Ipea: 33,4% das empresas com área de TI da amostra adotavam IA

Sobre o estudo

• Publicador: Ipea
• Quem fez a pesquisa: Maurício Benedeti Rosa e Luis Claudio Kubota, com microdados da TIC Empresas
• Publicação: 2024, mês sem informação no relatório
• Amostra: empresas com área de TI selecionadas para a análise; a pesquisa original concluiu 4064 entrevistas
• Período de coleta: agosto de 2021 a abril de 2022
• Método: análise de microdados da TIC Empresas com árvore de decisão para classificar adoção de aplicações de IA
• Recorte: Brasil

Resultados

Adoção observada entre empresas com área de TI

• Na amostra analítica de empresas que declararam possuir área de tecnologia, 33,4% adotavam ao menos uma das aplicações de IA definidas no questionário. Esse percentual descreve apenas o grupo incluído no modelo.
• Automatização de fluxos de trabalho foi a aplicação mais frequente, com 24,1% das empresas analisadas. O estudo apresenta essa tarefa como possível porta de entrada para firmas em processo de digitalização.
• Reconhecimento e processamento de imagens alcançaram 10,7% das empresas da amostra. Mineração de texto registrou 5,2%, e aprendizado de máquina para predição e análise, 6,7%.
• Geração de linguagem natural apareceu em 3,7% das respostas, e movimentação autônoma de máquinas, veículos e drones, em 2,9%. O contraste entre aplicações confirma distribuição desigual do uso de IA.

Tecnologias associadas à adoção

• A árvore de decisão selecionou internet das coisas, Big Data, setor de atividade, porte e computação em nuvem para classificar o uso de IA. A ordem descreve poder de separação dentro da amostra estudada.
• Entre firmas que utilizavam internet das coisas e Big Data, 69% também adotavam IA. O percentual identifica um grupo específico da árvore, e expressa associação entre práticas tecnológicas nesse conjunto.
• A ausência de internet das coisas caracteriza o maior grupo terminal da árvore, com 66% da amostra. Nesse grupo, 76% das empresas deixavam de usar as aplicações de IA investigadas.
• A medida de importância do modelo atribuiu aproximadamente 73% à internet das coisas e quase 22% a Big Data. Esses valores pertencem ao modelo estatístico, sem representar parcelas de adoção das tecnologias no país.

Porte, setor e aplicações

• Na automação de fluxos de trabalho, a adoção cresceu de 21% nas empresas pequenas da amostra para 25% nas médias e 31% nas grandes. O padrão aparece nas tabelas do grupo com área de TI.
• O uso de aprendizado de máquina também variou com o porte: 6% nas pequenas, 7% nas médias e 8% nas grandes. Os autores observam resultados semelhantes em outras aplicações, com algumas exceções.
• No setor de informação e comunicação, 31% das empresas da amostra utilizavam IA para automatizar fluxos de trabalho. Esse grupo também registrou 12% para aprendizado de máquina, acima de outros setores listados.
• A amostra analítica inclui 48,4% de empresas com 10 a 49 pessoas ocupadas, 31,3% com 50 a 249 e 20,3% com 250 ou mais. Essa composição ajuda a interpretar as comparações por porte.

Desempenho e interpretação do modelo

• A árvore classificou corretamente 273 casos de adoção, mas deixou de identificar 504 empresas adotantes. A diferença mostra dificuldade de reconhecer todos os casos positivos com as variáveis usadas.
• Para empresas sem adoção, o modelo acertou 1401 classificações e errou 150. Os autores registram acurácia geral de 71,9%, com desempenho superior nessa categoria em comparação aos adotantes.
• O artigo informa sensibilidade de 0,35 para identificar adoção e especificidade de 0,90 para identificar ausência de adoção. Esses números qualificam o modelo e restringem seu uso para prever empresas individualmente.
• A classificação encontra relação com tecnologias digitais e características da firma. O desenho analítico identifica padrões conjuntos nos dados observados, sem demonstrar que instalar uma tecnologia isolada produziria adoção de IA.

Leitura dos resultados para políticas públicas

• Os autores relacionam os achados à maturidade digital das empresas. Internet das coisas, análise de grandes volumes de dados e nuvem aparecem no mesmo conjunto de fatores que ajuda a caracterizar a adoção.
• A pesquisa defende que políticas de digitalização considerem tecnologias relacionadas à IA em conjunto. A recomendação decorre da posição dessas variáveis na árvore e da discussão dos autores sobre desenvolvimento tecnológico empresarial.
• Setor e porte também entram no modelo como fatores de classificação. A análise sugere atenção a diferenças entre atividades econômicas e capacidade das firmas ao desenhar ações de difusão tecnológica.
• Os autores propõem estudos futuros com métodos adicionais de classificação. A sugestão responde às limitações de previsão identificadas na árvore, especialmente para reconhecer empresas que já usavam IA.

Limites

• A TIC Empresas concluiu 4064 entrevistas, mas o artigo usou apenas firmas com área de TI, pois as questões sobre novas tecnologias foram feitas a esse grupo. Os autores dispensaram os pesos da amostra completa e alertam para ausência de representatividade nacional.
• Os dados foram coletados entre 2021 e 2022, antes da expansão pública de ferramentas generativas citada pelos autores. A relação entre características empresariais e uso de IA pode ter mudado depois da coleta.
• Respostas desconhecidas ou ausentes foram codificadas como ausência de uso nas variáveis analisadas. A árvore errou muitos casos positivos, limite reconhecido pelo próprio artigo para interpretar os fatores encontrados.

Estudo completo

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Resumo produzido pelo TheAgent a partir do relatório original. Os números e achados pertencem ao publicador; consulte o estudo completo para os detalhes e a metodologia.