84% indicam que seus sistemas têm flexibilidade suficiente em capacidade computacional para lidar com as demandas exclusivas de aplicações de IA em grande escala.
Luis Albejante – head de Soluções de Nuvem Híbrida da Hewlett Packard Enterprise
O entusiasmo pela inteligência artificial (IA) é inegável. No entanto, seu valor para os negócios
só será alcançado até que deixe de ser utilizada apenas como uma ferramenta operacional e se
torne um recurso estratégico.
É nesse ponto que a IA realmente demonstra seu potencial: ao identificar tendências, antecipar mudanças e aproveitar oportunidades antes da concorrência. Embora a maioria das empresas tenha grandes ambições relacionadas à IA — cerca de 94% planejam expandir o uso de IA nos próximos 12 meses, segundo a Sapio Research —, pesquisa recente da própria Sapio mostra que a maioria das organizações tem se concentrado em projetos táticos voltados para a eficiência organizacional ao invés de focar em iniciativas estratégicas que promovam o crescimento.
A mesma pesquisa também constata que as empresas estão excessivamente confiantes em sua
prontidão para mudar de projetos táticos de IA para projetos estratégicos. O mais notável é que
menos da metadedoslíderes de TI das empresas relataram ter uma compreensão completa das
necessidades em todo o ciclo de vida da IA. A base de toda iniciativa tecnológica bem-sucedida,
seja de IA ou qualquer outra, é compreender plenamente as necessidades, mas há uma
deficiência significativa neste fator.
Dentro desse déficit, as falhas mais graves ocorrem nas áreas de talento e tecnologia. No
segundo caso, isso se refere à infraestrutura de computação, armazenamento e redes, fatores
necessários no suporte da IA.
Conquiste o talento certo
Ao considerar o talento em projetos de IA, as empresas parecem manter algumas suposições
inválidas sobre a diversidade de indivíduos necessários. As empresas na pesquisa da Sapio
citaram o elenco óbvio de personagens, como a alta liderança (C-Level), diretores de TI,
engenheiros de IA/ML, cientistas de dados, gerentes de rede, entre outros.
Entretanto, menos de um quarto das empresas têm equipes jurídicas envolvidas nas conversas
sobre a estratégia de IA dos negócios e, de maneira semelhante, apenas cerca de um terço
incluiu o departamento de RH. Isso reflete visões amplamente aceitas nas corporações de que
aspectos legais, de conformidade e éticos são os menos prioritários para o sucesso da IA —
escolhidos por apenas 13% e 11% dos participantes da pesquisa, respectivamente.
Isso é um grave ponto cego. Do ponto de vista jurídico e de conformidade, novas
regulamentações estão a caminho em todo o mundo para as quais expertise é fundamental.
Para o RH, a capacidade de preencher essas posições prioritárias depende de uma forte
representação em cada equipe de iniciativa de IA a fim de evitar gargalos na aquisição e
retenção de talentos que levam a atrasos ou até mesmo ao abandono do projeto.
Reconheça lacunas na infraestrutura de TI
Bem como o talento, as empresas também estão excessivamente confiantes em suas
capacidades tecnológicas relacionadas à IA, de acordo com o relatório da Sapio, já que 93% dos
líderes de TI afirmam que sua infraestrutura de rede está pronta para suportar o tráfego de IA.
Além disso, 84% indicam que seus sistemas têm flexibilidade suficiente em capacidade
computacional para lidar com as demandas exclusivas de aplicações de IA em grande escala.
Mas a certeza se desfaz após uma checagem mais profunda. Por exemplo, 40% ou menos dos
líderes de TI compreendem totalmente as necessidades exclusivas de rede e computação para
ajuste ou inferência de modelos de IA. Claramente isso representa um perigo na garantia de que
as aplicações de IA tenham os recursos tecnológicos necessários.
Adote uma abordagem piloto
Para descobrir quais talentos e tecnologias sua empresa precisa para passar da adoção tática
para a estratégica de IA, comece usando testes pilotos menores para descobrir as lacunas em
seus núcleos de talentos e tecnologia.
Os pilotos também oferecem a oportunidade de equilibrar as equipes de negócios e TI
multifuncionais e determinar quais lacunas precisam ser abordadas. Independentemente disso,
é necessário que todas as áreas funcionais- negócios e TI- sejam bem representadas desde o
início para garantir expertise suficiente para identificar e abordar pontos cegos e obstáculos
durante o piloto e na transição para uma iniciativa de produção maior.
Dessa forma, as iniciativas de IA podem ser moldadas adequadamente para garantir que os
insights obtidos por elas sejam adequados ao propósito designado e resolvam problemas
prioritários.
Infraestrutura: opte por nuvens privadas ou híbridas
Do ponto de vista da infraestrutura tecnológica, é tentador considerar o uso de um piloto na nuvem pública. Todavia, o uso de plataformas de nuvem pública pode resultar em uma latência significativa nos processos de computação, impedindo que os modelos de IA operem nas velocidades necessárias para realizar cálculos em tempo real em grande escala.
Este fator torna uma abordagem de nuvem pública pouco atraente para a implementação da IA
empresarial, pois ela eventualmente terá de ser migrada para uma nuvem privada e ter suas
aplicações de IA reconfiguradas, o que cria ineficiências que atrasam os lançamentos de
produção e aumentam substancialmente os custos.
Para obter a capacidade, desempenho e escalabilidade necessários, é recomendado que as
empresas implementem uma infraestrutura de nuvem privada desde o início. As nuvens
privadas são projetadas para lidar com as cargas de trabalho exclusivas de uma estratégia de IA
mais complexa.
Além disso, as nuvens privadas são mais econômicas. Com elas, as organizações podem
começar com uma solução dimensionada para as fases iniciais do piloto e depois crescer
exponencialmente para incluir as soluções de supercomputação apropriadas à medida que
avança para a produção. Essa abordagem permite evitar custos de reconfiguração e garantir
lançamentos rápidos e eficientes.
Para empresas com pilotos de IA já em andamento em nuvem pública, a maneira mais eficaz de
adicionar uma nuvem privada é implementar uma abordagem de nuvem híbrida. Uma nuvem
híbrida fornece uma interface centralizada para gerenciar nuvens públicas e privadas, reduzindo
significativamente os custos administrativos.
Um sistema aberto, flexível e adaptável resulta na inovação em IA
Independente de como sua jornada começa, planeje adotar soluções de sistemas abertos para
sua infraestrutura. Isso dará à iniciativa de IA a capacidade de usar as melhores ferramentas
para qualquer circunstância e não ficará presa às ofertas de um fornecedor específico.
Melhor ainda, procure soluções que também sejam agnósticas à nuvem, pois isso permite que a
equipe de TI use uma interface de gerenciamento unificada e monitore todas as cargas de
trabalho de IA, independente de onde estejam ou em qual nuvem residam.
Além disso, escolha uma solução com uma arquitetura adaptável que possa ser escalonada
rapidamente e adequadamente à medida que sua maturidade em IA avança. Isso permitirá
aproveitar grandes quantidades de dados públicos e privados para alimentar aplicações de
análise e desenvolvimento de modelos de IA do treinamento ao ajuste.
Próximos passos
Com lacunas iluminadas e dicas sobre como fechá-las, sua empresa pode dar os próximos
passos na jornada de IA. Ao construir uma base sólida de talentos e tecnologia, você pode fazer
a transição de IA operacional para estratégica, aproveitando ao máximo a era da IA.
Luis Albejante é head de Soluções de Nuvem Híbrida da Hewlett Packard Enterprise