Futuro da inteligência artificial: impactos nos modelos de trabalho
A aceleração do uso da tecnologia e os feedbacks mais rápidos e constantes por meio dela serão cada vez mais importantes para tomadas de decisão ...
McKinsey
De acordo com um estudo global da <anchor>McKinsey</anchor>, estima-se que a IA vai gerar uma receita de 13 trilhões de dólares em todo o mundo até 2030. No mesmo ano, prevê-se um aumento de 5% no Produto Interno Bruto (PIB) da América Latina, impulsionado pela IA. Além disso, há uma previsão de crescimento de 38% no uso de aplicações com inteligência artificial na área de saúde nos países latino-americanos até 2027.
O estado da IA em 2022 – e meia década passada em revista | McKinsey
# O estado da IA em 2022 – e meia década passada em revista

6 de dezembro de 2022 | Pesquisa

Os resultados da Pesquisa Global da McKinsey sobre IA deste ano mostram a expansão do uso dessa tecnologia desde que começamos a acompanhá-la há cinco anos, mas com algumas nuances.

Observação: Nós nos empenhamos ao máximo para manter o espírito e as nuances originais de nossos artigos. Porém, pedimos desculpas desde já por quaisquer erros de tradução que você venha a notar. Seu feedback é bem-vindo através do e-mail reader_input@mckinsey.com

### Índice

## 1. Cinco anos passados em revista: a adoção da IA, seus impactos e gastos

Este é o quinto ano consecutivo em que realizamos pesquisas globais sobre o papel da IA nos negócios, e observamos mudanças ao longo desse período.



Ao mesmo tempo, o número médio de capacidades de IA que as organizações usam, como geração de linguagem natural e visão computacional, também dobrou, tendo passado de 1,9 em 2018 para 3,8 em 2022. Entre essas capacidades, a automação robótica de processos e a visão computacional foram as mais implementadas a cada ano, enquanto a compreensão de textos em linguagem natural avançou de uma posição intermediária em 2018 para o topo da lista, logo abaixo da visão computacional.



Os principais casos de uso, no entanto, permaneceram relativamente estáveis: a otimização das operações de atendimento vem ocupando a primeira posição nos últimos quatro anos.



Em segundo lugar, o grau de investimento em IA aumentou juntamente com sua maior adoção. Por exemplo, cinco anos atrás, 40% dos entrevistados de organizações que usam IA relataram que mais de 5% de seu orçamento digital foi para IA, enquanto, hoje, mais da metade dos entrevistados relatam esse grau de investimento. Com relação ao futuro, 63% dos entrevistados dizem prever que o investimento de sua organização aumentará nos próximos três anos.

Em terceiro lugar, as áreas específicas em que as empresas obtêm valor da IA evoluíram. Em 2018, manufatura e risco foram as duas áreas nas quais as maiores proporções de entrevistados relataram obter valor do uso da IA. Hoje, os maiores efeitos relatados sobre a receita são encontrados em marketing e vendas, desenvolvimento de produtos e serviços e estratégia e finanças corporativas, e os entrevistados relatam os maiores benefícios da IA em termos de custos na gestão da cadeia de suprimentos. O valor gerado pela IA no resultado financeiro permanece robusto e, em grande medida, constante. Cerca de um quarto dos entrevistados relatou este ano que pelo menos 5% dos lucros antes de juros e impostos (EBIT, na sigla em inglês) de sua organização em 2021 podem ser atribuídos à IA, em consonância com as descobertas dos dois anos anteriores, quando também monitoramos essa métrica.



Por fim, um aspecto que continua preocupantemente estável é o grau de mitigação de riscos que as organizações realizam para reforçar a confiança digital. Apesar de o uso de IA ter aumentado, não houve aumentos substanciais da mitigação relatada de nenhum risco relacionado à IA de 2019 – quando começamos a capturar esses dados – até o momento.



## Comentário da McKinsey

Michael Chui

Sócio, McKinsey Global Institute



Ao longo da última meia década, período no qual temos realizado nossa pesquisa global, testemunhamos a transformação do “inverno da IA” em uma “primavera da IA”. Contudo, após um período de ímpeto inicial, parece que houve uma estabilização – trajetória que observamos em outras tecnologias, nos primeiros anos de adoção. Talvez observemos algumas organizações se conscientizarem do grau de mudança organizacional que é necessário para incorporar essa tecnologia de maneira bem-sucedida.

