Desafios na adoção da IA expostos em novo estudo global

Segundo um estudo da Conduktor, 43% das grandes empresas já utilizam data streaming para treinar ou operar IA, mas enfrentam obstáculos críticos ligados à qualidade dos dados, custos e segurança — desafios que atrasam a adoção plena destas tecnologias.

Um novo estudo da Conduktor, empresa especializada em plataformas de dados para IA, revela que a transição para sistemas baseados em inteligência artificial continua a enfrentar barreiras estruturais nas grandes organizações. O relatório, elaborado com 200 diretores de TI e de dados de empresas com faturação anual superior a 50 milhões de dólares, identifica problemas que afetam diretamente a precisão e a fiabilidade dos modelos.

De acordo com os autores do estudo, 43% dos inquiridos já utilizam data streaming para treinar ou operar sistemas de IA, enquanto 83% recorrem a estas tecnologias para automatização de processos e 51% para decisões em tempo real. Contudo, a expansão destas iniciativas está a ser travada pela qualidade inconsistente dos dados.

“O principal problema reside nos formatos e esquemas divergentes, que geram inconsistências nos modelos”, refere o relatório. As empresas apontam ainda a duplicação de eventos, responsável por distorções significativas nos outputs, e a presença de dados incompletos como fatores que reduzem a precisão dos sistemas.

Os desafios tornam-se mais críticos quando as organizações procuram escalar a infraestrutura de suporte à IA. A segurança e privacidade dos dados é citada por 72% dos responsáveis, tornando-se o maior obstáculo à expansão. Seguem-se os custos elevados de infraestrutura (59%) e a falta de capacidade de processamento em tempo real (58%).

Apesar das dificuldades, a perceção global é positiva. A maioria dos participantes (80%) considera boa a integração atual entre plataformas de data streaming e sistemas de IA, enquanto 9% a classificam como excelente.

O estudo conclui que a adoção de IA continuará a acelerar, mas salienta que a maturidade dos sistemas depende de investimentos consistentes em governança, qualidade dos dados e segurança avançada, fatores que permanecem críticos para o futuro da transformação digital.