O desenvolvimento da inteligência artificial (IA) nos últimos 25 anos deve nos deixar muito curiosos sobre o futuro. O interesse em IA e outras tecnologias de ponta está aumentando em quase todos os setores da indústria, com a maioria das empresas buscando tecnologias digitais para melhorar a eficiência operacional e a produtividade, aprimorar as estratégias de manutenção e otimizar os serviços públicos para ajudar a impulsionar uma maior sustentabilidade.
Mas, primeiro, alcançar todos esses objetivos exigirá a superação de barreiras culturais e organizacionais, incluindo resistência a mudanças, valores e mentalidades. A mudança deve vir de dentro e as melhorias precisam ser feitas rapidamente, não depois que a economia melhorar. As habilidades adquiridas também darão ao negócio uma vantagem competitiva.
Além disso, outros desafios relacionados a dados precisam ser enfrentados, como coleta e qualidade de dados, infraestrutura, regulamentações governamentais e governança de dados.
No entanto, 76% deles admitiram que estão trabalhando para expandir a adoção da IA. A partir de agora, pode não haver um plano para transformar a prova de conceito em produção e escala; portanto, para a maioria das indústrias, a transição se torna uma luta.
Ao integrar a IA aos principais processos de negócios, fluxos de trabalho e jornadas do cliente, ela pode otimizar suas operações diárias e tarefas de tomada de decisão.
Também nas habilidades de engenharia, os desafios demográficos são agora mais prevalentes do que nunca. Como você transmite conhecimento e experiência, atitude de trabalho, disciplina e qualidade, confiabilidade e lealdade para a próxima geração de engenheiros? Em um mundo ideal, soluções digitais bem implementadas trazem enormes benefícios para as empresas, e a última geração de engenheiros seriam nativos digitais.
Para utilizar efetivamente a IA e, finalmente, atingir o objetivo da transformação digital, o primeiro passo deve ser o planejamento adequado. Os formuladores de políticas precisam olhar para o quadro geral e procurar movimentos rápidos e baseados em valor.
