TLDR;

Apenas 20% dos líderes de Data & Analytics e IA estão preocupados que custos incertos limitem o valor da IA, segundo pesquisa do Gartner com 353 líderes. Por enquanto só 44% das organizações adotaram medidas financeiras ou práticas de FinOps para IA, enquanto muitas concentram-se em clarificar o ROI, governança e preparo de dados. O Gartner recomenda definir ambição, fortalecer bases (governança e preparo de dados) e capacitar pessoas com foco em competências para maximizar o ROI e evitar que a IA vire um "experimento caro".

Resumo

Durante o Gartner Data & Analytics, Gareth Herschel e Sarah James enfatizaram que, para extrair valor real da inteligência artificial, as empresas devem definir ambição clara, fortalecer bases de dados e capacitar pessoas. Pesquisa do Gartner com 353 líderes de Data & AI mostrou que apenas um em cada cinco está preocupado com custos incertos que poderiam limitar o valor da IA, e só 44% das organizações adotaram práticas financeiras ou FinOps específicas; mesmo assim a implementação de IA saltou de duas em cinco em 2024 para quatro em cinco atualmente. Herschel recomenda foco no ROI como medida de geração de valor, entendida além de métricas financeiras, enquanto James alerta que sem governança, preparo de dados e integração com objetivos de negócio a IA vira um “experimento caro”. Ela reforça a necessidade de prevenir exposição de dados inadequados, reduzir imprecisões e alucinações por meio de camadas de contexto bem desenhadas. Ambos salientam que a tecnologia não substitui pessoas, mas evolui mais rápido do que elas, exigindo desenvolvimento de competências, mudanças culturais e foco em habilidades operacionais para desbloquear valor, aumentar engajamento, produtividade e adaptabilidade organizacional, e garantir sustentabilidade dos investimentos a longo prazo com métricas claras e governança contínua efetiva.