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Presas no hype, 45% das empresas ainda não exploraram o potencial máximo da IA.

Apesar de a inteligência artificial (IA) continuar sendo um dos temas centrais nas discussões empresariais em 2025, quase metade das companhias (45%) não possui uma estratégia específica voltada à ferramenta, como indicado por uma pesquisa recente publicada pela ISC², organização especializada em treinamento para profissionais de segurança cibernética.

“Isso significa que, na prática, essa defasagem impede a maioria das empresas de transformar a IA em uma vantagem competitiva. Cria-se um ciclo de inovação limitado, que pode ser vulnerável aos concorrentes mais avançados”, comenta Vera Thomaz, CMO (Chief Marketing Officer) da Unentel, distribuidora de soluções tecnológicas para o mercado B2B.

Entre os fatores que levam a esse cenário podemos destacar a capacitação e a qualificação profissional, já que a IA exige mão de obra especializada para ser implementada e efetivamente aproveitada. Outra barreira é a dificuldade de integrar a IA ao longo da cadeia de suprimentos, principalmente devido à infraestrutura tecnológica limitada.

“Sem uma base tecnológica sólida e adaptável, torna-se desafiador processar grandes volumes de dados e implementar soluções avançadas de forma eficaz. A falta de padronização e consistência nas bases de dados, aliada à dependência de sistemas antigos e pouco flexíveis, também torna a inserção da IA demorada, complexa e cara”, continua Vera.

Além disso, ainda existem dúvidas e incertezas acerca da regulamentação e ética para esse tipo de tecnologia, com uma preocupação voltada para o risco de vazamento de dados, gerando hesitação em parte dos empresários brasileiros. Mas, ao contrário do que se pensa, a segurança digital é outra área aprimorada por meio da IA. Atualmente, existem múltiplos modelos de inteligência artificial no mercado que conseguem facilitar a detecção de fraudes e ameaças cibernéticas em tempo real, protegendo tanto os dados da empresa quanto dos clientes. 

Esse tipo de tecnologia também tem o potencial de otimizar processos complexos, fazer análises preditivas, identificar riscos, padronizar e estruturar informações de forma dinâmica, representando uma forte vantagem competitiva, principalmente em termos de produtividade.

“Empresas que estão investindo na capacitação, modernização e integração da IA em suas operações estarão um passo à frente da concorrência, conquistando mais agilidade, inovação e rentabilidade no mercado”, conclui a CMO.

  • 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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