Em nosso trabalho, encontramos empresas que desanimaram porque adotaram a IA achando que seria algo rápido, enquanto aquelas que têm uma visão mais de longo prazo fizeram progresso constante, transformando-se em organizações de aprendizagem que desenvolvem sua capacidade em IA ao longo do tempo. Essas empresas incorporam mais capacidades de IA de forma gradual e criam cada vez mais aplicações com cada vez mais rapidez e facilidade graças às lições de sucessos passados, bem como aos fracassos. Elas não só investem mais, mas também investem de maneira mais sensata, com o objetivo de criar uma verdadeira fábrica de IA que lhes permita incorporar mais IA a mais áreas da empresa, a princípio a áreas adjacentes nas quais algumas capacidades existentes podem ser reaproveitadas e depois a áreas totalmente novas.

Em um nível alto, está surgindo um manual para se obter o máximo valor da IA. A cada ano que fazemos nossa pesquisa, vemos um grupo de líderes realizar os tipos de práticas que ajudam a executar a IA com sucesso. Isso está dando retorno na forma de níveis significativos de impacto no resultado financeiro. Também vemos isso todos os dias ao orientarmos as organizações em sua jornada de IA. Não é um trabalho fácil, mas, como no caso de tecnologias anteriores, os ganhos irão para quem perseverar.

## 2. Disparidade evidente: as líderes em IA estão na dianteira

Nos últimos cinco anos, monitoramos as líderes em IA – referimo-nos a elas como organizações de alto desempenho em IA – e examinamos o que elas fazem de diferente. Vemos mais indicações de que essas líderes estão ampliando sua vantagem competitiva do que encontramos indícios de que as outras organizações as estão alcançando.

### Mais insights da McKinsey em português

Confira nossa coleção de artigos em português e assine nossa newsletter mensal em português.

Primeiramente, não observamos um crescimento do grupo de líderes. Nos últimos três anos, definimos organizações de alto desempenho em IA como aquelas que os entrevistados dizem estar registrando o maior impacto da adoção da IA no resultado financeiro – ou seja, 20% ou mais do EBIT proveniente do uso da IA. A proporção de entrevistados que se enquadram nesse grupo permaneceu estável em cerca de 8%. As descobertas indicam que as organizações desse grupo estão alcançando seus resultados superiores principalmente por meio do aumento das receitas propiciado pela IA, sendo que apresentam maior probabilidade de relatar que a IA está gerando receitas do que reduzindo custos, embora também relatem uma diminuição de custos proporcionada pela IA.

Além disso, as organizações de alto desempenho são mais propensas do que as outras a seguir as principais práticas que liberam valor, como vincular sua estratégia de IA aos resultados de negócios (Quadro 1).2Todas as perguntas sobre os pontos fortes e as práticas referentes à IA foram feitas apenas aos 744 entrevistados que disseram que sua organização adotou a IA em pelo menos uma área, n = 744.;) Outro fator importante é que elas realizam mais frequentemente práticas de “vanguarda” que permitem o desenvolvimento e a implantação da IA em escala, ou o que alguns chamam de “industrialização da IA”. Por exemplo, as líderes apresentam maior probabilidade de ter uma arquitetura de dados modular o suficiente para acomodar novas aplicações de IA rapidamente. Também costumam automatizar a maioria dos processos relacionados a dados, o que pode reforçar a eficiência do desenvolvimento de IA e aumentar o número de aplicações que podem desenvolver, ao fornecerem mais dados de alta qualidade para alimentar os algoritmos de IA. E as organizações de alto desempenho em IA apresentam uma probabilidade 1,6 vez maior do que as outras de envolver funcionários não técnicos na criação de aplicações de IA usando programas novos com pouco código ou sem código, o que permite que as empresas acelerem a criação de aplicações de IA. No último ano, as organizações de alto desempenho apresentaram uma probabilidade ainda maior do que as outras de empregar certas práticas avançadas de escalamento, como o uso de conjuntos de ferramentas padronizadas para criar pipelines de dados prontos para a produção e o uso de uma plataforma completa desenvolvida internamente por elas e voltada ao desenvolvimento de aplicativos, à ciência de dados e à engenharia de dados, tudo relacionado à IA.

