A GenAI estabelece novos desafios para a TMT
O fato de as empresas de TMT estarem mais adiantadas no caminho de adoção da GenAI do que outros setores significa que elas serão as primeiras a enfrentar seus desafios. De fato, 68% das empresas de TMT (pdf) acreditam que não estão fazendo o suficiente para gerenciar as consequências não intencionais da IA, destacando as responsabilidades que vêm com as vantagens de "pioneiro". Consideramos os seguintes problemas importantes que exigem atenção da gerência:
- Ambiente regulatório e político incerto: Os órgãos reguladores reconhecem os desafios éticos apresentados pela IA, juntamente com a necessidade de novas formas de governança e proteção de dados. Embora as novas regras devam trazer mais certeza, elas levarão tempo para serem incorporadas e podem diferir de acordo com a região geográfica, aumentando a complexidade e potencialmente limitando a inovação. As principais empresas de TMT já expressaram esses receios em relação à futura Lei de IA da UE3.
- Limitações do ecossistema: Embora muitas empresas de TMT tenham ecossistemas de fornecedores e cadeias de valor, pode ser difícil absorver uma nova onda de parcerias baseadas em GenAI dentro dessas estruturas de ecossistema existentes. Os fundamentos e as prioridades dos parceiros novos e existentes podem ser diferentes quando se trata da implementação do GenAI, ou eles podem enfrentar pressões regulatórias contrastantes.
- Restrições orçamentárias e de investimento: Ambientes macroeconômicos desafiadores podem restringir a capacidade das empresas de TMT de investir em IA. Isso, por sua vez, pode forçar uma maior dependência de parceiros para trazer os recursos e a experiência da tecnologia GenAI. Da mesma forma, as restrições orçamentárias também podem limitar a capacidade dos clientes corporativos de investir em tecnologia e habilidades de IA.
- Resistência dos funcionários e dos clientes: O potencial da GenAI para acelerar a automação e reduzir o envolvimento humano já está desanimando os funcionários, principalmente no setor de mídia e entretenimento dos EUA.4 Ao mesmo tempo, as preocupações dos clientes com a privacidade e a qualidade dos dados podem gerar confusão ou dificultar a aceitação das interações baseadas em IA. A pesquisa da EY mostra que 48% dos consumidores estão preocupados com os algoritmos usados por aplicativos e sites e como eles afetam o que veem on-line.5
- Governança e proteção inadequadas de dados e propriedade intelectual (PI): As empresas de TMT são organizações ricas em dados, mas isso cria complexidades. Conjuntos de dados limpos e com curadoria são essenciais para treinar os algoritmos de GenAI. As organizações em que os dados ainda permanecem fragmentados e difíceis de gerenciar precisarão adaptar sua governança de dados de forma mais rápida e abrangente. Enquanto isso, novos riscos podem surgir da combinação de dados proprietários e públicos e do aumento do compartilhamento de dados entre empresas de TMT, parceiros e clientes. Além disso, o risco de violação de PI provavelmente aumentará em um mundo de GenAI.
As organizações também precisam considerar os desafios específicos do setor. As empresas de telecomunicações, por exemplo, devem considerar como a adoção da GenAI afetará as futuras cargas de rede e os compromissos de investimento associados. As empresas de mídia podem experimentar a disrupção do modelo de negócios antes de outros setores da indústria - como nos ciclos tecnológicos anteriores - enquanto as empresas de tecnologia podem ser as mais expostas às incertezas regulatórias, pois buscam globalizar as soluções da plataforma GenAI.
Deixando de lado essas nuances, as empresas de TMT percebem que precisam colaborar ainda mais com outros stakeholders do setor para lidar com os riscos éticos: 74% dos CEOs acreditam que a comunidade empresarial precisa se concentrar muito mais nas implicações éticas da IA e em como seu uso pode impactar áreas importantes de nossas vidas.6 Esse senso de compromisso compartilhado tem implicações importantes para as estratégias de ecossistema.
