A inteligência artificial (IA), especialmente a IA generativa, passou de uma tecnologia restrita a áreas específicas para um tema central na gestão das empresas, conforme avalia Joaquim Campos, vice-presidente da IBM Technology na América Latina. Durante o evento IBM AI Experience LA, ele destacou que, embora a IA generativa não resolva todos os problemas, ela oferece ganhos significativos que incentivam sua adoção, exigindo que as empresas compreendam os riscos envolvidos. Campos ressaltou que a IA generativa é mais "humana" e permite implementações mais rápidas, reduzindo o tempo de quatro a dez meses para apenas três a oito semanas com o uso do WatsonX.

Apesar das vantagens, Campos alertou que a IA generativa é uma solução para problemas específicos e não substitui a IA tradicional, que possui maior precisão, mas requer mais tempo de treinamento. Ele prevê que, em dois anos, 30% das aplicações de IA serão de IA generativa. O executivo acredita que a tecnologia permitirá que as empresas desenvolvam soluções personalizadas, ao mesmo tempo em que a IBM busca parcerias para maximizar o acesso a dados. A IA generativa pode liberar os funcionários de tarefas operacionais, permitindo que se concentrem em atividades mais estratégicas.

Campos também mencionou uma resistência cultural à adoção da IA, comparando-a ao uso inicial de calculadoras, que eram vistas como trapaça. Ele acredita que, assim como as calculadoras, a IA se tornará uma ferramenta comum e valorizada. Em 2024, as empresas estão saindo de um estágio de curiosidade para um de pragmatismo, buscando casos de uso reais. Campos projetou que, em 2025, haverá uma maior interação da IA com o cliente final, com um foco na supervisão dos agentes de IA.

Por fim, Campos identificou três desafios para os CEOs: a velocidade de adoção da IA, a necessidade de garantir que os funcionários tenham as habilidades necessárias e as questões éticas relacionadas ao uso da tecnologia. Ele enfatizou que a transparência e a governança são essenciais para mitigar riscos e garantir que a IA não prejudique a imagem das empresas. A responsabilidade no treinamento de modelos de IA é crucial, pois os vieses presentes nos dados podem impactar tanto a sociedade quanto os negócios.