Inteligência artificial e nuvem: onde falham as promessas de transformação digital?

No escritório da SAP em Buenos Aires*, jornalistas de toda a América Latina foram recebidos para uma análise dos rumos da transformação digital no continente. A SAP, reconhecida por suas soluções empresariais, organizou o evento para debater duas das promessas tecnológicas mais discutidas no cenário atual: nuvem e inteligência artificial.

À frente da apresentação, Ignacio Perrone, diretor de pesquisa da Frost & Sullivan, propôs uma provocação. “Estamos mais perto de 2050 do que de 1990”, ele diz, enquanto projeta os números de uma pesquisa que revela o cenário de adoção de tecnologia entre empresas da região. É um futuro próximo, mas ainda incerto.

O estudo da Frost & Sullivan aponta que 77% das empresas na América Latina indicam que melhorar a experiência do cliente é sua prioridade de negócios, seguida pelo aumento da eficiência operacional (75%) e pelo crescimento da receita (74%). Essas metas, segundo a pesquisa, sustentam o interesse corporativo pela nuvem e pela inteligência artificial, duas tecnologias impulsionadas globalmente pela SAP. Mas o entusiasmo inicial enfrenta obstáculos práticos, especialmente quando se trata dos custos e do retorno sobre o investimento (ROI).

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Nuvem: a volta ao servidor físico

No caso da nuvem, a promessa de escalabilidade e flexibilidade esbarra em um fator inesperado para muitas empresas: o custo. “Empresas descobriram que, na verdade, não era tão barato quanto parecia ou que mudanças no plano original acabaram encarecendo a operação”, comenta Perrone.

Cerca de 46% dos entrevistados mencionaram os custos como um dos principais desafios para a adoção da nuvem. É essa percepção que tem motivado o movimento de “repatriação de dados”, que consiste em migrar informações de volta para servidores próprios após uma experiência inicial na nuvem. Mas, segundo o diretor, o fenômeno não é exclusivo. “Vemos isso acontecer nos Estados Unidos também. Empresas grandes, ao perceberem que a nuvem não oferecia o controle necessário ou que o suporte técnico ficou aquém do esperado, decidiram retornar ao servidor físico”, explica.

Outro dado relevante é a segurança de dados, uma preocupação para 44% dos entrevistados. Regulamentos de proteção de dados cada vez mais rígidos também têm contribuído para a repatriação, com empresas buscando proteger informações críticas de maneira mais controlada e direta.

O desafio do ROI em IA

A inteligência artificial, por sua vez, também é um campo de expectativas e decepções. A pesquisa mostra que 32% das empresas na região já possuem uma implementação ativa de IA, enquanto outras 25% estão na fase de aprendizado e 29% estão desenvolvendo protótipos. Embora os números indiquem um avanço, a dificuldade de comprovar o retorno sobre o investimento torna a IA um enigma para muitos executivos.

Por isso, para 50% das empresas, a avaliação do ROI ainda é o principal obstáculo​. Isso ocorre porque a IA é amplamente vista como uma tecnologia exploratória, cujos benefícios diretos nem sempre são mensuráveis. Perrone explica que muitos projetos de IA estão associados à melhoria da experiência do cliente, mas não necessariamente a um aumento direto de receita. “Você implementa um chatbot, por exemplo, para agilizar o atendimento, mas quantificar quanto isso realmente aumenta o lucro é complicado,” observa ele.

Inteligência Artificial e nuvem: ferramentas limitadas pelo custo

Em relação aos impulsionadores, a pesquisa da Frost & Sullivan mostra que 62% das empresas veem a eficiência operacional como o principal benefício da IA, seguido pela melhora na experiência do cliente (45%) e pelo desejo de tomar decisões baseadas em dados (45%). Contudo, na prática, o ROI imediato ainda é difícil de alcançar, o que leva muitas empresas a focarem em projetos menores e de impacto direto, como a automação de tarefas operacionais. “O problema é que, ao focar exclusivamente em redução de custos, você limita a capacidade de inovação da tecnologia”, explica Perrone.

Diante dessas dificuldades, algumas empresas começam a adotar uma abordagem mais conservadora em IA, concentrando esforços onde a economia de custos é mais visível. Perrone observa que o mesmo ocorreu com a Internet das Coisas (IoT): “Quando o custo se tornou um impeditivo, os projetos de IoT se restringiram a soluções específicas que reduzissem despesas”, diz ele. No caso da IA, sem um retorno financeiro previsível, a tecnologia é aplicada de forma limitada, tornando-se mais uma ferramenta de contenção de custos do que de inovação.