O estado da inteligência artificial em 2023: o ano da irrupção da GenAI

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A última Pesquisa Global Anual da McKinsey sobre o estado atual da inteligência artificial confirma o crescimento explosivo das ferramentas de IA gerativa (GenAI). Menos de um ano após o lançamento de muitas dessas ferramentas, um terço dos entrevistados de nossa pesquisa afirma que suas organizações utilizam a GenAI regularmente em pelo menos uma função de negócios. Em meio a todos os avanços recentes, a inteligência artificial deixou de ser um tópico relegado aos funcionários de tecnologia e tornou-se um dos focos dos líderes das empresas: quase um quarto dos executivos de nível de diretoria entrevistados afirma que já utiliza pessoalmente ferramentas de GenAI no trabalho, e mais de um quarto dos entrevistados de empresas que utilizam a inteligência artificial afirmam que a GenAI já está na agenda de seus Conselhos. Além disso, 40% dos entrevistados afirmam que suas organizações aumentarão os investimentos em inteligência artificial por causa dos avanços em GenAI. Mas a pesquisa também mostra que ainda estamos engatinhando na gestão dos riscos associados à GenAI: menos da metade dos entrevistados afirma que suas organizações estão empreendendo esforços para mitigar até mesmo o risco que consideram o mais relevante: a imprecisão.

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As organizações que já haviam incorporado recursos de inteligência artificial foram as primeiras a explorar o potencial da GenAI, e aquelas que estão extraindo máximo valor das capacidades mais tradicionais de IA – um grupo que chamamos “empresas de ponta em IA” – já estão ultrapassando as demais na adoção de ferramentas de GenAI.¹

A disrupção dos negócios provocada pela GenAI promete ser substancial e os entrevistados preveem mudanças significativas na força de trabalho. Calculam que haverá cortes de pessoal em certas áreas e grandes esforços de requalificação e recapacitação para dar conta das novas exigências de talentos. No entanto, embora a utilização da GenAI possa estimular a adoção de outras ferramentas de inteligência artificial, vemos pouco aumento significativo na adoção dessas tecnologias: a porcentagem de organizações que adotam alguma ferramenta de inteligência artificial mantém-se estável desde 2022, e a adoção permanece concentrada em um pequeno número de funções de negócios.

Sumário

Ainda estamos nos primórdios, mas a GenAI já está em toda parte
As empresas líderes já estão à frente em GenAI
A inteligência artificial exige talentos específicos e estima-se que seus efeitos na força de trabalho serão substanciais
Com todos os olhos voltados para a GenAI, o impacto e o ritmo de adoção da inteligência artificial permanecem estáveis
Sobre a pesquisa

1. Ainda estamos nos primórdios, mas a GenAI já está em toda parte

As conclusões da pesquisa – realizada em meados de abril de 2023 – mostram que, apesar da ainda incipiente disponibilidade pública da GenAI, a experimentação com suas ferramentas já é relativamente comum e os entrevistados esperam que as novas capacidades transformem seus setores de atividade. A GenAI capturou o interesse de toda a população do mundo dos negócios: pessoas de todas as regiões, setores e níveis hierárquicos já estão utilizando-a no trabalho e fora dele. Setenta e nove por cento dos entrevistados dizem ter tido ao menos algum contato com a GenAI no trabalho ou fora, e 22% afirmam utilizá-la regularmente no trabalho. Embora os vários níveis hierárquicos relatem utilizá-la de maneira semelhante, a GenAI é usada mais intensamente por aqueles que trabalham no setor de tecnologia, particularmente da América do Norte.

As organizações estão utilizando a GenAI com mais frequência. Um terço dos entrevistados afirma que suas organizações já a utilizam regularmente em pelo menos uma função – o que significa que 60% das organizações que relatam ter adotado a inteligência artificial já estão utilizando a GenAI. Além disso, 40% dessas mesmas organizações afirmam que pretendem investir mais em inteligência artificial como um todo graças à GenAI, e 28% dizem que a utilização da GenAI já está na agenda do Conselho. As funções que mais utilizam essas novas ferramentas são as mesmas que mais utilizam a inteligência artificial de modo geral: marketing e vendas, desenvolvimento de produtos e serviços, e operações de serviços (p.ex., atendimento ao cliente e apoio administrativo). Isso sugere que as organizações estão buscando as novas ferramentas para as áreas em que possam gerar o máximo valor. Em nossa pesquisa anterior, essas três áreas, juntamente com engenharia de software, revelaram potencial para gerar cerca de 75% do valor anual total dos casos de uso da GenAI.