Quadro 1

0—04













As organizações de alto desempenho também podem ter uma vantagem inicial na gestão de riscos potenciais relacionados à IA, como privacidade pessoal e equidade e justiça, que outras organizações ainda não abordaram. Apesar de, em termos gerais, termos visto pouca mudança nas organizações que relatam reconhecer e mitigar riscos relacionados à IA desde que começamos a perguntar sobre eles há quatro anos, os entrevistados de organizações de alto desempenho em IA apresentam maior probabilidade do que os outros de relatar que realizam práticas conhecidas por ajudar a mitigar os riscos. Elas incluem garantir a governança da IA e dos dados, padronizar processos e protocolos, automatizar processos como o controle de qualidade de dados para remover erros introduzidos pelo trabalho manual e testar a validade dos modelos e monitorá-los ao longo do tempo com relação a possíveis problemas.

## O uso de IA e as iniciativas de sustentabilidade

Os resultados da pesquisa indicam que muitas organizações que adotaram a IA estão integrando capacidades de IA às suas iniciativas de sustentabilidade e também buscando ativamente maneiras de reduzir o impacto ambiental de seu uso de IA (quadro). Dos entrevistados de organizações que adotaram a IA, 43% dizem que sua organização está usando IA para ajudar nas iniciativas de sustentabilidade e 40% dizem que sua organização está trabalhando para reduzir o impacto ambiental de seu uso de IA, ao minimizar a energia usada para treinar e executar modelos de IA. Por serem as empresas que investiram mais em IA e têm iniciativas de IA mais maduras do que as das outras, as de alto desempenho apresentam uma probabilidade 1,4 vez maior do que as outras de relatar iniciativas de sustentabilidade viabilizadas pela IA, bem como de dizer que a organização está trabalhando para diminuir as emissões relacionadas à IA. Ambas as iniciativas são vistas mais comumente em organizações com sede na Grande China, na Ásia-Pacífico e em mercados em desenvolvimento, enquanto os entrevistados da América do Norte apresentam menor probabilidade de relatá-las.



Quando indagados sobre os tipos de iniciativas de sustentabilidade que usam IA, os entrevistados mencionam com mais frequência iniciativas para reduzir o impacto ambiental, como otimização da eficiência energética ou redução dos resíduos. O uso de IA é menos comum nas iniciativas para aumentar o impacto social das organizações (por exemplo, aquisição de produtos fabricados eticamente), embora os entrevistados que trabalham em organizações norte-americanas apresentem maior probabilidade do que seus pares de relatar esse uso.

O investimento é ainda outra área que pode contribuir para o aumento da disparidade: as organizações de alto desempenho em IA estão posicionadas para continuar a gastar mais do que as outras em iniciativas de IA. Apesar de os entrevistados dessas organizações líderes apresentarem a mesma probabilidade que os outros de dizer que aumentarão os investimentos no futuro, eles estão gastando mais do que os outros agora, o que significa que aumentarão a partir de uma base que corresponde a uma porcentagem maior das receitas. Os entrevistados de organizações de alto desempenho em IA apresentam uma probabilidade quase oito vezes maior do que seus pares de dizer que sua organização gasta pelo menos 20% de seu orçamento de tecnologia digital em tecnologias relacionadas à IA. E esses orçamentos digitais constituem uma proporção muito maior de seus gastos empresariais: os entrevistados de organizações de alto desempenho em IA apresentam uma probabilidade mais de cinco vezes maior do que os outros de relatar que sua organização gasta mais de 20% de sua receita total em tecnologias digitais.

Por fim, tudo isso pode estar proporcionando às organizações de alto desempenho em IA uma vantagem na atração de talentos em IA. Há indicações de que essas organizações têm menos dificuldade em contratar para funções como engenheiro de dados e cientista de dados de IA. Os entrevistados de organizações que não têm alto desempenho em IA dizem que preencher esses cargos tem sido “muito difícil” com muito mais frequência do que dizem os entrevistados de organizações de alto desempenho em IA.

