Segundo uma pesquisa recente realizada pela Kyndryl, 95% das empresas estão movendo pelo menos algumas cargas de trabalho para a nuvem. No entanto, apenas 37% delas estão sendo totalmente migradas, o restante está sendo modernizado e integrado a um ambiente híbrido. Diante deste cenário, a empresa traz suas previsões para as tendências de nuvem e core enterprise em 2024.
Fortalecimento do mainframe e estratégia híbrida
Contrariando previsões de migração completa para a nuvem, o mainframe continuará a ser uma plataforma importante para as empresas em 2024. A solução gerencia grandes quantidades de dados críticos que as empresas desejam aproveitar da melhor maneira. Além disso, é um investimento resiliente que pode suportar volumes crescentes de dados e cargas de trabalho exigentes.
O mainframe também continuará relevante, especialmente para aproveitar soluções de IA generativa. No entanto, a escassez de especialistas em mainframe está impulsionando as empresas a buscar parceiros com habilidades especializadas para a gestão e modernização dessas plataformas resilientes.
"As empresas estão percebendo que nem todas as cargas de trabalho são iguais. Algumas são mais adequadas para a nuvem, enquanto outras são para o mainframe. Uma estratégia híbrida que combina as duas plataformas é a melhor maneira de garantir que as empresas obtenham o máximo valor de suas operações de TI", afirma Flavio Carnaval, Líder de Cloud,Dados, IA e ZCloud da Kyndryl Brasil.
Tendências de Cloud
À medida que as empresas se adaptam aos pontos fortes e fracos da tecnologia de nuvem – enquanto navegam pelos desenvolvimentos em IA, mudanças regulatórias e objetivos de sustentabilidade – elas precisarão se apoiar em abordagens inovadoras e parceiros confiáveis para maximizar o valor.
Para aproveitar ao máximo os investimentos em nuvem, as empresas devem apostar em:
FinOps: Com o aumento da complexidade em ambientes híbridos e multinuvem, as empresas adotarão a abordagem FinOps para alinhar equipes financeiras, técnicas e de negócios, otimizando assim os investimentos em nuvem e controlando os custos.
AIOps e Plataformas: Para combater interrupções e ineficiências de TI, as empresas priorizarão soluções como AIOps (Inteligência Artificial para Operações de TI) e plataformas holísticas, como a Kyndryl Bridge, proporcionando uma visão abrangente das operações de TI.
IA Generativa: A IA generativa destaca-se como uma força transformadora, especialmente em ambientes híbridos e multinuvem, melhorando técnicas de gestão e impulsionando a eficiência.
Plataformas de Nuvem Setoriais
As plataformas de nuvem setoriais, já em crescimento em setores como varejo e serviços financeiros, devem se expandir para a indústria transformadora. Essas plataformas oferecem soluções personalizadas, unindo tecnologia e inovação empresarial para impulsionar resultados acelerados.
"Apesar da desaceleração no ano passado, o crescimento da nuvem certamente continuará. A diferença é que as empresas serão mais cautelosas na forma como procedem. Elas vão considerar como implementar IA generativa e examinar cuidadosamente suas cargas de trabalho e arquitetura visando a eficiência. A realidade é que gerar valor com a nuvem requer esforço estratégico", ressalta Carnaval.
IA Generativa
As empresas em todo o mundo continuarão a investigar a oportunidade de contar com ferramentas e soluções de IA – incluindo IA generativa – em seus planos de modernização mais amplos. De um modo geral, entende-se que o potencial da IA generativa supera em muito o risco. Apesar disso, os líderes de negócio têm muitas preocupações em torno da manutenção da privacidade, proteção de IP, interrupção de vazamentos de dados e aproveitamento de custos.
"IA generativa é valiosa se você puder usar todos os dados on-line e off-line, interconectados. Com dados ruins, você simplesmente toma decisões erradas mais rápido", destaca Carnaval.
As empresas vão se mover para organizar seus dados e estabelecer fortes programas de governança de dados para se preparar para a possibilidade de usar IA para entregar valor aos negócios. Uma verdade simples: você não pode ensinar a IA a rodar com os dados errados. A qualidade dos dados está diretamente correlacionada com a qualidade da IA.
