A Inteligência Artificial Gerativa Pode Mudar o Mundo – Mas Apenas se a Infraestrutura de Dados Estiver à Altura

Apesar do burburinho em torno da Inteligência Artificial Gerativa, a maioria dos especialistas da indústria ainda não abordou uma pergunta significativa: Existe uma plataforma infraestrutural que possa suportar essa tecnologia a longo prazo, e se sim, será suficientemente sustentável para apoiar as inovações radicais que a Inteligência Artificial Gerativa promete?

As ferramentas de Inteligência Artificial Gerativa já construíram uma reputação considerável, com sua capacidade de escrever textos bem sintetizados com um simples clique de botão – tarefas que poderiam exigir horas, dias, semanas ou meses para serem concluídas manualmente.

Isso é bom, mas ausente a infraestrutura adequada, essas ferramentas simplesmente não têm a escalabilidade para realmente mudar o mundo. Com um custo operacional astronômico que logo ultrapassará $76 bilhões, os custos operacionais da Inteligência Artificial Gerativa são um testemunho disso, mas há fatores adicionais em jogo.

As empresas precisam se concentrar em criar e conectar as ferramentas certas para aproveitar a Inteligência Artificial de forma sustentável e devem investir em uma infraestrutura de dados centralizada que torne todos os dados relevantes acessíveis de forma transparente às suas LLM sem pipelines dedicados. Com a implementação estratégica das ferramentas adequadas, elas poderão entregar o valor de negócios que buscam, apesar das limitações de capacidade que os data centers impõem atualmente – apenas então a revolução da Inteligência Artificial realmente avançará.

Um Padrão Familiar

De acordo com um novo relatório do Capgemini Research Institute, 74% dos executivos acreditam que os benefícios da Inteligência Artificial Gerativa superam as preocupações associadas. Um consenso como esse já provocou altas taxas de adoção entre as empresas – cerca de 70% das organizações da Ásia-Pacífico expressaram a intenção de investir nessa tecnologia ou começaram a explorar casos de uso práticos.

Mas o mundo já passou por esse caminho antes. Pegue a internet, por exemplo, que gradualmente atraiu mais e mais atenção antes de superar as expectativas por meio de uma miríade de aplicações notáveis. Mas, apesar de suas capacidades impressionantes, ela apenas decolou quando suas aplicações começaram a entregar valor tangível para as empresas em escala.

Olhando Além do ChatGPT

A Inteligência Artificial está caindo em um ciclo semelhante. As empresas compraram rapidamente a tecnologia, com uma estimativa de 93% das empresas já envolvidas em vários estudos de caso de uso de Inteligência Artificial/Máquina de Aprendizado. Mas, independentemente da alta taxa de adoção, muitas empresas ainda lutam com a implantação – um sinal claro de infraestrutura de dados incompatível.

Com a infraestrutura adequada, as empresas podem olhar além da superfície das capacidades fascinantes da Inteligência Artificial Gerativa e aproveitar seu verdadeiro potencial para transformar seus paisagens de negócios.

De fato, a Inteligência Artificial Gerativa pode ajudar a escrever um resumo rapidamente e, na maioria dos casos, de forma bastante eficaz, mas seu potencial vai muito além disso. Desde a descoberta de drogas potenciais até tratamentos de saúde, otimização da cadeia de suprimentos, nenhuma dessas inovações é possível se os data centers que suportam e impulsionam as aplicações de Inteligência Artificial não forem robustos o suficiente para gerenciar suas cargas de trabalho.

Superando a Barreira para a Escalabilidade

A Inteligência Artificial Gerativa ainda não entregou valor significativo para as empresas porque carece de escalabilidade. Isso ocorre porque os data centers têm limitações de capacidade – sua infraestrutura não foi originalmente projetada para suportar a exploração maciça, orquestração e ajuste de modelo que os Grandes Modelos de Linguagem (LLM) exigem para executar múltiplos ciclos de treinamento de forma eficiente.

Colher valor da Inteligência Artificial Gerativa, portanto, depende de como bem uma empresa aproveita seus próprios dados, o que pode ser melhorado desenvolvendo uma arquitetura de dados robusta. Isso pode ser alcançado conectando fontes de dados estruturadas e não estruturadas aos LLM ou aumentando a taxa de transferência de hardware existente.

É essencial que as empresas que buscam treinar seus LLM em dados organizacionais possam primeiro consolidar esses dados de forma unificada. Caso contrário, os dados deixados em uma estrutura isolada provavelmente gerarão viés nos poderes de aprendizado do LLM.

Um Sistema de Suporte

A Inteligência Artificial Gerativa não surgiu do nada – está em desenvolvimento há bastante tempo, e seu uso e potencial só crescerão nas décadas vindouras. Mas, por agora, suas aplicações comerciais estão atingindo um limite que não é escalável.

A realidade é que essas ferramentas variadas são apenas tão fortes quanto a infraestrutura de processamento de dados que as suporta. Portanto, é fundamental que os líderes empresariais aproveitem plataformas que possam processar os petabytes de dados que essas ferramentas precisam para entregar tangivelmente o valor significativo que prometem.