Desconhecimento sobre aquisição de IA é principal obstáculo à adoção, afirma executivo da HPE
A adoção de inteligência artificial nas empresas enfrenta desafios decisivos.
A maioria das empresas que investem em inteligência artificial (IA) ainda não tem clareza sobre quem deve tomar as decisões de compra e como controlar o orçamento destinado a essas tecnologias. Para especialistas do setor, esse é um dos principais obstáculos à adoção efetiva da IA nas corporações.
De acordo com um especialista da Hewlett Packard Enterprise, não existe um modelo padrão para a tomada de decisões em relação à IA. Muitas vezes, as áreas de negócios que buscam se transformar com a tecnologia não possuem formação técnica adequada, enquanto as equipes de TI são convocadas sem entender completamente as necessidades do negócio.
Esse cenário resulta em um impasse que lembra a transição de equipes isoladas para o DevOps, onde as empresas eventualmente estabelecerão um time central de IA e um orçamento unificado, mas esse contexto ainda está em desenvolvimento.
O medo de errar paralisa mais do que a falta de tecnologia
O medo de tomar decisões erradas é um fator que impede o progresso nas empresas. Esse medo é mais relacionado às consequências das decisões do que à tecnologia em si. As organizações hesitam em agir, temendo que suas escolhas não sejam sustentáveis no futuro.
Essa inibição pode ter um efeito negativo, fazendo com que empresas que tentam evitar riscos acabem perdendo oportunidades para concorrentes que agem de forma mais decisiva. A ideia de que o perfeito pode ser inimigo do bom é crucial aqui; a pressão para agir deve prevalecer sobre a busca por soluções ideais.
Seis meses para entregar, seis meses para provar
Quando se trata de retorno sobre investimento em IA, as empresas estão cada vez mais exigentes. O padrão atual é que, após seis meses de implementação, esperam ver sinais claros de retorno, ao invés de esperar por resultados vagos e tardios.
Esse novo calendário de um ano está alterando a forma como as empresas abordam a compra de soluções de IA. Em vez de se comprometerem com grandes projetos, elas estão se concentrando em casos de uso específicos que possam ser implementados rapidamente e que não requeiram reescrita total dos sistemas existentes.
A volta para dentro
Uma tendência crescente é a repatriação de cargas de trabalho de IA para ambientes internos, ao invés de depender exclusivamente da nuvem pública. Isso se deve ao fato de que a maioria dos dados relevantes para as empresas está em suas próprias redes, e não na nuvem.
Além disso, questões de custo e segurança estão impulsionando essa mudança. Muitas empresas estão reavaliando suas decisões de migração para a nuvem, especialmente aquelas que enfrentam restrições regulatórias em setores como saúde e governo.
Quem está pronto para IA na borda
Setores como petroquímica, agricultura, logística e varejo estão se destacando como os mais preparados para implementar IA em ambientes distribuídos, devido à sua infraestrutura já adaptada para sensores e coleta de dados. O foco agora é levar o processamento e a tomada de decisão mais perto do local onde os dados são gerados.
O setor militar também está explorando como a IA pode ser aplicada em ambientes de campo. Contudo, para a maioria das indústrias, a implementação da IA na borda ainda é um desafio, não pela falta de tecnologia, mas pela necessidade de clareza em casos de uso e organização dos dados.
“Não estamos vendendo servidores com GPUs”
Um ponto importante levantado é que a abordagem da Hewlett Packard Enterprise não se limita à venda de hardware, mas sim à entrega de soluções integradas que permitem resultados efetivos na implementação de IA.
Isso inclui um ambiente já testado e suporte técnico especializado, o que representa uma evolução em relação ao que é tradicionalmente oferecido no mercado. O objetivo é garantir que as empresas possam utilizar a IA de maneira eficaz, sem se preocupar com a complexidade da infraestrutura subjacente.