Mesmo nos primórdios da GenAI, há expectativas elevadas quanto ao seu impacto: três quartos de todos os entrevistados esperam que ela provoque mudanças significativas ou disruptivas na natureza da competição em seus respectivos setores nos próximos três anos. Aqueles que trabalham nas áreas de tecnologia e serviços financeiros são os que mais tendem a esperar mudanças disruptivas da GenAI. Nossa pesquisa anterior mostra que, embora todos os setores sejam, de fato, suscetíveis a sofrer algum grau de disrupção, a intensidade do impacto poderá variar. Setores mais dependentes do trabalho de conhecimento tenderão a sofrer mais disrupções – e, potencialmente, extrair mais valor. Embora nossas estimativas sugiram que, como seria de se esperar, as empresas de tecnologia serão as mais impactadas pela GenAI, agregando valor equivalente a até 9% da receita global do setor, outras organizações que utilizam recursos de conhecimento (p.ex., bancos, laboratórios farmacêuticos/fabricantes de produtos médicos e todo o setor de educação –agregando, respectivamente, até 5%, 5% e 4%) também poderão sofrer efeitos significativos. Por sua vez, setores manufatureiros (p.ex., aeroespacial, automotivo e de eletrônica avançada) talvez experimentem efeitos menos disruptivos. Isto contrasta com o impacto de ondas tecnológicas anteriores, que afetaram mais o setor manufatureiro, e decorre do fato de a GenAI ser mais poderosa em atividades baseadas na linguagem, não naquelas que envolvem trabalho físico.

Comentário da McKinsey

Alex Singla

Sócio sênior e líder global da QuantumBlack, AI by McKinsey

É incrível a rapidez com que evoluiu o discurso em torno da IA gerativa. Poucos meses atrás, as conversas nas diretorias eram bastante rudimentares, focadas mais em tentar entender o que é GenAI e em discernir entre exagero e realidade. Agora, passados apenas seis meses, os líderes empresariais estão tendo conversas muito mais sofisticadas. Como é possível ver nos resultados da pesquisa, quase um terço das empresas já utiliza a GenAI em pelo menos uma função de negócios. Isso dá provas do quanto elas entendem e aceitam que a GenAI é viável nos negócios.

A próxima questão é saber como as empresas darão o passo seguinte e se a GenAI seguirá o mesmo padrão observado na inteligência artificial de modo geral, em que a adoção se estabilizou em torno da marca dos 50%. Os dados nos dizem que as promessas da GenAI estão levando quase metade das empresas que já utilizam inteligência artificial a querer aumentar seus investimentos nessa tecnologia, em parte por entenderem que novas funcionalidades são necessárias para se aproveitar ao máximo os benefícios da IA gerativa.

Mas o passo seguinte – em que a GenAI deixa de ser um experimento e se torna um motor dos negócios, garantindo retorno vigoroso do investimento – exige que as empresas resolvam uma ampla gama de questões, incluindo identificar as oportunidades específicas para a GenAI na organização, o melhor modelo operacional e de governança, o gerenciamento de terceiros (p.ex., provedores de nuvem e de grandes modelos de linguagem), o que é necessário para gerenciar a vasta gama de riscos, as implicações para as pessoas e para o stack existente de tecnologias, e como encontrar um equilíbrio claro entre os ganhos de curto prazo e criação de um alicerce duradouro para escalar o uso dessa nova tecnologia. Estas são questões complexas, mas são fundamentais para se extrair valor verdadeiramente substancial da IA gerativa.

