*Por Leonel Oliveira
A rápida ascensão da IA Generativa (GenAI) está levando as organizações a repensarem suas prioridades de TI. Não mais apenas uma ferramenta para automatizar tarefas, a GenAI está impulsionando mudanças fundamentais na forma como as aplicações são desenvolvidas, os dados são gerenciados e as pessoas interagem com a tecnologia.
No entanto, de acordo com o Índice Anual de Nuvem Empresarial (ECI) as organizações estão lutando para modernizar sua infraestrutura com rapidez suficiente para capitalizar 100% do potencial da GenAI. Pois, mais de 80% das empresas tendo implementado uma estratégia GenAI, as expectativas são altas.
O estudo ECI mostra que à medida que as empresas correm para aproveitar o potencial da IA, elas enfrentam uma questão fundamental: seus ecossistemas de TI existentes podem suportar a escala e a complexidade que a GenAI exige? A resposta, para muitos, é um sonoro “ainda não”. O relatório destaca que quase 98% das organizações no mundo vêm buscando dimensionar as cargas de trabalho do GenAI do desenvolvimento para a produção, com a integração à infraestrutura legada sendo o obstáculo número um.
Nesse sentido, as organizações devem repensar suas prioridades de TI, equilibrando a inovação com a resiliência operacional e a segurança. A infraestrutura é fundamental aqui, pois sem a modernização, as organizações enfrentarão custos crescentes e impactos de carbono. Então, o que pode ser feito? O relatório ECI identificou três prioridades principais:
- Dimensionamento da GenAI – O imperativo da infraestrutura
O ECI ressalta que a conteinerização é agora o padrão ouro da infraestrutura, com 90% das organizações relatando pelo menos conteinerização parcial de suas aplicações. As cargas de trabalho GenAI, que exigem grandes quantidades de poder de computação, escalabilidade e flexibilidade, estão impulsionando essa mudança.
A conteinerização permite que as organizações empacotem aplicações de IA e suas dependências em unidades leves e portáteis, permitindo que elas sejam dimensionadas em ambientes híbridos e multicloud. Essa abordagem fornece a agilidade necessária para lidar com as demandas imprevisíveis da IA, oferecendo portabilidade de carga de trabalho e uso otimizado de recursos.
No entanto, embora reconheçam os benefícios, os desafios permanecem com 81% das empresas dizendo que sua infraestrutura existente precisa de melhorias para oferecer suporte total a aplicações e contêineres nativos da nuvem. Sem modernização, as empresas correm o risco de encontrar gargalos, ineficiências e custos mais altos conforme as iniciativas GenAI aumentam.
As empresas precisam mudar para estratégias híbridas e multicloud para garantir flexibilidade na implementação em ambientes públicos e privados. Elas também precisam fazer investimentos maiores em plataformas de orquestração como o Kubernetes, que simplificam a implementação e o gerenciamento de cargas de trabalho de IA em diversos cenários de TI.
- Segurança e conformidade: uma necessidade fundamental
Com o potencial do GenAI, surgem riscos maiores de segurança e conformidade, e as organizações estão cientes dos desafios que virão. O relatório revela que 95% das empresas reconhecem que o GenAI está mudando suas prioridades de segurança, mas quase a mesma porcentagem admite que poderia fazer mais para proteger suas aplicações de IA.
A privacidade de dados, a governança de segurança e a conformidade regulatória, estão se tornando considerações importantes à medida que os modelos de IA processam grandes quantidades de informações confidenciais. Setores como Finanças, Saúde e Governo, como exemplo, enfrentam problemas adicionais com regulamentações mais rígidas em torno da transparência e uso ético da IA.
Para obterem sucesso, as empresas deveriam incorporar a segurança em suas estratégias de IA desde o início. Isso significa garantir que os modelos de IA estejam em conformidade com as regulamentações globais de proteção de dados em evolução, ao mesmo tempo em que protegem as cargas de trabalho de IA de acesso não-autorizado e ameaças cibernéticas. Além disso, é importante implementar mecanismos de transparência para garantir que as decisões baseadas em IA possam ser auditadas e confiáveis.
- O déficit de habilidades: Preenchendo a lacuna de talentos
A tecnologia por si só não é suficiente para concretizar todo o potencial do GenAI. As pessoas continuam sendo um componente crítico do sucesso. No entanto, a pesquisa do ECI destaca uma lacuna significativa de habilidades, com 52% das organizações precisando de treinamento em TI e 48% exigindo novas contratações para dar suporte às iniciativas de IA.
O ritmo rápido da evolução da IA está ultrapassando a disponibilidade de profissionais qualificados, forçando as empresas a repensarem sua abordagem para aquisição e desenvolvimento de talentos. As organizações que investem na qualificação de equipes existentes enquanto atraem os melhores talentos de IA, estarão melhor posicionadas para escalar suas ambições de IA de forma sustentável.
De forma encorajadora, 53% dos entrevistados veem o GenAI como uma oportunidade de qualificação e desenvolvimento de novas competências em suas organizações. Programas de qualificação, parcerias com instituições educacionais e ferramentas de automação orientadas por IA que simplificam as operações podem desempenhar um papel importante na redução da lacuna de talentos.
As organizações precisam implementar programas de aprendizado contínuo para equipar as equipes existentes com habilidades de IA e nuvem. Eles também precisam investir em plataformas de IA de baixo código/sem código para democratizar o uso de IA entre equipes não técnicas e promover uma cultura de colaboração multifuncional, alinhando a TI com os objetivos de negócios.
Embora essas três prioridades ajudem as organizações a maximizarem o uso do GenAI, também é importante considerar as implicações de custo e entender o processo e desenhar um roteiro para a mudança. O relatório ECI revela que 90% das organizações antecipam o aumento dos custos de TI, principalmente devido a atualizações de infraestrutura, aquisição de talentos e investimentos em segurança. No entanto, 70% esperam ver um retorno sobre seu investimento dentro de dois a três anos, impulsionado pela eficiência operacional aprimorada e pela inovação.
As empresas precisam equilibrar os custos de curto prazo com os ganhos de longo prazo, concentrando-se em projetos de IA que ofereçam valor comercial mensurável. Alinhar as iniciativas de IA com objetivos estratégicos – como melhorar as experiências do cliente, automatizar tarefas repetitivas e otimizar as operações – será fundamental para atingir o ROI.
As organizações precisam priorizar casos de uso de IA de alto impacto com resultados comerciais claros para encurtar os tempos de ROI, ao mesmo tempo em que aproveitam os serviços de IA baseados em nuvem para reduzir o investimento inicial em infraestrutura. O que fica claro na pesquisa ECI é que as organizações precisam medir continuamente o desempenho da IA para refinar e otimizar as estratégias de implementação. *Leonel Oliveira é diretor-geral da Nutanix Brasil
(*) O Estudo ECI, foi feito no último trimestre de 2024 pela Vanson Bourne, encomendado pela Nutanix, e abordou 1.500 tomadores de decisão de TI e DevOps/Engenharia de Plataforma em todo o mundo. A base de entrevistados abrangeu vários setores, tamanhos de negócios e geografias, incluindo América do Norte e do Sul; Europa, Oriente Médio e África (EMEA); e região Ásia-Pacífico-Japão (APJ).
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