Nova Pesquisa Descobre que Equilibrar a Facilidade de Uso da IA com a Confiança é o Maior Desafio dos Líderes Empresariais

Um relatório recente da CIO revelou que as empresas estão investindo até 250 milhões de dólares em IA, apesar de ter dificuldade em provar o retorno sobre o investimento. Os líderes empresariais estão em busca de produtividade, mas com a integração de novas tecnologias, surge a necessidade de possivelmente refatorar aplicativos existentes, atualizar processos e inspirar os trabalhadores a aprender e se adaptar ao ambiente empresarial moderno.

Nate MacLeitch, CEO da QuickBlox, realizou uma pesquisa com 136 executivos para descobrir as realidades da adoção da IA – analisando as principais prioridades, principais preocupações e onde eles buscam informações confiáveis sobre as ferramentas prospectivas em 2025.

Estamos Sacrificando a Confiança em Favor da Eficiência?

Os resultados da pesquisa encontraram que a facilidade de uso e integração (72,8%) é o principal driver ao selecionar ferramentas de IA empresariais. No entanto, quando questionados sobre suas principais preocupações durante o processo de seleção, 60,3% votaram na privacidade e segurança como suas maiores preocupações. Esse destaque para a facilidade de uso, no entanto, levanta questões sobre se a segurança está sendo adequadamente priorizada.

Está se tornando mais fácil para humanos e máquinas se comunicarem, permitindo que os usuários da IA realizem mais tarefas com maior proficiência. As empresas podem automatizar tarefas, otimizar processos e tomar decisões melhores com análises de usuário amigáveis.

A IA impulsionada por API e microsserviços permitirá que as empresas integrem funções de IA avançadas em seus sistemas existentes de forma modular. Combine isso com soluções sem código, auto-ML e assistentes virtuais multimodais controlados por voz e essa abordagem acelerará o desenvolvimento de aplicativos personalizados sem exigir expertise extensa em IA.

Através da exploração contínua e otimização, a IA deve adicionar USD 4,4 trilhões à economia global. A parte crucial e complexa a ser considerada hoje é verificar se essas soluções pré-construídas atendem às práticas regulamentares e éticas de IA. Criptografia forte, controle de acesso rigoroso e verificações regulares mantêm os dados seguros nesses sistemas de IA.

Também é importante verificar quais estruturas de IA éticas os provedores seguem para construir confiança, evitar danos e garantir que a IA beneficie a todos. Algumas estruturas notadas incluem, o AI Act da UE, Princípios de IA da OCDE, Estrutura de Ética de IA da UNESCO, Diretrizes de Design Eticamente Alinhadas (EAD) do IEEE e Estrutura de Gerenciamento de Risco de IA do NIST.

O que os Líderes Precisam e Onde Eles Vão para Obter?

Embora as preocupações com a privacidade dos dados tenham sido as maiores preocupações dos líderes durante a fase de seleção da IA, quando questionados sobre os desafios de integração, apenas 20,6% os classificaram como uma questão primária. Em vez disso, 41,2% dos líderes disseram que os custos de integração estavam em mente.

Interessantemente, no entanto, quando questionados “Qual apoio adicional você precisa?”, a resposta “Mais opções acessíveis” foi classificada como a mais baixa, com os líderes mais focados em encontrar treinamento e educação (56,6%), soluções personalizadas (54,4%) e suporte técnico (54,4%). Isso sugere que as pessoas não estão apenas procurando as opções mais baratas – elas estão procurando provedores que possam apoiá-las com integração e segurança. Eles preferem encontrar parceiros confiáveis para guiá-los através de métodos de proteção de privacidade de dados adequados e estão dispostos a pagar por isso.

Fontes de informação externas são as principais quando se pesquisa quais aplicações de IA os líderes podem confiar. Quando questionados para escolher entre plataformas de redes sociais, blogs, plataformas de comunidade e diretórios online como sua fonte de informação mais confiável ao decidir sobre ferramentas, uma maioria igual de 54,4% disse LinkedIn e X.