As respostas mostram que muitas organizações ainda não estão tentando resolver os riscos potenciais da GenAI

De acordo com a pesquisa, poucas empresas parecem inteiramente preparadas para o uso generalizado da GenAI – ou para os riscos que essas ferramentas podem trazer aos negócios. Apenas 21% dos entrevistados que relataram a adoção de inteligência artificial afirmam que suas organizações têm diretrizes para reger o uso de tecnologias de GenAI pelos funcionários no trabalho. E quando perguntamos especificamente sobre os riscos envolvidos na adoção da GenAI, poucos disseram que suas empresas estão mitigando o risco mais citado: a imprecisão. Os entrevistados mencionam a imprecisão com mais frequência do que a segurança cibernética e a conformidade regulatória (os riscos mais relatados da inteligência artificial em pesquisas anteriores), mas apenas 32% afirmam estar tentando mitigá-la, menos do que os 38% que afirmam estar mitigando os riscos de segurança cibernética. É curioso que este percentual é significativamente inferior ao dos entrevistados que, no ano passado, relataram ter mitigado os riscos de segurança cibernética ligados à inteligência artificial (51%). De modo geral, tal como ocorreu nos anos anteriores, a maioria dos entrevistados afirma que suas organizações não estão lidando com os riscos da inteligência artificial.

Comentário da McKinsey

Alexandre Sukharevsky

Sócio sênior e líder global da QuantumBlack, AI by McKinsey

Existe plena consciência dos riscos associados à IA gerativa. Ao mesmo tempo, porém, a ansiedade e o medo prevalecentes tornam difícil para os líderes enfrentá-los de modo eficaz. Como mostra nossa última pesquisa, pouco mais de 20% das empresas possuem diretrizes em vigor para lidar com os riscos da GenAI. E essas diretrizes tendem estar voltadas a proteger as informações proprietárias da empresa (p.ex., dados, conhecimentos e outras propriedades intelectuais). Estas são críticas, sem dúvida, mas verificamos que muitos riscos podem ser mitigados modificando-se a arquitetura tecnológica da empresa que reflete as diretrizes em vigor.

O verdadeiro perigo está em as empresas olharem para os riscos de forma demasiado restrita. Existe uma grande gama de riscos – sociais, humanitários, de sustentabilidade – aos quais as empresas também precisam de prestar atenção. Na verdade, é provável que as consequências não intencionais da IA gerativa criem mais problemas para o mundo do que os cenários apocalípticos que algumas pessoas alardeiam. As empresas que hoje adotam, experimentam e utilizam a GenAI de modo mais construtivo são aquelas que, ao mesmo tempo, implementam um processo estruturado para identificar e resolver esses riscos mais amplos. Elas contratam usuários beta e equipes específicas para pensarem como as aplicações da GenAI podem sair dos eixos, permitindo assim antever melhor algumas dessas consequências. Também estão trabalhando com as melhores e mais criativas pessoas do campo para definir os melhores resultados tanto para a organização como para a sociedade em geral. Um esforço deliberado, estruturado e holístico de compreender a natureza dos novos riscos – e oportunidades – emergentes é crucial para o crescimento responsável e produtivo da IA gerativa.

2. As empresas líderes já estão à frente em GenAI

Os resultados da pesquisa mostram que empresas de ponta em IA – aquelas em que, segundo os entrevistados, pelo menos 20% do EBIT em 2022 podem ser atribuídos à utilização de inteligência artificial – estão entrando de cabeça tanto na GenAI como nas funcionalidades mais tradicionais da inteligência artificial. Essas organizações de ponta, que extraem valor significativo dessa tecnologia, já estão utilizando a GenAI em mais funções de negócios do que as demais, em especial no desenvolvimento de produtos e serviços e na gestão de riscos e da cadeia de suprimentos. Se levarmos em conta todas as facetas da inteligência artificial (p.ex., capacidades mais tradicionais de machine learning, automação de processos robóticos e chatbots), essas empresas de vanguarda também são muito mais propensas a utilizá-la para desenvolver produtos e serviços, otimizar o ciclo de desenvolvimento de produtos, acrescentar recursos a produtos existentes e criar novos produtos baseados em IA. Essas organizações também utilizam a inteligência artificial com mais frequência do que as demais na modelagem de riscos, em RH, na gestão do desempenho, no desenho organizacional e na otimização da força de trabalho.

As empresas de ponta são muito mais propensas a utilizar inteligência artificial no desenvolvimento de produtos e serviços.

Outro diferencial é que seus esforços de GenAI são menos voltados para a redução de custos, que costuma ser uma prioridade máxima nas demais organizações. Os entrevistados de empresas de ponta em IA são duas vezes mais propensos a afirmar que o principal objetivo de suas organizações para a GenAI é criar negócios ou fontes de receitas inteiramente novos – e são muito mais propensos a citar o aumento do valor das ofertas existentes decorrente das novas funcionalidades de inteligência artificial.