Conclusão: as organizações de alto desempenho já estão bem-posicionados para um sucesso duradouro em IA, maior eficiência no desenvolvimento de nova IA e um ambiente consequentemente mais atraente para os talentos. A boa notícia para as organizações que estão fora do grupo líder é que existe um esquema claro de melhores práticas para o sucesso.

## Comentário da McKinsey

Bryce Hall

Sócio associado



Ao longo dos anos de nossa pesquisa, continuamos aprimorando nosso entendimento das práticas específicas que as empresas líderes estão executando bem e das capacidades que elas têm para capturar valor da IA. Recentemente, vem surgindo um novo conjunto de práticas de “vanguarda”, à medida que as organizações passam da experimentação com IA à sua industrialização. Entre elas estão práticas de operações de machine learning como assetization, ou seja, a transformação de elementos como código em ativos reutilizáveis que podem ser usados repetidas vezes em diferentes aplicações de negócios.

Porém, com o passar do tempo, também vimos continuamente um conjunto de práticas fundamentais que essas organizações estão realizando da maneira certa. Em nosso trabalho, aprendemos a não as descrever como práticas “básicas”, já que estão entre as mais difíceis de implementar. Muitas delas envolvem os elementos referentes ao pessoal que precisam estar presentes para que as empresas tenham êxito na adoção da IA, como ter um entendimento claro de quais cargos específicos para talentos tecnológicos são necessários e integrar com sucesso a IA aos processos de negócios e à tomada de decisões. Como comprovado em muitos casos, juntos, os motores de IA e as pessoas podem gerar muito mais valor do que apenas um dos dois grupos.

À medida que a fronteira da IA avança, continuamos a nos inspirar em algumas aplicações verdadeiramente inovadoras dessa tecnologia, como o uso de IA para identificar novos medicamentos, criar recomendações hiperpersonalizadas para os consumidores e alimentar simulações de IA em gêmeos digitais para otimizar o desempenho em diversas configurações. À medida que as capacidades individuais de IA, como processamento e geração de linguagem natural, continuam a melhorar e a se democratizar, estamos animados em ver uma onda de novas aplicações surgir e mais empresas capturarem valor da IA em escala.

## 3. Talentos em IA: novas funções em alta, velhos problemas de diversidade

Nosso primeiro olhar detalhado sobre o panorama dos talentos em IA indica um amadurecimento da IA, revela as estratégias mais comuns que as organizações empregam na aquisição e qualificação de talentos e destaca o problema da diversidade em IA – ao mesmo tempo em que mostra mais uma vez a relação entre a diversidade e o sucesso.

### Contratar é difícil, mas não tanto para as organizações de alto desempenho

Todas as organizações relatam que continua difícil contratar talentos em IA, sobretudo cientistas de dados. As organizações de alto desempenho em IA relatam um pouco menos de dificuldade e contrataram alguns profissionais, como engenheiros de machine learning, mais do que as outras organizações.

Os engenheiros de software são os profissionais de IA que, de acordo com as respostas da pesquisa, as organizações mais contrataram no último ano, mais ainda do que engenheiros de dados e cientistas de dados de IA. Esse é outro sinal claro de que muitas organizações passaram, em grande medida, da experimentação com IA à incorporação ativa dela a aplicações corporativas.



Infelizmente, a escassez de talentos em tecnologia não mostra sinais de que vai melhorar, o que ameaça retardar essa mudança para algumas empresas. A maioria dos entrevistados relatou dificuldade na contratação para cada cargo relacionado à IA no último ano, e a maior parte destes diz que não foi mais fácil ou que foi mais difícil adquirir esses talentos do que nos anos anteriores. Os cientistas de dados de IA continuam particularmente escassos, sendo que a maior parte dos entrevistados considera este um cargo difícil de preencher, entre os cargos sobre os quais perguntamos.



