IA generativa: três desafios e oportunidades

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Está claro que a IA generativa é um grande avanço na tecnologia empresarial. Para os C-Levels de tecnologia, as mudanças radicais representam tantos desafios de negócios quanto oportunidades. Para que as organizações possam beneficiar da inteligência artificial, precisam de uma infraestrutura tecnológica adequada à sua finalidade, de uma nova cultura, de gestão – especialmente em torno dos dados – e de uma nova relação com a tecnologia.

O entusiasmo em torno da IA faz com que a TI, mais uma vez, esteja no centro das atenções e que os C-Levels de tecnologia naveguem na adoção da IA em toda a organização. Um estudo da Vanson Bourne conclui que 90% das organizações fizeram da IA ??uma prioridade, e os analistas de tecnologia Gartner declararam que 51% dos CEOs esperam que o CIO lidere a estratégia de IA.

Criar esse sucesso significa que os C-Levels têm que analisar e implementar a IA onde ela fará a diferença nas operações típicas do negócio, mas também onde a IA poderá mudar completamente o negócio. Não se trata apenas de automatizar tarefas cotidianas, mas ir além com a real inovação e novos modelos de negócio.

Abaixo listo três pontos chave para o início da jornada de IA Generativa

1: IA precisa de infraestrutura

Oportunidades só serão alcançadas em organizações que possuam a infraestrutura tecnológica instalada. O estudo Vanson Bourne encomendado pela Nutanix descobriu que muitas organizações ainda não determinaram qual ambiente tecnológico é mais adequado para executar diferentes blocos de um processo e carga de trabalho de IA. Parte desse desafio é que as organizações ainda não decidiram quais aplicações de IA são mais adequadas aos seus negócios e vertical.

Assim como vimos com a computação móvel e em nuvem, a IA desencadeará uma onda de modernização da infraestrutura tecnológica. Para que as organizações extraiam valor comercial da IA, elas exigirão um ambiente de dados interconectado. Portanto, não é surpresa saber que mais de metade dos C-Levels afirmam que precisam de melhorar as suas capacidades de transferência de dados entre ambientes multicloud, data centers e edge computing. O mesmo estudo conclui que a maioria dos C-Levels não consegue identificar o plano de modernização da infraestrutura necessário para suportar as cargas de trabalho de IA.

Atualmente, mais de metade (63%) das organizações estão utilizando IA em máquinas virtuais e um número semelhante (62%) implementou IA em ambiente de de contêineres. O investimento e a modernização da infraestrutura tecnológica são uma jornada contínua e de longo prazo para os líderes tecnológicos, a fim de satisfazer as expectativas dos usuários de IA. Isso já está sendo confirmado; o estudo descobriu que 85% das organizações planejam aumentar a modernização de suas infraestruturas nos próximos um a três anos, a fim de apoiar iniciativas de IA. Um número semelhante (84%) planeja aumentar o número de funcionários de equipes de engenharia e ciência de dados, com engenheiros de IA se juntando a eles.

Esta corrida do ouro em direção às organizações otimizadas pela IA não renunciará à necessidade de os C-Levels tecnológicos se preocuparem com o orçamento. Descobrimos que 90% dos C-Levels, sem surpresa, esperam que os seus custos de TI e, em particular, da nuvem, aumentem como resultado direto das implementações de IA.

2: Governança

Com a tarefa de liderar as oportunidades de IA para as organizações, os C-Levels de tecnologia também estão preocupados com as implicações da IA. A maioria (90%) está preocupada com a segurança, governança e qualidade dos dados.

Se as organizações ainda não estiverem confiantes na sua governança de dados, poderão ficar para trás na corrida da IA. O Relatório de Liderança Digital da Nash Squared conclui que apenas um em cada quatro líderes digitais é muito eficaz no uso de insights de dados; o levantamento indica também que muitas organizações ainda têm problemas para definir uma estratégia básica de dados.

Os C-Levels de tecnologia disseram que, nos próximos dois anos, os desafios de modelagem de dados e governança para segurança de dados estarão no topo da sua agenda. Mais de metade (51%) afirma que adicionar proteção de dados e recuperação de desastres estará em seus planos de governança de IA. Isto está de acordo com as conclusões do Relatório de Liderança Digital, que afirma que 36% dos C-Levels estão preocupados com o comprometimento da privacidade dos dados por implementações de IA generativa.

Dados esses desafios, não é nenhuma surpresa ver C-Levels de tecnologia optando por Large Language Models (LLM) pré-construídos. Esses modelos existentes de fornecedores confiáveis permitirão a aceleração para comercialização de soluções de IA e poderão fornecer maneiras de aumentar a utilização dos recursos existentes. Dado que muitos C-Levels dizem às pesquisas que têm preocupações sobre seus próprios dados, o uso de LLMs oferece espaço e tempo para construir e não atrasar o uso da IA.

3: Mudança de cultura

"A tecnologia é a parte fácil" é um refrão comum dos C-Levels, o verdadeiro desafio para os líderes de tecnologia empresarial e suas organizações é a mudança cultural. As amplas capacidades de conversação da IA generativa tornam-na uma ferramenta fácil para os usuários finais interagirem, mas também um risco de segurança. Os funcionários podem fazer upload de propriedade intelectual ou dados de clientes com facilidade, expondo instantaneamente a empresa a riscos regulatórios e de mercado.

Essa mesma capacidade de conversação significa um novo relacionamento que os usuários finais das empresas terão com a tecnologia. Analistas de tecnologia do Gartner aconselham os C-Levels a considerar a IA não como uma tecnologia a ser implementada no sentido tradicional, mas como um colega de trabalho que, tal como acontece com qualquer colega, tem de ser entrevistado e treinado sobre a cultura da sua empresa, equipe e organização.

A IA será uma mudança radical na TI corporativa e uma mudança radical na liderança tecnológica. Para alcançar o sucesso da IA, as organizações precisarão da infraestrutura, governança e cultura adequadas. Esses três exigem a compreensão de que a IA é uma questão de negócios e não apenas uma questão que deve ser resolvida apenas pela TI. Dessa forma, a adoção da IA empresarial deve ser encarada como uma maratona, e não uma corrida de curta distância.

Marlon Menezes, engenheiro de sistemas da Nutanix.

1 COMENTÁRIO

  1. Excelente análise dos desafios e oportunidades da IA generativa! A visão sobre infraestrutura, governança e mudança cultural é crucial para qualquer organização que busca adotar essa tecnologia de forma eficaz.

    Infraestrutura: A modernização contínua da infraestrutura é essencial para suportar a IA generativa. Investir em máquinas virtuais e contêineres é uma abordagem prática para preparar as empresas para os requisitos tecnológicos dessa tecnologia.

    Governança: A segurança e a qualidade dos dados são fundamentais. Adotar Large Language Models (LLMs) pré-construídos pode acelerar a adoção da IA enquanto mitiga preocupações sobre a integridade dos dados.

    Mudança Cultural: Encarar a IA como um "colega de trabalho" é uma abordagem inovadora e necessária. Isso facilita uma integração mais suave e eficaz dentro da organização.

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