Cinco ações importantes para empresas de TMT
1. Estabelecer uma torre de controle de IA para centralizar a inovação, o conhecimento e as habilidades.
Trinta por cento das empresas de TMT já têm um grupo dedicado à adoção e ao uso da IA.7 A GenAI deve ser o gatilho para que todas as empresas avancem e estabeleçam uma torre de controle de IA. Isso vai além da experimentação de casos de uso para ajudar a reimaginar modelos de negócios, melhorar a governança e centralizar as habilidades. O grupo da torre de controle pode ser composto por uma combinação de chefes de unidades de negócios e outras funções executivas relevantes - diretores digitais e de dados, por exemplo - para identificar e priorizar as oportunidades de GenAI e, ao mesmo tempo, avaliar os riscos disruptivos, os requisitos de talentos e as necessidades de governança de dados.
Em que pontos agir agora
Designe alguém da diretoria executiva como líder de IA, para planejar e coordenar as atividades da torre de controle com outras partes da empresa, incluindo unidades de negócios digitais ou centros de excelência preexistentes. Garantir que as atividades da torre de controle estejam alinhadas às estratégias gerais de negócios e tecnologia da organização.
Identifique as habilidades relevantes necessárias e as lacunas imediatas de habilidades, tendo o cuidado de considerar as novas funções que se reportam à liderança de IA. Enquanto isso, treine as equipes nos aspectos comerciais e técnicos da GenAI, aproveitando os princípios básicos que podem informar as necessidades de requalificação de longo prazo.
Desenvolver um portfólio de oportunidades de GenAI direcionadas. Como parte disso, reveja seu catálogo existente de casos de uso de IA e identifique oportunidades de incorporar a GenAI a eles, quando possível. Priorize os casos de uso da GenAI com base em métricas como impacto, complexidade, escalabilidade e tempo de lançamento no mercado. Escolha uma combinação saudável de "ganhos rápidos" e casos de uso mais complexos.
Enquanto isso, as empresas de tecnologia que fornecem ofertas baseadas em GenAI para empresas devem considerar os princípios comerciais desde o início. Isso inclui a opção de oferecer a GenAI como um produto autônomo ou incorporá-la aos pacotes de serviços existentes e o melhor modelo de preços para começar, desde avaliações gratuitas e preços diferenciados até preços baseados em valor.
O que decidir depois
- Projetar um roteiro abrangente para dimensionar as soluções GenAI em toda a empresa. À medida que as organizações aprendem mais sobre os resultados e a viabilidade dos casos de uso, as equipes podem decidir se alocarão mais recursos para os projetos de GenAI.
- Explorar modelos de negócios e portfólios de serviços mais transformacionais que aproveitem a GenAI - incluindo serviços de plataforma ou B2B2X que envolvam a entrada conjunta no mercado com parceiros. Defina os termos comerciais que sustentam as abordagens de "vender com", prestando atenção especial aos modelos de compartilhamento de receita.
- Crie um plano de longo prazo para adquirir novos talentos com recursos de GenAI em áreas relevantes para casos de uso prioritários. Analise e priorize regularmente funções específicas de GenAI, concentrando-se naquelas que diferenciarão sua empresa ao longo do tempo, em oposição àquelas que provavelmente se tornarão comoditizadas.
2. Reimaginar as funções de negócios e as formas de trabalho
A realização do potencial da GenAI para aumentar a produtividade e reformular os modelos de negócios depende de novas formas de trabalho. A GenAI possibilitará uma interação mais contínua entre as funções de negócios, com funções e responsabilidades que evoluem com o tempo. As estruturas e os processos organizacionais devem refletir essas novas formas de trabalho. Novos fluxos de informações entre equipes anteriormente isoladas tornam-se possíveis, com a GenAI capacitando os funcionários em vez de deslocar empregos. Os primeiros sinais dos funcionários de TMT são positivos: 51% esperam um impacto líquido positivo na forma como o trabalho é feito.8
Em que pontos agir agora
Para reduzir a resistência dos funcionários, lance projetos-piloto de pequena escala usando dados corporativos proprietários para testar as soluções de GenAI e obter feedback. Use os resultados para mostrar como a GenAI pode aprimorar os processos existentes, melhorar a eficiência dos funcionários e aumentar os recursos.
