O State of the CIO 2024 da Foundry relata que 80% dos CIOs têm a tarefa de pesquisar e avaliar possíveis adições de IA à sua pilha de tecnologia, e 74% estão trabalhando mais de perto com seus líderes de negócios em aplicativos de IA. Apesar de enfrentar a demanda por entregar valor comercial a partir de dados, aprendizado de máquina e investimentos em IA, apenas 54% dos CIOs relatam aumentos no orçamento de TI. Os investimentos em IA foram apenas o terceiro impulsionador, enquanto as melhorias de segurança e os custos crescentes da tecnologia foram classificados mais alto.
CIOs, TI e equipes de ciência de dados devem ter cuidado para que a excitação da IA não gere exuberância irracional. Um estudo recente mostra que as métricas de sucesso mais importantes para projetos de análise incluem retorno sobre o investimento, crescimento da receita e eficiências aprimoradas, mas apenas 32% dos entrevistados implantam com sucesso mais de 60% de seus modelos de aprendizado de máquina. O relatório também afirmou que mais de 50% não medem regularmente o desempenho de projetos de análise, sugerindo que ainda mais projetos de análise podem deixar de entregar valor comercial.
As organizações não devem esperar altas taxas de implantação no nível do modelo, pois isso requer experimentação e iteração para traduzir objetivos de negócios em modelos precisos, painéis úteis e fluxos de trabalho orientados por IA que melhoram a produtividade. No entanto, as organizações que têm desempenho inferior na entrega de valor comercial de seu portfólio de investimentos em ciência de dados podem reduzir gastos, buscar métodos alternativos de implementação ou ficar para trás de seus concorrentes.
