Como em tudo, você pode ver os aspectos positivos ou se concentrar nos negativos. Com veículos elétricos (EVs), você pode se preocupar com a ansiedade de alcance, o custo mais alto dos EVs em comparação com os veículos a gás e a mineração de terras raras usadas em eletrônicos EV. Ou você pode ficar feliz que os EVs contribuam para reduzir as emissões de gases de efeito estufa, emocionado por nunca ter que visitar um posto de gasolina e impressionado com a incrível aceleração off-the-line.

Enquanto assistia às Olimpíadas, uma grande empresa de software corporativo veiculou anúncios alertando sobre os perigos de ter seus dados roubados por seu parceiro de IA. Recentemente, tive a chance de participar de um briefing de quatro horas de outra grande empresa de software corporativo sobre sua pilha de software de IA. O resultado da reunião foi que a empresa irá indenizá-lo se você usá-lo e for processado. Quais são os outros termos e condições? Não cheguei a ler o contrato para descobrir. Presumivelmente, você teria que usar seus modelos, seus conjuntos de dados e, claro, o software de gerenciamento de governança para evitar riscos legais.

Esses são problemas reais ou preocupações imaginárias? Então, por enquanto em grande parte teórico pelo que tenho visto. Ainda assim, incutir FUD (medo, incerteza e dúvida, na sigla em inglês) é uma estratégia de marketing testada pelo tempo, especialmente quando há uma nova tecnologia ou uma transição significativa do mercado. O que não vi são fornecedores de infraestrutura de IA como a Nvidia alertando sobre os perigos de dados roubados e se preocupando com indenização. Em vez disso, somos apresentados a um futuro brilhante em que a IA está tornando as coisas mais eficientes e onde novas tecnologias, como gêmeos digitais, permitem uma modelagem abrangente do mundo real virtualmente.

Então, como será o futuro da IA? Ninguém sabe ao certo. O Goldman Sachs publicou recentemente um relatório de que o 1 trilhão de dólares (5,4 trilhões de reais) gasto em despesas de capital de IA no futuro pode não retornar benefícios econômicos proporcionais. Ainda assim, mesmo os analistas do Goldman acham que os benefícios futuros da IA superarão os custos.

O que os líderes de negócios e de TI devem fazer?

Ignorar a IA traz o risco de ser deixado para trás pelos concorrentes e pelo público em geral, esperando melhorias trimestrais na facilidade de uso e recursos mais ricos. A maioria das empresas está estudando como implementar a IA em sua empresa e muitas estão implementando ativamente projetos de prova de conceito para testar novos casos de uso.

Em uma pesquisa de janeiro de 2024, o Gartner relatou que mais de dois terços das organizações estão usando IA generativa em várias unidades de negócios, um aumento de 19% em relação a uma pesquisa de setembro de 2023. Além disso, 40% dos entrevistados relataram que estão usando a Gen AI em três ou mais unidades de negócios, com 20% relatando que têm um aplicativo Gen AI em produção.

Qual é a melhor maneira de testar a IA? Muitas empresas de software corporativo oferecem recursos baseados em IA usando os dados do cliente que já estão gerenciando em nome dos clientes. Outros, como a Nutanix, estão oferecendo soluções prontas para uso "GPT-in-a-Box" para clientes corporativos experimentarem um modelo GPT personalizado com seus dados corporativos. Para os um pouco mais avançados e aventureiros, a Nvidia oferece o NIM, parte do AI Enterprise da Nvidia, que empacota modelos, ferramentas e APIs de IA em contêineres Kubernetes prontos para implantação.

Seja qual for a abordagem que você escolher, o ponto em comum é que você precisará de um grande suprimento de dados específicos da empresa para treinar seus modelos. A regra geral da IA é que “mais dados, mais modelos melhores”. Portanto, se você está trabalhando atualmente na implementação de produtos baseados em IA ou apenas pesquisando as possibilidades da IA, retenha todos os seus dados de interação com o cliente, dados de suporte, dados de produtos e qualquer outra coisa que seja útil em algum produto de IA futuro que você ainda não pensou. Então, pelo menos você estará pronto para o dia em que quiser implementar a IA.

Isso é chamado de estratégia de mudança “sem arrependimentos”.

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