A IA está em toda parte nos Laboratórios de I&D. Então por que continuam a desperdiçar-se biliões?

Pontos-chave

• Mais de uma em cada três organizações gastam entre 25 e 40 por cento do seu orçamento de I&D em projectos que nunca chegam ao mercado.
• Quase metade das equipas de I&D estimam que eliminar um único projecto durante o desenvolvimento ou testes custa mais de um milhão de dólares em investimento desperdiçado.
• A maioria das organizações utiliza actualmente IA para tarefas de execução, como análise de dados, em vez de para apoio à decisão no início de um projecto.
• Investigadores e gestores afirmam que uma melhor inteligência na fase inicial de ideação e viabilidade, antes de se comprometer dinheiro significativo, traria o maior valor.

Imagine uma empresa que passa anos e milhões a desenvolver um produto, apenas para o arquivar antes do lançamento. Isso não é um desastre raro. É prática comum.

Um novo relatório técnico, assinalado pela IEEE Spectrum AI, constata que mais de um terço das organizações queimam entre um quarto e 40 por cento de todo o seu orçamento de pesquisa e desenvolvimento em projectos que nunca chegam aos clientes. I&D, para quem não está familiarizado, é o trabalho interno que as empresas fazem para inventar, testar e aperfeiçoar novos produtos antes de serem postos à venda.

Para onde vai o dinheiro?

A maioria dele vai para projectos que parecem promissores no início, mas depois falham no final. Quase metade das equipas inquiridas coloca o custo de cancelar um único projecto durante o desenvolvimento ou testes em mais de um milhão de dólares. Este valor cobre os salários, equipamento, tempo de testes e materiais gastos antes de alguém finalmente desligar a tomada.

Os cancelamentos tardios são o tipo caro. Um projecto eliminado após dois anos de trabalho custa muito mais do que um rejeitado no primeiro mês.

Por que é que a IA não resolveu isto?

A IA não resolveu isto porque a maioria das empresas a está a apontar para a parte errada do processo. O relatório constata que as organizações normalmente aplicam IA a tarefas de execução, coisas como processar conjuntos de dados, executar simulações ou construir modelos. Estas são valiosas, mas vêm depois de as grandes decisões já terem sido tomadas.

A pergunta mais difícil, devemos construir isto?, tende a ser respondida da forma antiga: instinto, política interna e qualquer informação que uma equipa consiga reunir manualmente.

É aí que se esconde o desperdício real.

O que realmente ajudaria?

Os respondentes foram claros. Uma melhor inteligência na fase de ideação e viabilidade, a fase mais inicial quando um projecto é apenas uma ideia a ser testada contra a realidade, traria o maior valor. Apanhar uma má aposta na semana dois é muito mais barato do que apanhá-la no ano dois.

Ferramentas de IA que ajudem as equipas a avaliar o ajuste ao mercado, o risco competitivo ou a viabilidade técnica antes de os orçamentos serem alocados poderiam reduzir drasticamente esse desperdício. Neste momento, poucas organizações utilizam IA dessa forma.

Para qualquer pessoa que trabalhe numa empresa que constrói produtos físicos ou digitais, isto é importante. O desperdício de gastos em I&D acaba por aparecer como inovação mais lenta, preços mais altos ou menos novos produtos a chegar às prateleiras. Colocar IA na camada de decisão, não apenas na camada de dados, é onde a economia muda.

Perguntas comuns

Isto aplica-se a pequenos negócios ou apenas a grandes empresas?

O relatório não restringe as suas conclusões a grandes corporações. Qualquer organização que execute um processo formal de pesquisa ou desenvolvimento, desde um fabricante de médio porte até um estúdio de software, enfrenta a mesma dinâmica: dinheiro comprometido cedo, decisões tomadas tarde.

O que deve um gestor não-técnico tirar disto?

Pergunte à sua equipa onde a IA está realmente a ser utilizada. Se a resposta é apenas em análise depois de um projecto já estar em execução, a decisão que iniciou o projecto provavelmente não teve qualquer apoio de IA, e essa é a lacuna que vale a pena fechar.