Empresas cancelam desenvolvimento interno de IA financeira
Metade das implantações atuais de inteligência artificial financeira (IA) serão atrasadas ou canceladas até 2024, enquanto o uso de terceirização de processos de negócios (BPO) para IA aumentará de 6% para 40% em dois anos, de acordo com a consultoria Gartner. Segundo o levantamento, CFOs enfrentam grandes barreiras para ampliar o uso de IA internamente e cada vez mais se voltarão para soluções de terceirização para cumprir seus objetivos de transformação digital.
“Embora os departamentos financeiros tenham feito um progresso razoável no estabelecimento das bases para a IA, os desafios surgem ao tentar escalar soluções que podem gerenciar as complexidades do uso em toda a função”, disse Sanjay Champaneri, analista diretor sênior da prática de finanças do Gartner. “Os custos iniciais da construção de infraestrutura escalável internamente e a dependência excessiva de desenvolvedores cidadãos sobrecarregados levarão muitos CFOs a repensar suas estratégias atuais.”
A automação digital em finanças geralmente não atende aos benefícios esperados descritos em casos de negócios para a implantação de tais tecnologias. Muito disso se deve à falta de processos automatizados verdadeiramente funcionais, de acordo com Champaneri, que observa que uma proporção significativa do trabalho de automação falha e é redirecionada para um humano para entrada manual. Sem corrigir esse estado de “automação falsa”, os departamentos financeiros terão dificuldades para dimensionar soluções automatizadas, como IA, de forma eficaz em toda a função.
À medida que o número de soluções e usuários de IA cresce, aumenta também a complexidade nos esforços de dimensionamento. Os CFOs que tentarem manter a IA internamente atingirão um teto de produtividade, pois a complexidade de manter os projetos sobrecarrega os recursos internos e retarda ou impede a implantação de novas soluções.
As três principais barreiras para o desenvolvimento interno de IA são:
Infraestrutura inicial cara – A construção de infraestrutura interna requer investimentos iniciais para hospedagem em nuvem, aquisição de novas habilidades especializadas para manutenção de infraestrutura e investimentos adicionais em segurança necessários para gerenciar uma base de usuários cada vez maior.
Falta de largura de banda entre os desenvolvedores cidadãos – os modelos de IA exigem monitoramento contínuo e retreinamento frequente e atualizações de configuração. Esses requisitos desviam os desenvolvedores cidadãos de suas tarefas principais e aumentam a largura de banda interna.
Lacunas de habilidades entre desenvolvedores cidadãos – A função de desenvolvedor cidadão não foi projetada para as complexidades técnicas necessárias para sincronizar sistemas e serviços de TI, nem possui os conjuntos de habilidades necessários no gerenciamento de fluxo de trabalho para se adaptar a parâmetros em mudança frequente.