O avanço da inteligência artificial (IA) nas empresas tem sido acompanhado por mudanças na forma como dados são armazenados, processados e analisados. As organizações têm reestruturado suas bases tecnológicas para lidar com volumes crescentes de informação e demandas por decisões em tempo real.
Esse movimento envolve desde a adoção de novas arquiteturas até o fortalecimento de práticas de governança e segurança. Segundo estudo da McKinsey & Company, empresas orientadas por dados têm 23 vezes mais chances de conquistar novos clientes e 19 vezes mais chances de serem lucrativas.
Nesse contexto, modelos baseados em consumo, que combinam infraestrutura de nuvem híbrida, automação e mecanismos de governança, vêm sendo adotados com o objetivo de simplificar a operação e ajustar custos ao uso efetivo de recursos. Essas plataformas também incorporam requisitos de segurança e desempenho voltados a cargas de trabalho de inteligência artificial.
A Hitachi Vantara, subsidiária integral da Hitachi Ltd., grupo global com forte atuação em transformação digital, energia e indústrias conectadas, listou dez maneiras de desenvolver cargas de trabalho de IA enquanto reduz a movimentação de dados, a complexidade da infraestrutura e o custo operacional:
1. Elimine a movimentação de dados com uso de virtualização
Mover dados constantemente entre ambientes custa caro e gera lentidão. Adotar tecnologias de virtualização permite que as empresas analisem informações diretamente nas fontes distribuídas, evitando replicações onerosas e mantendo os dados confidenciais e a propriedade intelectual protegidos dentro da infraestrutura original.
2. Simplifique as operações de dados com uma camada semântica
Evite silos de dados, em que cada área trabalha com informações isoladas. Uma camada semântica unificada padroniza os dados e garante que todos acessem as mesmas informações, com rapidez e consistência.
3. Otimize os custos em ambientes multicloud
Para maximizar a eficiência financeira, o ideal é apoiar-se em modelos que suportem implantações em múltiplas nuvens de forma integrada. A combinação de virtualização de dados e alocação eficiente de cargas de trabalho minimiza a duplicação de dados e reduz o desperdício de recursos de processamento.
4. Automatize a governança e a preparação de dados
A IA precisa de dados limpos para não gerar vieses. Automatizar o fluxo de preparação e as regras de governança acelera o desenvolvimento de modelos de IA, mantendo os rígidos padrões corporativos e a conformidade regulatória sem sobrecarregar as equipes técnicas.
5. Simplifique a arquitetura da sua plataforma de dados
Abandone as plataformas de dados complexas e dispendiosas de antigamente. A tendência é a transição para arquiteturas simplificadas e modernas, baseadas em modelagem lógica e ambientes unificados (como os data lakehouses), que sustentam desde as análises diárias de BI até a IA.
6. Habilite a IA Agêntica e o Analytics Avançado
As empresas precisam estar prontas para o próximo passo da tecnologia: a IA Agêntica. Isso significa integrar agentes inteligentes, analytics e insights em tempo real diretamente nos dados corporativos, sem a necessidade de começar novas infraestruturas do zero.
7. Fortaleça a segurança e garanta a conformidade
A segurança é inegociável em projetos de IA. Para proteger os dados corporativos confidenciais desde a origem, é preciso aplicar criptografia, rastrear continuamente o caminho dos dados e atender aos requisitos regulatórios locais.
8. Reduza o custo e a complexidade da infraestrutura
Em vez de ciclos engessados de compras de hardware, a adoção de modelos de consumo unificados e como serviço (“As a Service”) diminui os gastos operacionais (OPEX) e o custo total de propriedade (TCO), trazendo a agilidade da nuvem para qualquer ambiente.
9. Acelere a IA: do piloto para a produção corporativa
A fase de testes não pode demorar. Ao otimizar a descoberta, a preparação e a orquestração das informações, as organizações conseguem tirar rapidamente suas iniciativas de IA da fase de experimentação para executá-las em escala real de produção.
10. Maximize o desempenho das GPUs para workloads de IA
A infraestrutura de IA exige velocidade extrema para que processadores caros, como as GPUs, não fiquem ociosos esperando pelas informações. Usar armazenamento de alto desempenho, com acesso a dados em baixa latência, maximiza o uso das GPUs para o treinamento eficiente de modelos, inferência e aplicações robustas de IA generativa.
A crescente complexidade dos ambientes distribuídos tornou a gestão tradicional insustentável. Para responder a esse cenário, o mercado tem avançado na adoção de arquiteturas modernas baseadas em consumo.
Essa nova geração de plataformas híbridas reduz a carga operacional por meio da automação, permitindo que as empresas foquem menos na gestão da infraestrutura e mais na geração de valor e resultados com aplicações de IA.
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