Como vimos em anos anteriores, as organizações de ponta investem muito mais do que as demais em inteligência artificial: os entrevistados dessas empresas são cinco vezes mais propensos a dizer que elas gastam mais de 20% de seu orçamento digital em IA e utilizam mais amplamente os recursos de IA em toda a organização. Além disso, são muito mais propensos a afirmar que as suas organizações adotaram a IA em quatro ou mais funções de negócios e que incorporaram um número maior de funcionalidades de IA. Por exemplo, relatam com mais frequência a incorporação de gráficos de conhecimento em pelo menos um processo de produto ou função de negócios, e também de recursos de GenAI e de linguagem natural.

Embora as empresas de ponta em IA não estejam imunes aos desafios de capturar valor da inteligência artificial, os resultados sugerem que as dificuldades que enfrentam refletem sua maturidade relativa nessa tecnologia, enquanto outras se debatem com os elementos estratégicos mais fundamentais da simples adoção da inteligência artificial. Muitos entrevistados de empresas de ponta em IA indicam que o principal desafio são os modelos e ferramentas (p.ex., monitorar o desempenho dos modelos na produção e retreinar modelos conforme necessário ao longo do tempo). Os demais entrevistados, por sua vez, citam questões estratégicas, como definir uma visão clara para a inteligência artificial ligada ao valor do negócio ou obter os recursos necessários.

Os resultados da pesquisa oferecem mais evidências de que mesmo as empresas de ponta ainda não dominam as melhores práticas de adoção da IA (p.ex., operações de machine learning [MLOps]), embora tenham muito mais chances de consegui-lo do que as demais. Por exemplo, apenas 35% dos entrevistados de empresas de ponta em IA afirmam que suas organizações, sempre que possível, rearranjam componentes existentes em vez de reinventá-los (ainda que esse percentual supere em muito os 19% de entrevistados de outras organizações que relatam a mesma prática).

Inúmeras tecnologias e práticas especializadas de MLOps talvez sejam necessárias para que se possa adotar alguns dos casos de uso mais transformadores que as aplicações que GenAI são capazes de oferecer – e para fazê-lo da forma mais segura possível. Operações com modelos ao vivo são uma dessas áreas, onde a instalação de sistemas de monitoramento e de alertas instantâneos (favorecendo a rápida resolução de problemas) permite manter os sistemas de GenAI sob controle. As empresas de ponta em IA destacam-se neste aspecto, mas ainda há muito espaço para crescer: apenas um quarto dos entrevistados dessas organizações (e meros 12% das demais) afirma que o sistema inteiro da empresa é monitorado e equipado com alertas instantâneos.

Comentário da McKinsey

Bryce Hall

Sócio associado

Nos últimos seis anos em que realizamos nossa pesquisa global anual sobre inteligência artificial, um resultado tem se mantido consistente: as empresas de ponta em IA têm uma visão mais ampla do que é necessário para o sucesso. Essas empresas são particularmente aptas em manter o foco no valor e em reestruturar a organização para capturar esse valor. O padrão fica claro quando observamos como as empresas de ponta têm lidado com a IA gerativa.

No que diz respeito à estratégia, por exemplo, as empresas líderes da nossa análise têm mapeado onde estão as oportunidades de alto valor da inteligência artificial em todas as suas áreas de negócios. E é revelador que elas não agem assim apenas com relação à GenAI. Por mais entusiasmados que estejamos com as novas e vertiginosas aplicações da GenAI, bem mais da metade do valor potencial para as empresas vem de aplicações de inteligência artificial que não utilizam a GenAI. Elas se atêm à disciplina de visualizar toda a gama de oportunidades de IA com base no valor potencial de cada uma.

Essa abordagem se estende a todas as áreas de capacitação. Em tecnologia e dados, por exemplo, as empresas de ponta em IA são extremamente focadas nas capacidades necessárias para capturar o valor que identificaram (incluindo funcionalidades que permitem que grandes modelos de linguagem sejam treinados com dados específicos da própria empresa e do setor). Elas avaliam e testam a eficiência e a rapidez possibilitadas por serviços de IA já existentes (o que chamamos de abordagem de “tomar”, isto é, utilizar modelos disponíveis online) e também desenvolvem funcionalidades capazes de criar vantagem competitiva, como ajustar modelos e treiná-los para que utilizem seus próprios dados proprietários (o que chamamos de abordagem de “amoldar”).

