Pequenas empresas brasileiras aceleram a adoção de IA

São Paulo - Trabalhando por tantos anos na indústria de tecnologia, vi de perto o entusiasmo do brasileiro por novidades tecnológicas, seja entre consumidores, seja entre usuários profissionais e empresas de todos os portes. Com a Inteligência Artificial não seria diferente.

Diversas estatísticas apontam para uma alta adoção das ferramentas de IA aqui no Brasil, mas hoje quero me debruçar sobre a pesquisa "Transformação Digital nos Pequenos Negócios" do Sebrae, feita em parceria com o Meta Instituto de Pesquisa, divulgada na semana passada.

Enquanto aqui 52% dos pequenos empreendedores usaram uma ou mais ferramentas de IA nas duas semanas anteriores à entrevista, um levantamento semelhante feito nos Estados Unidos pelo U.S. Census Bureau mostrou que apenas 21% dos pares americanos já haviam incluído a IA no seu dia a dia. É um exemplo evidente deste pioneirismo dos brasileiros diante de novas tecnologias.

Segundo a pesquisa do Sebrae, os pequenos empresários têm usado a IA para melhorar tarefas que eles mesmos já faziam, atendimento, conteúdo para redes sociais, organização do dia a dia.

Faz total sentido. Quem nunca teve uma grande equipe para cuidar dessas tarefas não tem muito o que perder ao adotar uma ferramenta de IA. O microempreendedor que atende sozinho, o dono da loja de bairro, o profissional liberal que também é o próprio financeiro e o próprio marketing. Para essas pessoas, não se trata de substituir um time e sim de ter um time que nunca existiu.

E o tempo de aprovação do projeto-piloto?

No entanto, a velocidade em colocar a IA pra jogo não segue o mesmo ritmo nas grandes empresas. Segundo um levantamento recente da consultoria McKinsey, as chamadas indústrias avançadas, como automotiva, aeroespacial, de máquinas e equipamentos, aqui no Brasil, investem em tecnologia e IA num patamar próximo da média de seus pares globais. O problema não é falta de investimento. É a dificuldade de sair do piloto.

O estudo, que entrevistou líderes de mais de 30 grandes empresas que respondem por 40% do PIB das Indústrias Avançadas no Brasil, mostrou que mais da metade dessas empresas leva de seis a 12 meses só para implementar um piloto bem-sucedido, e apenas 24% conseguem transformar a iniciativa em algo prático para toda a operação. Apenas 7% chegam a uma transformação completa.

As grandes indústrias têm orçamento, equipe, comitê de inovação, mas travam na hora de sair do teste para o uso real. Às vezes, o motivo é a inconsistência na uniformização de dados, mas, em muitos casos, a raiz é cultural. A McKinsey chamou isso de “Purgatório de Pilotos”. O pequeno negócio, sem nada disso, tem um caminho bem mais curto para atravessar. Ele testa uma ferramenta na terça e na quinta já está rodando, porque não existe camada de aprovação no meio do caminho.

Isso reflete bastante o que tenho observado no meu atual momento, em que divido minhas atividades profissionais atuando em conselhos de grandes empresas e como mentora de uma startup de healthcare. E acho importante essa discussão mais aprofundada que aparece nas corporações maiores, porque obviamente enfrentam mais riscos nas mudanças.

Minha contribuição tem sido sempre estimular a adoção da mentalidade de aprendizado, de aceitar e aprender com os erros e principalmente de garantir que a inovação permeie a organização e não fique confinada no silo de um departamento."

Uso de IA na área de saúde

Os exemplos de avanço real que tenho visto com a inteligência artificial em startups de saúde são animadores, porque combinam a velocidade com as oportunidades tecnológicas, obviamente com todo o cuidado quanto aos limites de privacidade e acesso a dados.

Uma aplicação concreta que tem surgido é a possibilidade de se consolidar os dados do paciente – desde que autorizado –, ampliando a capacidade de se fazer diagnósticos mais completos e precoces. Por exemplo, um médico pede uma série de exames com um determinado fim. Ao combinar estes resultados com outros elementos e cruzando dados, pode-se encontrar de forma preditiva tendências e riscos que antecipam diagnósticos, direcionando a tomada de ações que originalmente não estavam no radar do médico. Isso pode literalmente salvar vidas.