Antes de tudo, é importante mencionar que neste momento, na metade de janeiro de 2025, a inteligência artificial (IA) ainda não está pronta para transformar todas as áreas da economia. Algoritmos de machine learning frequentemente apresentam limitações como vieses, erros de classificação e dificuldades em generalizar para contextos fora de seu conjunto de treinamento.
Além disso, os custos computacionais de treinar e operar modelos avançados, especialmente os baseados em transformers, permanecem elevados, e sua integração com sistemas legados ou infraestrutura organizacional exige conhecimento técnico especializado e esforço considerável.
Mesmo assim, todas as organizações precisam começar a adotar modelos avançados de IA urgentemente.
Como toda tecnologia revolucionária, o principal gargalo para que o potencial transformador da IA seja atingido é a barreira humana. O conceito econômico de difusão tecnológica, desenvolvido originalmente por Everett Rogers, postula que as inovações sempre enfrentam muita lentidão devido a resistências culturais, sociais e organizacionais, que impactam a adoção e a aceitação de novas tecnologias.
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Para superar as resistências humanas e institucionais à IA, é necessário começar agora a investir em estratégias que mitiguem a aversão ao risco e promovam uma cultura orientada por dados, além de capacitar equipes com as habilidades técnicas necessárias para integrar novos algoritmos aos processos existentes.
Mesmo que os retornos imediatos sejam limitados, investir agora em IA é necessário para que as organizações comecem a superar os desafios inerentes à sua adoção e estejam prontas para explorar integralmente o potencial transformador desses sistemas assim que os algoritmos alcançarem uma maior capacidade.
Esse investimento inicial precisa abranger não apenas a infraestrutura computacional, mas também o desenvolvimento de capital humano, com capacitação em áreas como modelagem preditiva de machine learning e engenharia de bancos de dados, além da reestruturação de todos os processos organizacionais para se preparar para fluxos de trabalho habilitados por IA.
As organizações que não agirem hoje arriscam ficar presas em trajetórias tecnológicas obsoletas, enquanto líderes científicos e empresariais visionários abrirão caminho para capturarem as oportunidades de uma economia profundamente transformada pela inteligência artificial.
A hesitação de hoje será o atraso de amanhã. O momento de agir não será somente quando os algoritmos estiverem prontos, mas agora enquanto ainda há tempo de construir a base necessária para liderar essa revolução.