Apesar dos resultados já tangíveis, as empresas francesas enfrentam dificuldades para expandir o uso da IA generativa. O novo relatório "O ROI radical da IA generativa" da Snowflake destaca um retorno sobre investimento mensurável, mas com compromissos orçamentários ainda modestos.
Realizado pelo Enterprise Strategy Group (ESG) para a Snowflake, o estudo baseia-se nas respostas de 1.900 líderes e responsáveis de TI em nove países, incluindo a França. Ele destaca uma dinâmica global de adoção da GenAI, impulsionada por resultados iniciais considerados positivos. Assim, 92% das empresas ditas pioneiras acreditam que seus projetos de IA generativa foram rentáveis, com um retorno sobre investimento médio de 41%.
Os casos de uso se expandem: 70% dos entrevistados declaram utilizá-la nas operações de TI, 65% em cibersegurança, 56% no suporte ao cliente e 44% no marketing. Mais da metade (55%) prioriza soluções destinadas aos funcionários para melhorar sua eficiência e 88% já observam ganhos significativos de produtividade.
No plano tecnológico, as estratégias se fortalecem: 96% das empresas pioneiras afirmam treinar, ajustar ou enriquecer seus próprios modelos de linguagem, e 59% planejam implantar pelo menos três dentro de um ano. Esta dinâmica é acompanhada por um aumento na complexidade: 64% relatam dificuldades em integrar dados entre silos, e apenas 11% consideram que seus dados não estruturados estão prontos para exploração pela IA.

Uma dinâmica mais cautelosa na França

Neste contexto global promissor, a França apresenta um perfil mais moderado. 41% das empresas francesas lançaram casos de uso, um número ligeiramente acima da média mundial (36%), mas que reflete uma fase ainda experimental. O ROI médio declarado é de 31%, e apenas 9% das empresas planejam alocar mais de 25% de seu orçamento tecnológico à IA generativa, contra 25% no restante do mundo.
O uso de ferramentas avançadas também permanece em menor escala:
  • 59% das empresas francesas usam técnicas como a geração aumentada de recuperação (RAG), contra 71% a nível mundial;
  • 52% permitem consultas em linguagem natural, contra 66% no mundo.

Um alavanca de inovação reconhecida mas subutilizada

Apesar dessa abordagem cautelosa, as empresas francesas não questionam o potencial da GenAI: 91% delas acreditam que ela fortalece sua capacidade de inovação, uma taxa superior à média mundial (84%).
Paradoxalmente, os desafios técnicos são percebidos como menos restritivos: 33% mencionam a falta de diversidade nos dados não estruturados (contra 42% internacionalmente), e 42% citam os silos de dados como um obstáculo, contra 64% em outros países. Uma situação que pode ser explicada pela menor intensidade dos projetos atualmente conduzidos, mas que pode evoluir rapidamente com o aumento do uso.

Escalar: um imperativo estratégico

Para não ficar para trás na corrida pela IA generativa, as empresas francesas agora enfrentam uma equação estratégica: industrializar os usos, melhorar as competências e investir mais. Thomas Gourand, VP & Country Manager France da Snowflake, cita a título de exemplo o distribuidor ManoMano:
"Nosso cliente ManoMano, por exemplo, já viu 80% de seus casos de uso de IA entrarem em produção e a inteligência artificial está presente em 85% da jornada do usuário em nossas plataformas, prova evidente de que, além da inovação, a IA generativa já tem um impacto mensurável e crítico para a empresa".
A exploração dos dados não estruturados, o aumento da maturidade dos modelos proprietários, a governança e a segurança em torno dos agentes autônomos constituem tantos projetos a serem abordados para inscrever duravelmente a IA generativa nos processos de negócios das empresas francesas.

Traduzido de L’adoption de la GenAI en France : un potentiel prometteur à accélérer, selon Snowflake

Para entender melhor

O que é a Aumento de Recuperação Generativa (RAG) e como ela se integra nas estratégias de dados corporativos?

A Aumento de Recuperação Generativa (RAG) é uma técnica que combina dados gerados por IA com a recuperação de informações de bancos de dados estruturados e não estruturados. Isso melhora a precisão e completude das respostas integrando técnicas avançadas de linguagem e IA nos sistemas de gerenciamento de informações corporativos.

Quais são os principais desafios regulatórios associados à adoção de IA generativa por empresas?

Os desafios regulatórios incluem a proteção da privacidade dos dados, a transparência dos algoritmos e questões de responsabilidade por vieses ou decisões tomadas pela IA. A conformidade com regulamentos como o GDPR na Europa é crucial para garantir que o uso da IA respeite os direitos individuais.