10 insights sobre o futuro da automação inteligente
A empresa Deep Analysis, especializada em análises, descobre as tendências, desafios e oportunidades que moldam o futuro da IA e da automação inteligente. Baixe o relatório completo para acessar insights práticos que impulsionam a inovação e o sucesso em sua organização.
A IA e a automação inteligente estão transformando a maneira como as organizações operam, oferecendo uma oportunidade transformadora para aumentar a eficiência, melhorar a tomada de decisões e conseguir vantagem competitiva. O recém-publicado Market Momentum Index™ para Automação Inteligente, da empresa de análise Deep Analysis e encomendado pela Hyland, explora essas tendências revolucionárias com insights específicos do setor e conclusões práticas.
Resumimos os dez principais insights do relatório para que você tenha uma ideia do que a Deep Analysis descobriu.
Para uma análise mais aprofundada, baixe o relatório completo, que está repleto de informações obtidas de tomadores de decisão em 400 empresas nos Estados Unidos e no Reino Unido, além de análises e recomendações.
10 insights da Deep Analysis
1. A automação inteligente está ganhando velocidade
Nada menos que 88% das organizações entrevistadas estão planejando ativamente ou se preparando para iniciar projetos de automação inteligente nos próximos seis meses. Isso evidencia a crescente urgência em adotar soluções que combinem IA e automação para simplificar processos complexos e se adaptar às necessidades de negócios em tempo real.
> Mergulhe mais fundo | Assista ao webinar com Alan Pelz-Sharpe, fundador e analista principal da Deep Analysis.
2. O setor de seguros lidera o caminho na adoção
O setor de seguros está na vanguarda: 91% das empresas de seguros pesquisadas estão ativamente envolvidas no planejamento de projetos de automação inteligente. Os setores de serviços financeiros, saúde e governo não estão muito atrás, mostrando ampla adoção em diversos setores.
3. A qualidade dos dados é um fator decisivo
A Deep Analysis constatou que 83% das organizações foram obrigadas a excluir pelo menos uma fonte de dados de projetos de automação inteligente devido à baixa qualidade, evidenciando a necessidade de dados limpos e utilizáveis para resultados bem-sucedidos. Entre eles, os sistemas de CRM e ERP surgiram como as fontes de dados mais críticas.
Os entrevistados expressam uma disposição significativa de mudar os pilares centrais de sua pilha de aplicativos empresariais se uma alternativa mais eficiente e otimizada por IA estiver disponível.
4. Os projetos de IA estão se mostrando eficazes
Os primeiros a adotar estão vendo resultados, com 88% dos projetos de IA atingindo ou excedendo as metas. Essas empresas relatam um progresso significativo na automação de tarefas e na melhoria dos processos de tomada de decisão, demonstrando o papel crescente da IA no sucesso operacional.
5. A automação diz respeito a dados, não apenas à escassez de mão de obra
Ao contrário das crenças populares, apenas 10% das organizações citaram a escassez de mão de obra como a principal razão para adotar a automação. Em vez disso, os esforços se concentram em melhorar a qualidade dos dados (63%) e o acesso ao conhecimento/dados (58%), um sinal claro de que as organizações estão priorizando estratégias de dados mais inteligentes.
6. A TI domina os esforços de automação
Os projetos tendem a ser liderados e centrados em TI, com 75% das iniciativas voltadas para o aprimoramento das capacidades de TI. No entanto, os benefícios geralmente vão além da TI, aprimorando o suporte ao cliente, as finanças e as operações de back office.
As organizações devem ampliar sua abordagem em relação à automação inteligente e à IA para além dos ambientes de TI e para as respectivas operações de linha de negócios.
7. As empresas estão repensando sua pilha de tecnologia
A integração da IA está promovendo mudanças significativas na tecnologia empresarial. Por exemplo, 74% das organizações mostraram disposição em substituir os sistemas de ERP tradicionais por alternativas com IA. Essa disposição marca uma grande mudança em relação à relutância histórica em reformular os sistemas empresariais.
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8. A implantação de IA em toda a empresa está ao alcance
Os resultados da pesquisa mostram que 83% dos entrevistados têm projetos de IA em fase de produção ou avaliação. Além disso, muitos desses projetos estão passando da experimentação para fluxos de trabalho operacionais do dia a dia, indicando a maturidade da IA nas empresas.
9. A complexidade do processo não é mais um obstáculo
A análise constatou que 77% das organizações estão visando a automação de seus processos de negócios mais complexos e de várias etapas, o que demonstra uma confiança crescente na capacidade da automação inteligente de lidar com fluxos de trabalho complexos com precisão.
10. Os fornecedores de aplicativos de negócios são parceiros importantes
Nem tudo é esforço interno: 83% das organizações estão colaborando com fornecedores de aplicativos de negócios para projetos de automação inteligente. As parcerias com provedores de soluções confiáveis estão permitindo que as empresas executem estratégias de automação complexas com eficiência.
Os fornecedores de software devem buscar fornecer, no mínimo, orientação e, na melhor das hipóteses, ferramentas específicas para viabilizar esses processos, pois eles têm um benefício significativo para os resultados críticos dos projetos.
Comece a usar IA e automação inteligente
Esses insights são só o começo. O Deep Analysis Market Momentum Index completo fornece estratégias acionáveis e recomendações de especialistas para ajudá-lo a aproveitar a tecnologia transformadora agora disponível — e eficaz.
Entenda como seus colegas estão lidando com a adoção da IA e da automação inteligente e saiba como superar os desafios da implementação para preparar sua empresa para o futuro.
Assista ao webinar: Navegando pela adoção da automação inteligente e da IA
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Ouça os especialistas da Hyland e da Deep Analysis apresentarem as principais conclusões do recente relatório Deep Analysis: Market Momentum Index. Conheça as tendências atuais, estratégias práticas e melhores práticas para superar desafios como a qualidade de dados e a otimização dos processos.