Enquanto o mundo caminha para investimentos da ordem de US$ 1 trilhão em inteligência artificial e espera por uma adição de US$ 15 bilhões ao PIB global até 2030 em decorrência do seu uso, desafios e barreiras ao uso da tecnologia e mesmo algum ceticismo em relação ao seu real impacto persistem. Entre os principais pontos de atenção, estão: dados, regulação e conhecimento, como foi discutido em painel durante o Dell Technologies World 2025, em Las Vegas. 

JJ Davis, vice-presidente de relações corporativas da Dell Technologies, abriu a conversa lembrando que os desafios e discussões são diversos, passando por liderança, acesso, confiança, impacto na sociedade, além dos três pontos centrais que trazemos na abertura deste texto que surgiu como ponto comum entre as participantes da conversa. 

A futurista Amy Webb, resumiu os três pontos como sendo as principais barreiras que ela visualiza quando o assunto é inteligência artificial. Especificamente sobre dados, ela frisou que não se trata apenas de quantidade, mas qualidade e atualização constante sob pena de os modelos falharem. Já em regulação, ela alertou para a quantidade de discussões em curso globalmente e compartilho que, mesmo nos Estados Unidos, o assunto ganha força e comentou que, por lá, por exemplo, a maneira como um dado pode ser usado no estado do Arizona não se aplica em Connecticut. Por fim, ela trouxe um ponto que nos pega a todos que é o conhecimento.

“O excesso de confiança em parceiros externos é um problema. Trabalhamos em planejamentos estratégicos e vemos muitos CTOs com problemas para gerenciar IA. Vocês precisam desenvolver capacidades internamente, se ficarem ancorados em parceiros externos, vocês não vão desenvolver o que precisam”, explicou a futurista. Para ela, depender 100% de um agente externo para estratégia é como se aconselhar com quem não conhece sua realidade por completo.

Amy ensina que mesmo para empresas e instituições de menor porte, a recomendação é não depender 100% do externo. Para ela é importante que se faça algum piloto com a tecnologia, pois isso ajudará no desenvolvimento das capacidades internas. E essa posição não significa abrir mão ou se restringir a alianças. “Computação está se tornando algo diferente e IA se conecta com esse momento. Faça parcerias, mas tenha em mente que essas sejam as parcerias mais adequadas. Desenvolva capacidades em sua organização e prepare para que ela tenha mais flexibilidade porque virão muitas mudanças. Sem flexibilidade você não desenvolverá essas capacidades.”

Em linha com o que Amy trouxe, China Widener, vice-chair de tecnologia, mídia e telecomunicações na Deloitte, reforçou a criticidade envolvendo governança e a importância do diálogo entre as diferentes áreas nas organizações para se construir algo aderente ao novo momento. “Você precisa monitorar o que acontece na regulação por conta das mudanças e a governança precisa estar no foco, ela é algo crítico. Não é apenas sobre a tecnologia que demanda uma regra, mas falamos de algo multidisciplinar. Você precisa colocar na mesa de discussão a TI, a área de risco, compliance, risco e as demais áreas de negócio”.

O desafio que reside em dados afeta não apenas a estratégia para tratar, organizar e dar o direcionamento correto para as informações, mas a própria infraestrutura necessária para processar essa informação, como ressaltou Ana Oliveira, diretora de arquitetura e engenharia da Dell Technologies. “Gerir o dado é importante, temos diferentes soluções, mas não é só isso, é preciso ter o melhor dado e manter essa base atualizada, machine learning é dado puro”, comentou. “Em infraestrutura temos desafio pelo processamento que os modelos de IA demandam. Quanto mais complexo dado, mais infraestrutura você vai precisar.”

Apesar de não ser uma barreira em si, mas um desafio enfrentado pelas empresas que adotam IA e que as participantes concordaram, a falta de estratégia para aplicação de IA ainda persiste nas empresas. Barreiras como dados, conhecimento, regulação, infraestrutura, governança são, muitas vezes, ignoradas pelo frisson de se implantar a tecnologia sem um plano apropriado ou mesmo sem ter ideia do que problema a ser resolvido. “Pense na necessidade do negócio”, frisou Ana. “Você precisa escolher o problema a ser resolvido, não é tecnologia por tecnologia e, apenas depois, olhar se é essa a melhor solução”, complementou China. “Se você não tem um plano que todos entendam e andem na mesma direção, com KPIs, você tera problemas”, finalizou Amy.

O interessante da discussão, além dos alertas e ensinamentos sobre melhor a forma de abordar IA e de como trabalhar a tecnologia dentro de uma estratégia mais ampla, é que os tópicos trazidos pelas especialistas estão em debate há alguns anos. Um paper da McKinsey de 2018 já listava como barreira a maioria dos pontos citados no painel, incluindo falta de estratégia de IA, falta de talentos, infraestrutura adequada para suportar os modelos e dados (disponibilidade e regra de uso). Se sete anos depois os temas seguem como desafios e barreiras mapeados, trata-se de um indicador importante de que o caminho rumo a uma IA mais estratégica e responsável ainda será longo.