Certifique-se de que sua torre de controle de IA trabalhe em conjunto com outras partes da empresa para criar os ciclos de feedback internos corretos. Certifique-se de que os funcionários de todos os níveis sintam que fazem parte da jornada, explicando como a GenAI está sendo implementada e os conjuntos de dados subjacentes que ela usa. Isso ajudará a criar confiança e segurança nos resultados baseados em IA.
Certifique-se de que a liderança comunique claramente como os fluxos de trabalho estão mudando e que os líderes das unidades de negócios se reúnam regularmente para compartilhar o progresso e os planos futuros.
O que decidir depois
- Reavalie o modelo operacional à luz das melhorias no gerenciamento de dados impulsionadas pela IA, prestando atenção aos novos pontos de interseção entre as funções de negócios herdadas e entre essas funções e a torre de controle de IA.
- Investir em treinamento GenAI específico para cada função, bem como em aprimoramento e requalificação de habilidades em toda a organização. Crie um plano de desenvolvimento de talentos em sincronia com seu roteiro tecnológico e a transformação da função comercial. Considere a criação de um mercado interno de talentos para permitir que os funcionários mudem para funções novas e emergentes e desenvolvam competências multifuncionais de IA.
- Introduzir mecanismos de monitoramento contínuo e desenvolver indicadores-chave de desempenho (KPIs) para demonstrar o valor de longo prazo das iniciativas de GenAI.
3. Coloque a GenAI no centro de sua estratégia de ecossistema
As empresas de TMT, desde gigantes da tecnologia e hiperescaladores até fornecedores de equipamentos de rede e empresas de telecomunicações, são orquestradores de ecossistemas estabelecidos. Essa experiência pode colocá-los em vantagem, mas também significa que eles precisam considerar como adaptar as estruturas existentes do ecossistema. Comece avaliando as lacunas de capacidade, garantindo que a estratégia do ecossistema atenda às oportunidades de IA em evolução e busque novas maneiras de aproveitar a pesquisa e o conhecimento de ponta.
Em que pontos agir agora
Priorizar as discussões sobre IA com o ecossistema de parceiros existente, destacando as áreas de interesse mútuo e a possível cooperação em GenAI. O monitoramento contínuo do cenário de parceiros de IA em busca de novas oportunidades é fundamental. Identifique novos parceiros - sejam eles start-ups, colegas imediatos do setor ou instituições acadêmicas - que possam aprimorar suas iniciativas de GenAI. Enquanto isso, as empresas de tecnologia podem fazer parcerias com empresas de diferentes setores para criar modelos de linguagem grandes (LLMs) personalizados e específicos do domínio e gráficos de conhecimento proprietários. Elas podem ser integradas a modelos públicos ou oferecidas como um serviço.
Avalie sua preparação para a GenAI em diferentes camadas, como infraestrutura (instalações de computação, nuvem, dados), modelo ou desenvolvimento de aplicativos, identificando o papel que as parcerias podem desempenhar. Conecte-se a modelos pré-treinados e ecossistemas de dados existentes para explorar casos de uso. Em todo o processo, as empresas de TMT devem garantir que os protocolos de integração e compartilhamento de dados seguros sejam adotados pelos parceiros do ecossistema.
O que decidir depois
- Amplie as competências de IA em seu ecossistema por meio de parceiros selecionados e retire a prioridade das parcerias menos relevantes.
- Desenvolver relacionamentos mais próximos com start-ups para coinovação e considerar aquisições e joint ventures que possam ampliar as habilidades e o conhecimento especializado.
- Realize revisões regulares de sua estratégia de ecossistema para garantir que ela esteja totalmente alinhada com seus objetivos de IA em evolução. E preste muita atenção aos fatores regulatórios ou de política que possam influenciar as escolhas e a adequação do parceiro.
