O Boom de IA atingiu um meio decisivo: o que as empresas precisam saber

O ensino fundamental nunca foi o auge de ninguém – mas todos tivemos que passar por ele, com dores de crescimento e tudo, para alcançar uma versão melhor e mais madura de nós mesmos.

O atual boom de IA está entrando em sua própria adolescência tumultuada, algo que os especialistas estão chamando de meio confuso entre adoção e maturidade. O hype inicial desapareceu, e agora as organizações estão se concentrando em tornar a IA realmente operacional. Mas a IA está amadurecendo em um momento desafiador. As previsões estão por toda parte, o ceticismo é alto entre as empresas e os consumidores, e a discussão sobre uma bolha de IA em expansão tem os líderes das empresas em alerta, esperando pelo temido “estouro”.

Neste momento decisivo, as organizações precisam separar o sinal do ruído – seja mudando seus esforços da experimentação para a aplicação prática, ou escalando a aplicação prática para a ubiquidade operacional. Isso requer se concentrar em fatores tangíveis que elas podem controlar, como sua infraestrutura e preparação de dados; medir resultados; e construir a base para a escala.

A Abordagem de Infraestrutura em Primeiro Lugar

A verdadeira preparação para a IA exige a infraestrutura adequada para suportar a implantação sustentável de cargas de trabalho de IA. Naturalmente, a IA aumentou a demanda por serviços de nuvem: os gastos com nuvem devem aumentar 40% este ano, com a infraestrutura formando o item mais caro do orçamento, e novos data centers estão surgindo em todos os continentes para atender à demanda crescente por computação de IA. Neste ponto de inflexão da IA, as escolhas de infraestrutura são existenciais. A infraestrutura define o que é seguro, o que é possível e o que realmente vai beneficiar os negócios, em vez de criar um drenagem de recursos.

A infraestrutura sustentável é definida por mais do que apenas custos e poder de computação total. Ao determinar onde e como hospedar suas cargas de trabalho de IA, as organizações devem considerar questões de eficiência de recursos, segurança, visibilidade e preço-desempenho geral. A infraestrutura de IA não pode ser um investimento de uma vez, mas um processo em movimento, capaz de evoluir com as demandas de cada projeto.

É uma mudança drástica em relação às abordagens históricas de gastos com nuvem. Antes do atual boom de IA, as organizações frequentemente dependiam de um único provedor de serviços de nuvem – normalmente um hyperscaler – para hospedar suas operações baseadas em nuvem. Agora, a complexidade e variedade de cargas de trabalho de IA estão desafiando esse modelo, especialmente à medida que as empresas se movem em direção a casos de uso mais práticos, e nuvens alternativas surgem para atender à demanda.

As iniciativas de IA modernas exigem uma grande quantidade de poder de computação, que os Big 3 estão bem equipados para fornecer. As fissuras começam a aparecer quando todo esse poder se torna excessivo. Os contratos de hyperscaler podem ser proibitivamente caros, inchados com complementos desnecessários e podem não oferecer a segurança de dados e residência necessárias para projetos altamente sensíveis.

Em vez de vincular suas operações de nuvem a um único fornecedor, as empresas podem aproveitar uma classe crescente de alternativas para compor suas próprias pilhas em diferentes fornecedores, tipos de GPU e configurações de nuvem pública/privada com base em suas necessidades específicas. Dessa forma, elas não pagam por recursos que não precisam, ao mesmo tempo em que personalizam suas nuvens para o que elas precisam.

Uma abordagem de infraestrutura em primeiro lugar para atingir a maturidade da IA é sobre criar uma base estável para a escala, que maximize a eficiência e a utilidade sem sacrificar o poder.

Da Experimentação à Aplicação

Ao longo dos últimos anos, as empresas em todo o mundo têm experimentado como incorporar a IA em suas operações. Impulsionadas pela curiosidade e por uma boa dose de hype, elas têm empurrado os limites da inovação, desbloqueado novas possibilidades de eficiência e elevado o potencial de inúmeras ferramentas e modelos de código aberto. Elas também correram de frente para a realidade, aprendendo que a filosofia “mover rápido e quebrar coisas” do Vale do Silício não é sempre a maneira certa, especialmente quando se trata de uma tecnologia tão poderosa quanto a IA.

