A inteligência artificial generativa (GenAI) já está inserida no dia a dia da sociedade e, principalmente, das empresas. Seu enorme potencial para reduzir custos operacionais, promover a tomada de decisões orientadas por dados, aumentar a produtividade e melhorar o engajamento com os clientes, já levou grande parte das organizações globais a usar, testar ou explorar a gen AI para fins comerciais. Estudo recente da Harvard Business Review apontou que 85% das companhias ouvidas já se encontram nessa fase de adoção da IA; muitas delas, porém, seguem enfrentando desafios importantes para avançar com a implementação da tecnologia.
Segundo o levantamento, para 45% dos respondentes, a principal barreira para escalar os casos de uso está na falta de uma estratégia ou de um roteiro claro de como seguir. Outros 42% apontam a ausência de talentos com as habilidades e conhecimentos necessários, enquanto 39% mencionam esforços desorganizados ou isolados (silos organizacionais), como obstáculos para o avanço.
“Estamos em um ponto de inflexão onde todas as empresas parecem estar correndo atrás de algo que nem elas têm clareza do que é. Em uma metáfora com uma partida de futebol, é como se todas estivessem atrás da bola em campo, sem ser capaz de armar as jogadas corretas e alcançar o gol. A ânsia por acompanhar uma tendência tem sido maior do que o tempo de análise e preparação para implementar com estratégia e sabedoria”, afirma Gilson Magalhães, vice-presidente e general manager para a América Latina na Red Hat.
Para o executivo, as organizações que querem obter um real sucesso com a inteligência artificial precisam concentrar-se em definir um objetivo claro, com alinhamento multifuncional e uma base capaz de dar suporte à adoção da GenAI com velocidade e escala. “Avançar nessa jornada pode ser mais simples com o open source, que oferece mais flexibilidade e opções de modelos que melhor atendem às necessidades organizacionais e ao local onde a carga de trabalho é realmente executada”, diz.
Qualquer modelo e qualquer ambiente
Segundo dados do Boston Consulting Group (BCG), mais de 90% das empresas estão planejando expandir o uso de GenAI em dois anos, dada sua eficácia em gerenciar custos e aumentar receitas. Para romper os desafios à medida que esses planos avançam, líderes empresariais de todo o mundo estão adotando, cada vez mais, a cultura e as tecnologias open source.
Além de oferecer flexibilidade e maior controle dos recursos da IA generativa em qualquer ambiente – na nuvem, on-premises ou edge – plataformas de código aberto podem se integrar a um amplo conjunto de tecnologias, oferecendo liberdade e opções para que cada empresa avance da maneira que melhor lhe convém.
Trabalhar em um ecossistema aberto é uma forma comprovada de as organizações acessarem expertises complementares e reduzirem a dependência de um único fornecedor. “Parceiros adequados trazem expertise, infraestrutura e capacidades, incluindo conhecimento técnico, experiência e habilidades especializadas em áreas como privacidade e segurança de dados, solucionando muitos dos gaps atuais das empresas – da falta de talentos à conformidade e segurança”, reforça Thiago Araki, diretor sênior de tecnologia para a América Latina na Red Hat.
IA na nuvem: ao infinito e além
Embora a IA pode ser executada em qualquer ambiente, e o código aberto permita essa flexibilidade garantindo consistência, é na nuvem híbrida que ela encontra sua principal aliada para alcançar um novo patamar. Ao combinar infraestrutura on-premises e recursos de nuvem pública e privada, a nuvem híbrida oferece mais flexibilidade no método e no local da implantação, além de um melhor controle para o gerenciamento de cargas de trabalho de IA. Por exemplo, é possível treinar os modelos de IA com GPUs potentes baseadas na nuvem e os implantar on-premises ou na nuvem privada por motivos de segurança ou conformidade.
A nuvem também traz escalabilidade ao possibilitar às empresas aumentar ou reduzir sua capacidade conforme necessário. Essa adaptabilidade abre caminho para que as companhias experimentem, implantem rapidamente e acessem recursos de forma universal. De acordo com pesquisa da Accenture, publicada pela Harvard, 60% dos executivos do C-level esperam que suas soluções de IA generativa estejam escaladas em toda a organização em 2025, um aumento em relação aos 36% em 2024. No entanto, 28% deles identificaram ‘limitações com dados ou infraestrutura tecnológica’ como o maior obstáculo para implementar e escalar a GenAI.
“O imenso poder computacional e os requisitos de armazenamento de dados da GenAI tornam a infraestrutura em nuvem essencial para sua implementação e escalabilidade. Para lidar com as quantidades gigantescas de dados, as organizações precisam de recursos de armazenamento e processamento escaláveis, flexíveis e econômicos. A computação em nuvem fornece essa infraestrutura, permitindo que as empresas armazenem, gerenciem e analisem dados em escala”, explica Sandra Vaz, country manager para a Red Hat Brasil.
Principal propulsor da nuvem, especialmente da nuvem híbrida, o open source ajuda às organizações a extraírem todo o potencial dessa tecnologia. O portfólio de produtos e serviços para inteligência artificial da Red Hat, o Red Hat AI, é um bom exemplo. Projeto para acelerar o desenvolvimento e a implantação de soluções de IA na nuvem híbrida, oferece uma plataforma de IA empresarial para treinamento de modelos e inferência, que proporciona mais eficiência, uma experiência simplificada e flexibilidade para implantar em qualquer lugar na nuvem híbrida.
Cultivando talentos
Outra solução importante para avançar na jornada de IA é o Red Hat Enterprise Linux 10. A mais recente versão do sistema operacional de código aberto da Red Hat endereça principalmente a questão da falta de talentos. Ferramentas como o RHEL Lightspeed combinam décadas de experiência em Linux com tecnologias de IA para oferecer orientações proativas e recomendações a profissionais de todos os níveis de experiência.
À parte das ferramentas, a Red Hat também oferece treinamentos online gratuitos sobre fundamentos de IA. São dois certificados de aprendizado em IA, voltados tanto para líderes seniores experientes quanto para iniciantes, ajudando a educar usuários de todos os níveis sobre como a IA pode ajudar a transformar operações comerciais, agilizar a tomada de decisões e impulsionar a inovação. “A implementação da IA generativa não deve ser tratada como uma corrida movida pelo hype. Implementá-la não é sobre correr contra o tempo, mas sobre correr na direção certa. A verdadeira vantagem competitiva reside na estratégia, no aprendizado e no discernimento — elementos cruciais para decisões que otimizam as tecnologias e valorizam os talentos”, finaliza Alexandre Duarte, vice-presidente de Serviços para a América Latina na Red Hat.
