A região do Médio Oriente e África (MEA) procura agressivamente a integração da inteligência artificial (IA), mas um fosso cada vez maior entre a ambição e a prontidão prática ameaça limitar todo o potencial económico desta transformação. Um novo estudo do IBM Institute for Business Value revela que, embora 77% dos líderes de dados da MEA priorizem investimentos para acelerar as capacidades de IA, apenas 25% expressam confiança de que a sua infra-estrutura de dados existente pode suportar de forma fiável novos fluxos de receitas impulsionados pela IA. Esta desconexão realça um desequilíbrio crítico: as organizações estão a apressar-se para implementar a IA antes de enfrentarem totalmente os desafios subjacentes aos dados.
A crescente lacuna de habilidades em dados
Uma das barreiras mais significativas ao sucesso da IA no MEA é a crescente escassez de competências avançadas em dados. O estudo concluiu que 54% dos inquiridos citam agora este como o seu principal desafio, quase duplicando face aos 28% em 2023. Este rápido aumento sugere que a lacuna de talentos está a aumentar mais rapidamente do que o previsto, dificultando potencialmente a operacionalização de iniciativas de IA e limitando as vantagens competitivas. O problema não é simplesmente a falta de pessoal, mas a escassez de indivíduos equipados com os conhecimentos especializados necessários para gerir, refinar e aproveitar dados de forma eficaz para aplicações de IA.
Integração de estratégia de dados e desafios de dados não estruturados
Apesar das preocupações com a preparação, a integração entre a estratégia de dados e os roteiros tecnológicos mais amplos aumentou. Três quartos (76%) dos Diretores de Dados da MEA relatam agora que a sua estratégia de dados está diretamente alinhada com os investimentos em infraestrutura, acima dos 55% em 2023. No entanto, apenas 27% estão confiantes na capacidade da sua organização de extrair valor de dados não estruturados, um componente crítico para muitas aplicações de IA. Isto sugere que, embora o alinhamento estratégico esteja a melhorar, a capacidade prática para lidar com dados complexos do mundo real permanece limitada.
Aquisição de talentos e democratização de dados
A luta para recrutar profissionais de dados qualificados está a intensificar-se. 79% dos líderes da MEA inquiridos têm dificuldade em preencher funções-chave de dados, com apenas 51% a acreditar que os esforços de recrutamento estão a proporcionar as competências e a experiência necessárias, um declínio em relação aos 66% em 2024. Simultaneamente, a democratização dos dados está a ganhar força, com 72% dos chefes de dados da MEA a afirmar que o acesso mais amplo dos funcionários aos dados ajuda as organizações a avançarem mais rapidamente. No entanto, apenas 28% concordam plenamente que conseguem transmitir claramente como os dados facilitam os resultados empresariais, e apenas 27% estabeleceram métricas claras para medir o valor dos resultados baseados em dados. Isto sugere que, embora o acesso aos dados esteja a expandir-se, a capacidade de os traduzir em valor empresarial tangível continua a ser um desafio.
Preenchendo a lacuna: abordagem de IA para dados
Para enfrentar estes desafios, 75% dos Diretores de Dados da MEA estão a adotar uma abordagem “AI-to-data” em vez de centralizar os dados, e 68% estão a desenvolver ativamente diversos conjuntos de dados para treinar agentes de IA. Isto indica uma mudança no sentido de aproveitar a IA para melhorar a qualidade e a acessibilidade dos dados, em vez de depender de métodos tradicionais de gestão de dados. No entanto, esta abordagem requer um investimento significativo em infraestruturas e conhecimentos especializados de IA, que muitas organizações podem não ter.
Tendências e implicações globais
As conclusões globais do estudo da IBM reforçam a urgência de abordar a prontidão dos dados. Em todo o mundo, 81% dos Chief Data Officers dão prioridade aos investimentos de aceleração da IA, com 13% dos orçamentos de TI agora atribuídos à estratégia de dados, acima dos apenas 4% em 2023. No entanto, apenas 26% a nível mundial expressam confiança de que as suas capacidades de dados podem apoiar fluxos de receitas possibilitados pela IA. Esta desconexão global sublinha os desafios sistémicos que as organizações enfrentam para traduzir a ambição da IA em resultados práticos.
A busca agressiva da IA pela região MEA, juntamente com a crescente lacuna de preparação de dados, apresenta oportunidades e riscos. As organizações que dão prioridade à qualidade dos dados, investem no desenvolvimento de talentos e adotam abordagens inovadoras de IA aos dados estarão mais bem posicionadas para capturar todo o potencial económico desta transformação. Aqueles que não conseguem enfrentar estes desafios correm o risco de ficar para trás num cenário cada vez mais competitivo
