Uma das suposições mais perigosas no mercado atual de IA é que a adoção ampla significa uma adoção significativa. Isso não acontece. Muito do que as empresas chamam de transformação da IA é, na verdade, experimentação de IA focada na periferia do negócio, em sistemas e fluxos de trabalho que apoiam os funcionários, mas não são fundamentais para a forma como a empresa realmente funciona. Isso inclui calendário, agendamento, resumos de reuniões, comunicações com funcionários, mensagens para clientes, geração de documentos, assistentes internos e casos de uso semelhantes voltados para a produtividade.
Esses aplicativos podem ser úteis, mas não são aplicativos essenciais que administram diretamente o negócio e determinam se o desempenho da empresa é bom ou ruim. O gerenciamento de estoque, a entrada de pedidos de vendas, a execução logística, o planejamento da cadeia de suprimentos, as compras, o gerenciamento de armazéns, as operações de fabricação e o processamento de transações financeiras pertencem a esta categoria. Se estes sistemas falharem, a empresa sente-o imediatamente através de pedidos atrasados, perda de receitas, aumento de custos, maus resultados para os clientes e enfraquecimento do controlo operacional.
A McKinsey relata que a IA é usada com mais frequência em TI, marketing e vendas e gerenciamento de conhecimento, com casos de uso comuns incluindo suporte de conteúdo, interfaces de conversação e automação de atendimento ao cliente. Também afirma que a maioria das organizações ainda está em modo experimental ou piloto, e apenas 39% relatam qualquer impacto nos lucros a nível empresarial. Isto apoia a ideia de que a adoção é ampla, mas a transformação profunda do negócio principal ainda é limitada.