3. A inteligência artificial exige talentos específicos e estima-se que seus efeitos na força de trabalho serão substanciais

Os resultados de nossa última pesquisa mostram algumas mudanças nos cargos que as organizações estão preenchendo para levar adiante suas ambições de inteligência artificial. No último ano, as organizações que já utilizam inteligência artificial contrataram com mais frequência engenheiros de dados e de machine learning e cientistas de dados de IA – todas elas funções para as quais, na pesquisa anterior, os entrevistados afirmaram terem feito contratações regularmente. Este ano, porém, uma parcela bem menor relatou ter contratado engenheiros de software de IA, que foi a função com mais contratações no ano anterior (28% na pesquisa mais recente, contra 39%). E vagas para engenheiros de prompt têm sido abertas recentemente, pois essa habilidade vem se tornando cada vez mais necessária com a adoção da GenAI: 7% dos entrevistados de organizações que adotaram a inteligência artificial relataram ter feito contratações para essa função no ano que passou.

Os resultados da pesquisa sugerem que continua sendo um desafio contratar profissionais para funções relacionadas com a inteligência artificial, embora tenha ficado um pouco mais fácil ao longo do último ano – o que talvez seja reflexo da onda de demissões em empresas de tecnologia entre o final de 2022 e o primeiro semestre de 2023. Porcentagens menores de entrevistados do que no pesquisa anterior relataram dificuldades para contratar cientistas de dados de IA, engenheiros de dados e especialistas em visualização de dados, embora as respostas sugiram que a contratação de engenheiros de machine learning e supervisores de produtos de IA permanece tão desafiadora como no ano anterior.

Olhando para os próximos três anos, os entrevistados preveem que a adoção da IA irá transformar muitas funções na força de trabalho. De modo geral, eles esperam que mais funcionários serão requalificados do que afastados. Quase quatro em cada dez entrevistados de empresas que já adotaram a inteligência artificial esperam que mais de 20% da força de trabalho será recapacitada, e 8% afirmam que o número de funcionários diminuirá mais de 20%.

Especificamente com relação ao impacto previsto da GenAI, as operações de serviços são a única função em que a maioria dos entrevistados espera ver uma redução da força de trabalho em suas organizações. Esta expectativa alinha-se de modo geral com o que a nossa pesquisa recente sugere: embora o surgimento da GenAI tenha elevado nossa estimativa do percentual de atividades passíveis de serem automatizadas (de 50% para 60%-70%), isso não se traduz necessariamente na automação de uma função inteira.

Espera-se que o grau de requalificação profissional será muito maior nas empresas de ponta em IA do que nas demais. Os entrevistados dessas empresas são três vezes mais propensos a afirmar que suas organizações pretendem requalificar mais de 30% da força de trabalho nos próximos três anos como resultado da adoção da inteligência artificial.

Comentário da McKinsey

Lareina Yee

Sócia sênior da McKinsey; presidente do Conselho de Tecnologia da McKinsey

Estamos nos estágios iniciais da IA gerativa e as empresas já preveem um impacto significativo sobre os talentos – desde a abertura de novas oportunidades de trabalho e a transformação do modo como o trabalho é realizado até a introdução de categorias de trabalho inteiramente novas, como a engenharia de prompts. Um dos benefícios da GenAI é seu potencial de ajudar quase todas as pessoas no exercício de sua profissão – e este é também seu maior desafio.

Nisso ela se diferencia da inteligência artificial tradicional, que afetou uma parcela bastante pequena – embora não menos importante – da força de trabalho, que tinha habilidades profundas em áreas técnicas como machine learning, ciência de dados ou robótica. Em vista das capacidades altamente especializadas exigidas, parecia sempre haver uma escassez de profissionais de IA. Nossa pesquisa ressalta que preencher essas vagas continua sendo desafiador. A GenAI, por sua vez, também precisará de pessoas altamente qualificadas para a construção de grandes modelos de linguagem e para treinar modelos gerativos, mas seus usuários poderão ser praticamente qualquer um; ninguém precisará de um diploma em ciência de dados ou experiência em machine learning para ser eficaz. Uma analogia seria a passagem dos computadores mainframe – grandes máquinas operadas por profissionais altamente técnicos – para o computador pessoal, que qualquer pessoa pode utilizar. A GenAI é uma mudança revolucionária no modo de as pessoas utilizarem a tecnologia como uma ferramenta poderosa.

