Segundo estudo, arquitetura de dados híbrida é fator-chave para viabilizar IA segura e escalável em corporações
A quase totalidade (96%) dos líderes de TI dizem que a inteligência artificial já está pelo menos parcialmente integrada aos processos centrais de negócios, número ainda maior que os 88% registrados um ano antes. Isso indica, segundo a Cloudera, autora do estudo que contém esses dados, que a IA passou da fase de experimentação para a plena integração em processos e fluxos de trabalho centrais.
E com resultados positivos: 70% dos respondentes disseram ter alcançado sucesso significativo com a IA.
O estudo, chamado The Evolution of AI: The State of Enterprise AI and Data Architecture, divulgado nessa quinta-feira (25), ouviu mais de 1,5 mil líderes de TI sobre adoção, arquiteturas de dados empresariais e desafios para escalabilidade segura da IA em 2025. O relatório foi apresentado no EVOLVE25 NY, série de eventos da Cloudera.
“Em apenas um ano, a IA deixou de ser uma prioridade estratégica para se tornar um mandato urgente…”, diz em comunicado Sergio Gago, CTO da Cloudera. “Mas nossa pesquisa mostra que as empresas ainda enfrentam grandes desafios em torno de segurança, compliance e utilização de dados, com muitas ficando presas na fase de prova de conceito.”
Segundo o levantamento, as empresas estão explorando diversos tipos de IA para alcançar resultados, incluindo IA generativa (60%), deep learning (53%) e preditiva (50%). E 67% dos líderes de TI se dizem mais preparados para gerenciar novas formas de IA, especialmente agentes, do que há um ano.
A abordagem híbrida de arquitetura de dados se tornou regra. Quando questionados sobre as maiores vantagens dela, os respondentes citaram segurança (62%), melhor gestão de dados (55%) e melhores análises de dados (54%).
Embora 24% tenham afirmado que sua cultura agora é extremamente orientada a dados (em comparação a 17% no ano passado), a maioria reconhece que ainda há trabalho a fazer para incorporar o pensamento “data-first” às práticas de negócios. As principais limitações técnicas identificadas nas arquiteturas de dados atuais para suportar cargas de trabalho de IA incluem integração de dados (37%), desempenho de armazenamento (17%) e poder computacional (17%).
A acessibilidade dos dados é outro obstáculo: apenas 9% das organizações disseram que todos os dados estão disponíveis e utilizáveis para iniciativas de IA, enquanto 38% relataram que a maior parte dos dados é acessível.
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