Agora, à medida que as empresas emergem dessa fase de experimentação, o fracasso não é uma opção. A precisão é fundamental. O desempenho não pode ser lento. Se as empresas vão reconstruir funções de negócios essenciais em um quadro de IA, elas precisam se concentrar nas “partes chatas” que levam a IA de um experimento criativo a um multiplicador de força, incluindo:

• Segurança e privacidade de dados: Muitos modelos de IA usam dados pessoais e de negócios sensíveis para operar de forma eficaz. As organizações precisam ter certeza de que seus dados são hospedados de forma segura, sem o risco de replicação não autorizada ou exposição de “IA escura”.
• Gerenciamento do ciclo de vida do modelo: Os modelos devem ser precisos, atualizados e retreinados regularmente para apoiar funções de negócios críticas.
• Consistência de desempenho: Seja implantando modelos para uso interno ou em operações voltadas para o cliente, garantir a consistência do desempenho é fundamental para a eficiência e facilidade de uso. Muitos problemas de desempenho comuns, como aqueles relacionados à latência e tempo de inatividade, são resolvidos no nível da infraestrutura.

Agora, apenas 37% das organizações estão implantando novos modelos geradores em uma base mensal, semanal ou diária. À medida que mais organizações se mudam para a fase de aplicação, essa porcentagem aumentará dramaticamente, criando uma demanda maior por poder de computação – mas também infraestrutura personalizada para modelos específicos. Um modelo “leve” não precisa de uma fundação de hyperscaler, mas se estiver usando informações sensíveis, pode precisar desse nível de segurança. É aqui que as nuvens personalizadas entram – e por que a infraestrutura deve ser a consideração principal em meio a uma mudança de IA da empresa.

Da Aplicação à Escala

Para as empresas mais avançadas na curva de maturidade, a aplicação prática da IA já é parte de seu dia a dia. Agora, elas estão visando escalar essas aplicações para criar ainda mais valor e evoluir totalmente sua empresa.

A pressão está alta, e as vantagens são claras: 81% das organizações no nível mais alto de maturidade de IA relataram melhores resultados financeiros no último ano. Esta é a fase em que as aplicações de IA passam pelo maior teste de estresse. Elas podem passar no teste em um ambiente contido, mas podem ingerir mais dados? Funcionar em novas regiões? E talvez a pergunta mais importante: podem impulsionar resultados significativos?

A escala é sobre crescer mais, mas em alguns casos, menos é mais. As empresas nessa fase devem considerar se os modelos de linguagem pequenos (SLMs) direcionados podem ter um desempenho melhor do que os modelos de linguagem grande (LLMs) multipropósito. As iniciativas de IA são mais bem-sucedidas quando estão vinculadas a problemas de negócios reais e podem impulsionar resultados mensuráveis.

Um padrão semelhante ocorre na aplicação e escala de agentes de IA – a próxima fronteira da IA autônoma. Os agentes que realizam tarefas específicas de domínio, informados por um conjunto de dados altamente focado e consistentemente mantido, são aqueles que estão realmente tendo um impacto real na empresa. No entanto, os agentes especializados ainda precisam de uma quantidade significativa de poder de computação, embora não tanto quanto um copiloto onipotente. Priorizar a infraestrutura desde o início permitirá que as organizações extraiam um ROI real de suas iniciativas de IA agente sem explodir seus orçamentos de nuvem.

Inovação com Impacto

A “corrida” de IA é menos uma corrida do que uma reforma: se estamos reconstruindo a empresa, queremos fazê-lo em uma base sólida – caso contrário, as paredes inevitavelmente desmoronam. As empresas devem se dar ao tempo para serem pensativas sobre a infraestrutura, garantir salvaguardas de dados, gerenciar cuidadosamente o ciclo de vida do modelo, monitorar o desempenho e coletar insights e fazer ajustes. A paciência e a persistência são fundamentais para criar soluções que realmente funcionam, permanecem seguras e desempenham consistentemente.

O novo da hype de IA pode estar desaparecendo, mas as organizações podem superar os anos de meio tumultuados da IA, energizando suas equipes com o que mais importa: resultados.