Como escalonar agentes de IA com dados confiáveis

Mais de dois terços das organizações planejam implantar agentes de IA em larga escala em dois anos, mas um grande gargalo de dados está impedindo isso: hoje, a IA só consegue acessar uma média de 45% dos dados corporativos. 

Nesta pesquisa global, a MIT Technology Review Insights analisa as lacunas que muitas organizações ainda enfrentam para preparar os dados para a IA, além de garantir que esses sistemas de IA possam acessar de forma confiável as informações necessárias para realizar ações confiáveis e em tempo real em toda a empresa. O relatório também identifica as principais áreas em que as organizações estão implantando agentes de IA e descobre que as empresas com sistemas de dados prontos para IA estão alcançando os resultados mais sólidos, oferecendo um plano claro para outras empresas seguirem.

Conteúdo abordado

Principais descobertas da pesquisa: 

• Mais da metade (55%) dos executivos confirmam que os sistemas de dados atuais impedem que eles escalonem a IA agêntica em toda a empresa. 
• As organizações que dão aos agentes de IA acesso a mais de 70% dos dados ("líderes em dados") alcançam resultados mais sólidos e escalonam com mais facilidade do que aquelas com menos de 30% de acesso ("atrasadas em dados").
• Para os líderes de dados, a lacuna de confiança praticamente desaparece: 100% relatam decisões de agentes de IA "consistentes" ou "quase sempre precisas".
• O relatório detalha as principais iniciativas que os líderes priorizam, incluindo a melhoria do acesso a todos os dados e o aprimoramento da governança com o contexto comercial.

Histórias de sucesso reais: ouça os líderes de engenharia e tecnologia da Shopify, da Deutsche Telekom e da HCA Healthcare explicarem como eles modernizaram as plataformas de dados para oferecer suporte à IA autônoma em tempo real.

Acesse o relatório para conferir os resultados da pesquisa em detalhes.