A Microsoft (MSFT), Amazon (AMZN) e outros principais fornecedores de nuvem ainda mantêm posições importantes na cadeia de valor sob o tema Enterprise AI, embora alguns dados de curto prazo nos relatórios financeiros não tenham atendido às expectativas, isso não afeta seu valor de médio e longo prazo;
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No setor de software, ServiceNow (NOW), Palantir (PLTR), Cloudflare (NET), Elastic (ESTC) e outros já começaram a ter conversões comerciais positivas sob o tema IA por poderem ajudar as empresas a implantar efetivamente a GenAI, e também valem a pena investir.
01. A velocidade de penetração da GenAI no lado empresarial é mais rápida do que se imaginava
1. A velocidade de implantação da GenAI pelas empresas está acelerando
Embora o ciclo de treinamento e lançamento de modelos SOTA de nova geração esteja se alongando, a adoção de IA por grandes empresas não desacelerou.
2023 foi o ano com a taxa de penetração mais rápida de IA no lado empresarial. Na pesquisa da McKinsey, a taxa de penetração da IA no lado empresarial aumentou de 55% para 72%, um aumento de 17 pontos percentuais. Se limitarmos a IA ao escopo da GenAI, a velocidade é ainda mais surpreendente, aumentando de 33% para 65% no último ano, dobrando.
O orçamento alocado pelas empresas para IA também está aumentando. De acordo com o US Tech Report 2024Q2 publicado pela Morgan Stanley, ### no Q2 de 2024, o crescimento do orçamento para projetos relacionados a IA/ML das empresas é de 16,3%, comparado a 13,7% no Q1. Entre os 10 principais gastos em projetos das empresas, apenas CRM Application (+2,3 pontos percentuais) e Storage HardwareData (+1 ponto percentual) não tiveram queda no crescimento, e esses dois setores também são infraestruturas-chave para a implantação de IA pelas empresas.
2. 2025 verá uma adoção massiva da GenAI no lado empresarial
Embora todas as empresas pesquisadas já reconheçam a importância da GenAI, empresas de diferentes tamanhos estão em estágios diferentes de implantação de IA.
De acordo com a pesquisa de gastos empresariais em IA da UBS, o status de uso da GenAI pela grande maioria das médias e grandes empresas está principalmente concentrado em duas fases: pesquisa de casos de uso para prova de conceito e implantação de testes em pequena escala. Entre elas, 45% das grandes empresas já começaram a implantação de testes em pequena escala, 40% das grandes empresas já identificaram seus casos de uso e começaram a prova de conceito, enquanto para as médias empresas esses percentuais são 44% e 38%, respectivamente.
As pequenas empresas, por outro lado, estão concentradas nos dois extremos. Na pesquisa, 25% das pequenas empresas já entraram na fase de implantação em escala, enquanto outras 25% ainda estão na fase de pesquisa. O fato de uma porcentagem maior de pequenas empresas poder implantar IA em escala rapidamente pode estar relacionado a fatores como flexibilidade de decisão devido ao tamanho menor da empresa, fluxos de trabalho relativamente menos complexos e maior sensibilidade aos custos, enquanto os 25% que ainda estão na fase de pesquisa podem estar relacionados às reservas tecnológicas da empresa e ao roadmap de desenvolvimento do próprio negócio.
Mas no geral, podemos prever otimistamente que ### até o final de 2024, mais empresas médias e grandes expandirão a escala de implantação da GenAI dentro da empresa, e até começarão a aplicá-la em fluxos de negócios mais amplos (Em produção em escala em todas as unidades), e 2025 verá uma adoção massiva da GenAI no lado empresarial.
Se não reconhecermos corretamente a característica de "desbloqueio progressivo" do modelo, superestimaremos o progresso da capacidade do modelo no curto prazo e a taxa em que o LLM realmente afeta os negócios reais. Isso também se reflete na mudança das expectativas dos CIOs sobre a linha do tempo para a aplicação real de IA/LLMs na produção empresarial. Do Q3 de 2023 ao Q2 de 2024, as estimativas dos CIOs sobre a linha do tempo para o uso de IA estão claramente desacelerando.
Na pesquisa do Q4 de 2023, o mercado estava mais otimista sobre o ciclo de aplicação da GenAI: 1/3 dos entrevistados acreditava que a GenAI poderia ser usada na produção real de negócios empresariais (em produção) após meio ano, enquanto 1/3 das empresas indicou que não tinha planos sobre como usar a GenAI.
Até o Q1 e Q2 de 2024, o julgamento das empresas sobre a linha do tempo tornou-se cautelosamente otimista. Na pesquisa mais recente do Q2 de 2024, entre os entrevistados, 26% esperam ver IA/LLMs entrando nos processos de produção empresarial após 2025, enquanto 25% acreditam que isso acontecerá no H2 de 2024.
3. No curto e médio prazo, os casos de uso da GenAI pelas empresas ainda estão concentrados em cenários internos
Nos últimos 4 trimestres, as opiniões dos usuários corporativos sobre como usar IA/LLM internamente também mudaram:
• As empresas que têm como objetivo implantar IA/LLM para melhorar a produtividade interna aumentaram de 15% para 23%, subindo do 3º para o 1º lugar;
• As empresas que usam IA/LLM para otimizar custos de mão de obra (por exemplo, simplificação de processos de negócios em setores como atendimento ao cliente, finanças, etc.) aumentaram de 10% para 18%;
• Embora ainda seja uma das 3 principais direções para implantação de IA/LLM, a expectativa de melhorar a satisfação do cliente caiu de 19% para 15%, caindo do 1º para o 3º lugar.
Essa mudança é bastante interessante, as expectativas das empresas em relação à GenAI mudaram de cenários de negócios voltados para o exterior e de front-office para redução de custos e aumento de eficiência internos, refletindo indiretamente em quais cenários e tarefas as tentativas de IA/LLM das empresas foram mais eficazes nos últimos 9 meses. Sob esse consenso, prevemos que, no curto e médio prazo, as empresas ainda usarão mais IA em cenários internos.
Embora o potencial da Gen-AI seja amplamente reconhecido, a pesquisa da Bain mostra que atualmente apenas cerca de 35% das empresas podem descrever claramente como criar valor comercial a partir da Gen-AI. A transição completa da fase exploratória para a implementação em larga escala pode não ser tão rápida quanto esperávamos, mas sim um processo gradual de 3-5 anos.
Para quantificar o potencial de valor da GenAI, a McKinsey optou por usar o valor do impacto que a GenAI trará e a proporção do impacto nos gastos funcionais para prever e analisar diferentes cenários de casos de uso da GenAI nas empresas.
Entre todos os setores funcionais, a GenAI tem o impacto mais significativo em marketing e vendas (Sales & Marketing), engenharia de software (Software Engineering), TI corporativa (Corporate IT), operações de clientes (Customer operations) e P&D de produtos (Product R&D), que juntos representam cerca de 75% do impacto total anual da GenAI nas empresas.
Além de poder sentir intuitivamente a concentração dos casos de uso, também descobrimos que o atendimento ao cliente, desenvolvimento de software, TI corporativa