Mais de 80% de projetos em IA não dão certo, revela pesquisa

A inteligência artificial (IA) é um dos assuntos mais populares entre investidores em busca da “próxima grande novidade”. No entanto, uma pesquisa da RAND Corporation indica que mais de 80% dos projetos de IA falham, o dobro da taxa de falhas de startups de tecnologia não relacionadas à IA. O Think Tank Global entrevistou 65 cientistas de dados e engenheiros com experiência no setor de IA e identificou várias causas para essa alta taxa de insucesso.

Um dos principais motivos para o fracasso dos projetos de IA é a desconexão entre os objetivos dos líderes e a realidade prática. Muitas vezes, as expectativas são baseadas em concepções errôneas sobre IA, influenciadas por Hollywood, e não na realidade técnica. Isso leva a uma falta de recursos e tempo necessários para atingir os objetivos estabelecidos.

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Os próprios engenheiros de IA também contribuem para o problema. Eles podem se deixar levar pelos avanços mais recentes em IA, aplicando-os aos projetos sem avaliar seu valor real. Essa “síndrome do objeto brilhante” faz com que profissionais queiram usar novas tecnologias simplesmente porque são novidades, sem considerar se elas resolvem efetivamente os problemas existentes ou apenas adicionam complexidade.

Outros fatores incluem a falta de conjuntos de dados adequados, infraestrutura deficiente e a incompatibilidade entre a IA e o problema a ser resolvido. A pesquisa também aponta que esses desafios não são exclusivos do setor privado; o meio acadêmico também enfrenta dificuldades, focando mais em publicar pesquisas do que em encontrar aplicações práticas para seus resultados.

Esses achados explicam as muitas falências e consolidações vistas na indústria de IA. Robin Li Yanhong, CEO da Baidu, observou que na China há excesso de modelos de linguagem grandes com poucas aplicações práticas, desperdiçando recursos significativos. Apesar da China registrar seis vezes mais patentes de IA generativa do que os EUA na última década, apenas a Academia Chinesa de Ciências está entre as 20 entidades com mais citações no período de 2010 a 2023.

Empresas estão se apressando para liderar na IA, mas seria prudente aprender com os erros de outros projetos de IA. Se os projetos continuarem a falhar em cumprir suas promessas, toda a indústria poderia sofrer um colapso, como uma bolha de trilhões de dólares.