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O Brasil pode alcançar +13 pontos no PIB com IA até 2035, mas a falta de dados e capacitação ameaça esse avanço.

Quase unânimes (96%) em afirmar que vão ampliar os investimentos em Inteligência Artificial (IA) neste ano, os CIOs, diretores de Tecnologia de Informação, enfrentam um paradoxo: apenas 49% dizem que suas equipes estão preparadas e 46% relatam insuficiência de dados para sustentar os projetos, conforme recente estudo da PwC. Outro levantamento da própria PwC aponta que, se bem implementada, a adoção da IA pode adicionar até 13 pontos percentuais ao PIB brasileiro até 2035, reforçando a urgência em superar esses desafios.

Mas o que fazer quando a empresa já enxerga o valor da IA e esbarra na falta de dados ou de preparo do time?

“A tecnologia por si só não basta. Sem treinamento adequado e dados de qualidade, o investimento em IA pode não gerar o impacto esperado. E esse também é um papel dos líderes; capacitar pessoas, garantir suporte técnico robusto e integrar sistemas para transformar IA em vantagem competitiva real”, afirma João Neto, CRO da Unentel.

A governança da IA também está em construção: só 42% das empresas possuem políticas estruturadas e 49% estão em implementação, segundo a Logicalis. Ainda assim, os resultados aparecem rápido: 77% das companhias que investiram nos últimos 12 meses já registraram retorno sobre o investimento.

“Ou seja, mesmo com as lacunas estruturais, a IA já mostra resultados concretos, o que torna mais urgente investir em capacitação e boas práticas de governança. Ainda há muito espaço para ampliá-las e ter mais retorno em resultados”, continua CRO.

Outro dado importante, apontado pelo Gartner, indica que 63% das empresas com alto nível de maturidade em IA já acompanham os resultados de seus projetos por meio de métricas sólidas de ROI e satisfação do cliente. No entanto, menos da metade dessas organizações conseguem manter seus projetos de IA operacionais por três anos ou mais, o que reforça a importância de estratégias estruturadas e de longo prazo.

Para que esses investimentos em IA sejam duradouros e transformadores, é necessário elevar a confiança e a capacidade operacional das equipes, fortalecer a gestão de dados e consolidar uma cultura de aprendizado contínuo, trinômio que, para João Neto, é fundamental para garantir que a inovação realmente se traduza em valor de negócio.

“Não basta investir: é preciso preparar o terreno para que dados, pessoas e cultura caminhem juntos”, encerra o executivo.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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