A EPAM identificou duas barreiras principais para uma adoção mais ampla. A primeira foi a preparação dos dados. Muitas organizações não tinham infraestrutura para oferecer suporte à IA de nível empresarial. "É muito difícil escalar a IA se os seus dados não estiverem prontos para isso", explicou Tikhomirov. "O desenvolvimento de plataformas de dados e a integração dos dados com modelos de IA — modernizando e simplificando os dados — tornou-se uma tendência importante."
O segundo desafio foi o alinhamento organizacional. Em muitos casos, as iniciativas de IA foram conduzidas por equipes técnicas sem o total apoio dos stakeholders do negócio. "Se você corrige apenas parte de um processo com IA, não está necessariamente acelerando o processo inteiro", disse Tikhomirov. "Seu retorno sobre o investimento é menos tangível nesses casos."
A EPAM passou o ano ajudando clientes a preencher essas lacunas fundamentais. Isso incluiu corrigir a infraestrutura de dados, lidar com questões de conformidade e alinhar equipes internas em torno de metas compartilhadas.