Essa perspectiva da GenAI como uma ferramenta está refletida em nossa pesquisa. Na maioria dos casos, as empresas veem a GenAI como uma ferramenta para estender as atividades humanas, e não necessariamente substituí-las. Até agora, temos visto principalmente empresas adotarem a GenAI para avançar, focando áreas pragmáticas em que os caminhos para aumentar as receitas ou a produtividade são mais claros. Exemplos incluem o uso de ferramentas de GenAI para ajudar a modernizar códigos legados ou acelerar o ritmo de pesquisa e de descoberta nas ciências. Ainda estamos apenas arranhando a superfície dessas capacidades aumentativas, mas já podemos prever que seu uso irá acelerar.

4. Com todos os olhos voltados para a GenAI, o impacto e o ritmo de adoção da inteligência artificial permanecem estáveis

Embora o uso de ferramentas de GenAI esteja se disseminando rapidamente, os dados da pesquisa não mostram que essas novas ferramentas, de modo geral, estejam impulsionando as organizações a adotarem a inteligência artificial. O percentual de adotantes permanece estável, ao menos por ora, com 55% dos entrevistados relatando que suas organizações adotaram a inteligência artificial. Menos de um terço deles continua afirmando que a IA foi adotada por mais de uma função de negócios, sugerindo que o escopo de utilização da inteligência artificial continua limitado. E, como nas quatro pesquisas anteriores, os entrevistados relatam que o desenvolvimento de produtos e serviços e as operações de serviços continuam sendo as duas funções de negócios que mais adotam a inteligência artificial. No cômputo geral, apenas 23% dos entrevistados afirmam que, no ano passado, pelo menos 5% do EBIT das suas organizações foram atribuíveis à utilização da inteligência artificial – praticamente o mesmo percentual da pesquisa anterior – sugerindo que ainda há muito mais espaço para capturar valor.

As organizações continuam obtendo retorno financeiro nas áreas de negócios em que utilizam a inteligência artificial e planeiam investir ainda mais nos próximos anos. A maioria dos entrevistados relata que a inteligência artificial gerou aumentos da receita em todas as funções de negócios que a utilizam. Olhando para o futuro, mais de dois terços esperam que suas organizações intensifiquem os investimentos em IA nos próximos três anos.

Comentário da McKinsey

Michael Chui

Sócio do McKinsey Global Institute

Temos enfatizado a importância da GenAI – e por boas razões, dado o seu potencial revolucionário – mas esta pesquisa é um bom lembrete de que há muito valor no mundo maior da inteligência artificial. Na verdade, algumas das nossas outras pesquisas indicam que o valor potencial da inteligência artificial não gerativa é ainda maior. Casos de uso outras áreas (p.ex., melhorar a precisão das previsões, otimizar as redes logísticas e fazer recomendações sobre o próximo produto a comprar) podem gerar valor para empresas que souberem aproveitar as promessas maiores da inteligência artificial.

Embora a adoção de todas as formas de inteligência artificial permaneça estável em cerca de 55%, mais de dois terços dos entrevistados afirmam que as suas empresas planejam intensificar seus investimentos nessa tecnologia. E continuamos a ver muitas empresas de ponta em IA construindo as bases e capacitações que lhes permitirão gerar valor. Uma forma de interpretar isto é que “os ricos estão cada vez mais ricos” quando se trata de extrair valor da inteligência artificial. O que todos nós queremos saber é se o grande interesse pela GenAI abrirá as portas para uma maior adoção de todas as formas de inteligência artificial no futuro.

Sobre a pesquisa

A pesquisa online foi realizada em campo de 11 a 21 de abril de 2023 e obteve respostas de 1.684 participantes de ampla gama de regiões, setores, tamanhos de empresas, especialidades funcionais e tempo de serviço. Destes, 913 disseram que suas organizações adotaram a inteligência artificial em pelo menos uma função e explicaram em detalhe como elas a utilizam. Para corrigir diferenças nas taxas de resposta, os dados foram ponderados conforme a contribuição do país de cada entrevistado para o PIB global.

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