É provável que essas duas plataformas tenham sido as mais confiáveis devido à grande quantidade de profissionais disponíveis para se conectar. No LinkedIn, os líderes podem seguir páginas de empresas, melhores práticas, informações de produtos e interesses compartilhados por meio de posts, revisar comentários de pares e até mesmo iniciar conversas com outros pares para obter insights de experiências em primeira mão. Da mesma forma, no X, os líderes podem seguir especialistas da indústria, analistas e empresas para se manterem informados sobre os últimos desenvolvimentos. A natureza rápida da plataforma significa que, se uma ferramenta de IA está em tendência, os membros da plataforma vão ouvir sobre ela.

No entanto, o potencial para desinformação e opiniões tendenciosas existe em qualquer plataforma de mídia social. Os tomadores de decisão devem ser conscientes de considerar uma combinação de pesquisa online, consultas de especialistas e demonstrações de fornecedores ao tomar decisões de compra de ferramentas de IA.

A Liderança Pode Evoluir Rápido o Suficiente?

A expertise interna limitada para gerenciar a IA foi listada por 26,5% como sua segunda maior preocupação durante a integração, segunda apenas aos custos de integração. Um estudo recente da IBM sobre a IA no local de trabalho encontrou que 87% dos líderes empresariais esperam que pelo menos um quarto de sua força de trabalho precise ser requalificado em resposta à IA gerativa e automação. Enquanto encontrar o parceiro certo é um bom começo, quais estratégias os líderes podem usar para treinar as equipes sobre as informações necessárias e alcançar adoção bem-sucedida?

Devagar e sempre vence a corrida, mas tente fazer cada minuto contar. Os líderes empresariais devem perceber a conformidade regulatória e preparar suas operações e força de trabalho. Isso envolve criar estratégias de governança de IA eficazes baseadas em cinco pilares: explicabilidade, justiça, robustez, transparência e privacidade.

Ajuda quando todos estão na mesma página – com funcionários que compartilham seu entusiasmo para adotar estratégias mais eficientes. Comece mostrando a eles o que está em jogo para eles. Lucros mais altos? Cargas de trabalho menos estressantes? Oportunidades de aprender e avançar? Ajuda a ter evidências para respaldar suas afirmações. Esteja preparado para entregar algumas vitórias rápidas ou projetos-piloto que resolvam pontos de dor mais simples. Por exemplo, em um cenário de saúde, isso poderia ser a transcrição de chamadas de pacientes e o preenchimento automático de formulários de intake para aprovação de médicos.

No entanto, você não pode prever o que está na mente de todos, então é importante criar espaços onde as equipes se sintam confortáveis em compartilhar ideias, preocupações e feedback sem medo de julgamento ou represália. Isso também oferece a chance de descobrir e resolver pontos de dor que você não sabia que existiam. Fomentar a segurança psicológica também é crucial ao se adaptar a novos processos. Enquadre falhas como experiências de aprendizado valiosas, não como contratempos, para ajudar a encorajar o momentum para a frente.

Adotar a IA nos negócios não é apenas sobre ganhos de eficiência – é sobre encontrar o equilíbrio certo entre usabilidade, segurança e confiança. Embora as empresas reconheçam o potencial da IA para reduzir custos e otimizar operações, elas enfrentam desafios reais, incluindo despesas de integração e uma necessidade crescente de habilidades específicas de IA. Os funcionários se preocupam com a perda de empregos, e a liderança deve abordar proativamente esses medos por meio de iniciativas de transparência e capacitação. Uma governança de IA robusta é fundamental para navegar pela conformidade, considerações éticas e proteção de dados. Em última análise, fazer a IA funcionar no mundo real depende de comunicação clara, benefícios tangíveis e uma cultura de segurança que encoraja a experimentação. Medos por meio de iniciativas de transparência e capacitação. Uma governança de IA robusta é fundamental para navegar pela conformidade, considerações éticas e proteção de dados. Em última análise, fazer a IA funcionar no mundo real depende de comunicação clara, benefícios tangíveis e uma cultura de segurança que encoraja a experimentação.