Como mencionado anteriormente, vemos alguns sinais de que as organizações de alto desempenho em IA têm um pouco mais de facilidade de contratar do que as outras, mas, mesmo assim, elas muitas vezes relatam dificuldades. O que fica mais evidente, com base nos resultados da pesquisa, é o foco delas nas contratações voltadas à industrialização da IA e à otimização do valor empresarial. Por exemplo, elas têm mais do que o dobro de probabilidade de ter contratado um engenheiro de machine learning (ML) no último ano – cargo focado na otimização dos modelos de ML desenvolvidos por cientistas de dados para desempenho e escalabilidade, bem como na automatização do pipeline de ML, desde a ingestão de dados até a geração de previsões. Os entrevistados de organizações de alto desempenho também apresentam quase o dobro da probabilidade de dizer que contrataram um gerente de produto de IA para supervisionar o desenvolvimento e a adoção de aplicações de IA e mais do que o triplo da probabilidade de contratar um tradutor de análises, dois cargos que garantem que as aplicações de IA gerem valor empresarial.



### A qualificação e a requalificação são alternativas comuns à contratação

Quando se trata de adquirir talentos de IA, a estratégia mais mencionada por todos os entrevistados é requalificar os funcionários existentes. Quase a metade está fazendo isso. O recrutamento de profissionais egressos de universidades de primeira linha, bem como de empresas de tecnologia que não são de primeira linha, como líderes regionais, também é uma estratégia comum. No entanto, uma observação das estratégias das organizações de alto desempenho indica que as organizações podem se beneficiar se explorarem o maior número possível de canais de recrutamento (Quadro 2). Essas empresas estão fazendo mais do que as outras para recrutar talentos relacionados à IA de várias fontes. As descobertas mostram que, embora elas sejam mais propensas a recrutar profissionais egressos de universidades técnicas e empresas de tecnologia de primeira linha, também são mais propensas a adquirir talentos de outras universidades, de academias de treinamento e de organizações profissionais ou programas com foco na diversidade.

2



As respostas indicam que tanto as organizações de alto desempenho em IA quanto as outras estão qualificando os funcionários técnicos e não técnicos em IA, sendo que quase a metade dos entrevistados das organizações de alto desempenho em IA e das outras dizem que estão requalificando como forma de obter mais talentos em IA. Contudo, as organizações de alto desempenho estão tomando mais medidas do que as outras para desenvolver as habilidades dos funcionários relacionadas à IA.

Os entrevistados de organizações de alto desempenho apresentam uma probabilidade quase três vezes maior do que os outros de dizer que sua organização tem programas de capacitação para desenvolver as habilidades de IA do pessoal de tecnologia. As abordagens mais comuns que elas usam são a aprendizagem experiencial, cursos online autodirigidos e programas de certificação, enquanto as outras organizações geralmente recorrem a cursos online autodirigidos.

As organizações de alto desempenho também são muito mais propensas do que as outras a ir além de dar acesso a atividades de curso online autodirigido para qualificar funcionários não técnicos em IA. Os entrevistados de organizações alto desempenho têm quase o dobro da probabilidade dos outros de relatar a oferta de programas de aprendizagem e certificação entre pares ao pessoal não técnico.

### Aumentar a diversidade das equipes de IA é um trabalho em andamento

Também exploramos o grau de diversidade nas equipes focadas em IA das organizações e observamos que há espaço significativo para melhorias na maioria das organizações. A proporção média de funcionários dessas equipes que se identificam como mulheres nas organizações dos entrevistados é de meros 27% (Quadro 3). A proporção média de minorias raciais ou étnicas que desenvolvem soluções de IA é semelhante: apenas 25%. Além disso, 29% dos entrevistados dizem que sua organização não tem funcionários pertencentes a minorias trabalhando em suas soluções de IA.

3



Algumas empresas estão trabalhando para aumentar a diversidade de seus talentos em IA, embora haja mais a ser feito para melhorar a diversidade de gênero do que a diversidade étnica. Quarenta e seis por cento dos entrevistados dizem que sua organização tem programas ativos para aumentar a diversidade de gênero nas equipes que estão desenvolvendo soluções de IA, por meio de medidas como parcerias com associações profissionais focadas na diversidade para recrutar candidatos. Um terço diz que sua organização tem programas para aumentar a diversidade racial e étnica. Também vemos que as organizações que têm mulheres ou minorias trabalhando em soluções de IA geralmente têm programas em andamento para abordar as experiências desses funcionários.

