceirizados que oferecem serviços de integração de IA. Esses provedores podem preencher qualquer lacuna de habilidades de curto prazo enquanto você desenvolve seus recursos de IA de longo prazo.

Os custos de integração da IA podem ser altos, especialmente no início. Para acompanhar as atuais tecnologias de IA, as empresas podem precisar atualizar sua infraestrutura de TI e modernizar as aplicações legadas. Os custos contínuos de manutenção também devem ser mantidos em mente. Todas essas despesas se somam, consumindo recursos financeiros.

Principais dicas:

• Adote uma abordagem em fases, começando com pequenos projetos em funcionalidades menores. Isso lhe dá uma ideia dos custos iniciais, permite que você avalie o valor e a escalabilidade e lhe dá a oportunidade de medir o ROI da IA.

• Ao modernizar sistemas de legado, opte por soluções mais econômicas, como plataformas baseadas na nuvem, APIs ou middleware, e modelos de IA pré-treinados que podem receber ajuste fino em vez de ser treinados a partir do zero.

Sistemas orientados por IA inadvertidamente aprendem vieses que podem estar presentes em dados de treinamento e exibidos em algoritmos de aprendizado de máquina. Esses vieses aprendidos podem se infiltrar na implementação de modelos, levando a resultados potencialmente prejudiciais, como plataformas de recrutamento que discriminam com base no gênero ou ferramentas de IA preditiva na área da saúde que retornam resultados com menor precisão para grupos historicamente marginalizados.

Enquanto isso, as alucinações de IA acontecem quando ferramentas de computer vision impulsionadas por IA generativa ou grandes modelos de linguagem produzem saídas aparentemente corretas, mas completamente fabricadas ou totalmente imprecisas. As alucinações de IA são uma funcionalidade intrínseca da natureza não determinística desses modelos e geralmente aparecem durante raciocínios complexos, interações estendidas ou sequências longas.

A integração eficaz da IA exige o gerenciamento ativo dos riscos associados aos vieses e às alucinações da IA, pois ambos podem ser prejudiciais a uma empresa se não forem tratados.

Principais dicas:

• Introduza práticas que cultivem justiça e precisão, como reunir equipes diversas de desenvolvimento de IA, empregar conjuntos de dados de treinamento representativos e incorporar uma abordagem humana no processo ou supervisão humana em todo o processo de integração.

• Implemente processos de mitigação de vieses e alucinações em todo o ciclo de vida da IA. Isso envolve selecionar o modelo de aprendizado mais apropriado, definir boundaries que limitam os possíveis resultados e delinear limites probabilísticos claros, testes rigorosos, monitoramento contínuo e refinamento contínuo.

• Desenvolva uma estratégia de governança de IA que abrange frameworks, políticas e normas que orientam o desenvolvimento e o uso de IA responsável.

Manter os dados privados e seguros deve ser uma prioridade para as empresas. “Sistemas de IA sem governança são mais propensos a sofrer violações e mais onerosos quando isso acontece”, de acordo com o relatório do custo das violações de dados de 2025 da IBM.⁴ Embora o relatório tenha descoberto que apenas uma pequena porcentagem da população pesquisada (13%) sofreu violações dos modelos ou aplicações de IA, dessas pessoas comprometidas, 97% não tinham controles de acesso à segurança adequados.⁵ Como resultado, 60% dos incidentes de segurança relacionados à IA levaram a dados comprometidos, enquanto 31% levaram à interrupção operacional.⁵

Principais dicas:

• Fortaleça a segurança de identidade adotando métodos de autenticação modernos e resistentes a phishing, como chaves de acesso, e implementando controles operacionais robustos para identidades não humanas, como agentes de IA. ⁴

• Fortaleça os fundamentos de cibersegurança, incluindo controle de acesso, criptografia e gerenciamento de chaves.⁴

• Instrua regularmente seus funcionários sobre as ameaças emergentes de IA e as melhores práticas.

• Atualize e teste periodicamente suas estratégias de resposta a incidentes para incluir cenários relevantes que lidem com as complexidades e riscos exclusivos introduzidos pela IA.

A mudança normalmente traz resistência. Essa resistência de suas equipes pode ocorrer na forma de preocupações com segurança no emprego e mudança de função, evitação de integração com novas tecnologias ou ceticismo em se adaptar a fluxos de trabalho modificados. Não importa o quão sofisticadas sejam suas ferramentas de IA ou quão bem elas tenham sido incorporadas em sua organização, se a adoção for baixa, todos os seus esforços serão em vão.

Principais dicas:

• Envolva seus funcionários desde o início, levando em conta o feedback deles durante todo o processo de integração da IA.

• Inicie uma mudança de mentalidade, enquadrando a IA como um sistema projetado para aumentar (não substituir) os recursos humanos, permitindo que a equipe se concentre em tarefas de maior valor.

• Forneça treinamentos direcionados, como percorrer um fluxo de trabalho específico com suas equipes, para que elas possam ver imediatamente os benefícios tangíveis.

• Ofereça suporte contínuo não apenas sobre como usar tecnologias de IA, mas também sobre como interpretar os insights que elas geram para uma tomada de decisão mais embasada.

• Promova uma cultura colaborativa e preparada para IA, elaborando estratégias para trabalhar de forma construtiva juntamente com a IA.

Ao estar ciente desses desafios e saber como superá-los, você estará no caminho certo para agilizar o processo de integração e realizar todo o potencial da IA para sua empresa.