IA Composável: O Futuro da Inteligência Artificial
A adoção de inteligência artificial nas empresas está em um ponto de inflexão. Apesar dos bilhões investidos, apenas 5% dos projetos de IA entregam valor comercial mensurável. O que está impedindo o avanço é a infraestrutura que cerca os modelos de IA.
Redação Quantaboo 
Introdução
A inteligência artificial (IA) tem sido um dos principais temas de discussão no mundo dos negócios nos últimos anos. Com a promessa de revolucionar a forma como as empresas operam, a IA tem atraído bilhões de dólares em investimentos. No entanto, apesar desse entusiasmo, a adoção de IA nas empresas está enfrentando um grande desafio.
De acordo com estudos recentes, apenas 5% dos projetos de IA que são implementados nas empresas entregam valor comercial mensurável. Isso significa que a grande maioria dos projetos de IA não está gerando os resultados esperados. Além disso, quase metade das empresas abandona seus projetos de IA antes mesmo de chegar à produção.
O Problema da Infraestrutura
Então, o que está impedindo as empresas de aproveitar todo o potencial da IA? A resposta não está nos modelos de IA em si, mas sim na infraestrutura que os cerca. A falta de acessibilidade aos dados, a rigidez dos sistemas e a dificuldade de integração com outros sistemas são apenas alguns dos obstáculos que as empresas enfrentam ao implementar projetos de IA.
Uma das principais razões pelas quais as empresas estão tendo dificuldade em implementar projetos de IA é a falta de dados de qualidade. A IA requer grandes quantidades de dados para treinar e aprender, mas muitas empresas não têm os dados necessários ou não sabem como acessá-los. Além disso, os dados muitas vezes estão espalhados por diferentes sistemas e departamentos, o que torna difícil integrá-los e utilizá-los de forma eficaz.
A Importância da Infraestrutura Composável
Uma das soluções para esse problema é a criação de uma infraestrutura composável. Isso significa que as empresas devem criar sistemas que sejam flexíveis e escaláveis, permitindo que diferentes componentes sejam facilmente integrados e removidos. Isso permite que as empresas criem soluções de IA personalizadas para atender às suas necessidades específicas.
Além disso, a infraestrutura composável também permite que as empresas sejam mais ágeis e responsivas às mudanças no mercado. Com uma infraestrutura flexível, as empresas podem rapidamente adaptar seus sistemas para atender às novas demandas e oportunidades, o que é fundamental em um mercado em constante evolução.
A Soberania dos Dados
Outro desafio que as empresas enfrentam ao implementar projetos de IA é a questão da soberania dos dados. Com a crescente dependência dos dados para treinar e operar os modelos de IA, as empresas precisam ter controle sobre os dados que coletam e utilizam.
Isso significa que as empresas precisam ter uma estratégia clara para a gestão de dados, incluindo a coleta, o armazenamento, o processamento e a segurança dos dados. Além disso, as empresas também precisam garantir que os dados sejam utilizados de forma ética e transparente, respeitando as leis e regulamentações de privacidade de dados.
A Importância da Transparência
A transparência é fundamental para o sucesso dos projetos de IA. As empresas precisam ser transparentes sobre como os dados são coletados, utilizados e compartilhados, e também precisam ser claras sobre os objetivos e os resultados dos projetos de IA.
Além disso, a transparência também ajuda a construir confiança com os clientes e os stakeholders. Quando as empresas são transparentes sobre seus projetos de IA, elas podem demonstrar que estão utilizando a tecnologia de forma responsável e ética, o que pode ajudar a aumentar a confiança e a lealdade dos clientes.
Conclusão
A adoção de IA nas empresas está em um ponto de inflexão. Apesar dos desafios, as empresas que investem em IA têm a oportunidade de se destacar no mercado e criar soluções inovadoras para atender às necessidades de seus clientes.
No entanto, para que as empresas possam aproveitar todo o potencial da IA, elas precisam criar uma infraestrutura composável e soberana, que permita a flexibilidade, a escalabilidade e a transparência. Além disso, as empresas também precisam ser transparentes sobre seus projetos de IA e garantir que os dados sejam utilizados de forma ética e responsável.
Com a combinação certa de infraestrutura, transparência e responsabilidade, as empresas podem criar soluções de IA que sejam verdadeiramente inovadoras e que ajudem a impulsionar o crescimento e o sucesso no mercado.