Em consonância com estudos anteriores da McKinsey, a pesquisa mostra uma correlação entre a diversidade e um desempenho superior. As organizações cujos entrevistados dizem que pelo menos 25% dos funcionários de desenvolvimento de IA se identificam como mulheres apresentam uma probabilidade 3,2 vezes maior do que as outras de ter alto desempenho em IA. Aquelas nas quais pelo menos um quarto dos funcionários de desenvolvimento de IA são minorias raciais ou étnicas apresentam mais do que o dobro de probabilidade de ter alto desempenho em IA.

## Comentário da McKinsey

Helen Mayhew

Sócia, Sydney



Ao observar esses resultados referentes aos talentos, vejo o quanto avançamos em IA e quanto trabalho ainda precisa ser feito em algumas áreas.

Há cerca de cinco anos, a engenharia de software não seria classificada como a função de IA de maior prioridade porque muitas organizações se concentravam em simplesmente desenvolver modelos discretos ao fazerem experimentos com a tecnologia. Porém, à medida que o valor empresarial ficava claro, as organizações viram a necessidade de os insights da IA serem entregues em um front-end no qual as pessoas pudessem consumi-los e aplicá-los para obter impacto. A contratação de engenheiros de machine learning (ML) também mostra o amadurecimento da IA; as empresas precisam dessa função agora porque estão trabalhando para incorporar ML aos sistemas de forma regular e confiável.

Por outro lado, apesar de sabermos há quase uma década da crescente necessidade de funções como cientistas de dados e engenheiros de dados, ainda não fizemos diferença suficiente do lado da oferta. A contratação de profissionais egressos de boot camps vem aumentando porque simplesmente não há talentos experientes disponíveis. Não é fácil abrir caminhos de aprendizagem para esses talentos novos, mas as organizações não têm muitas opções. As iniciativas de requalificação também são um empreendimento de monta, mas é necessário preencher as lacunas. Na verdade, para atender a essa necessidade, precisamos que muito mais organizações façam requalificação do que estamos observando nesses resultados.

As cifras de diversidade são decepcionantes, mas, infelizmente, isso não é uma surpresa. A ciência de dados é um esporte de equipe. É importante que haja uma diversidade de perspectivas. Foi mostrado repetidas vezes que os problemas de preconceito se proliferam quando as organizações não têm uma equipe com diversidade suficiente para chamar a atenção para os problemas. E, assim como mostraram outras pesquisas que realizamos, a diversidade está correlacionada a um desempenho robusto, além de ser a coisa certa a fazer. Se não se tomar cuidado, com a IA, a falta de diversidade pode levar à desconfiança. Por fim, é importante lembrar que esses empregos em IA estão entre os mais bem pagos, e a demanda só aumentará. Arriscamo-nos a prejudicar o progresso que fizemos até agora na redução das disparidades salariais das mulheres e das minorias étnicas se elas não estiverem representadas de maneira equitativa nessa base de habilidades em alta demanda. Temos de continuar encontrando formas de envolver mais mulheres e minorias nas áreas de ciência, tecnologia, engenharia e matemática em seus anos de formação e posteriormente.

## 4. Sobre a pesquisa

A pesquisa online esteve em campo de 3 a 27 de maio de 2022 e de 15 a 17 de agosto de 2022 e obteve respostas de 1.492 participantes representativos de todas as regiões, setores, tamanhos de empresas, especialidades funcionais e tempos no cargo. Desses entrevistados, 744 disseram que sua organização adotou a IA em pelo menos uma área e foram indagados sobre o uso de IA por sua organização. Para fins de ajuste de diferenças nas taxas de resposta, os dados são ponderados pela contribuição do país de cada entrevistado para o PIB mundial.

O conteúdo e a análise da pesquisa foram desenvolvidos por Michael Chui, sócio do McKinsey Global Institute e sócio da McKinsey no escritório da área da Baía de São Francisco; Bryce Hall, sócio associado no escritório de Washington, D.C.; Helen Mayhew, sócia no escritório de Sydney; e Alex Singla, sócio sênior no escritório de Chicago.

##### Explore a career with us