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IA inagura nova era de modernização de dados e infraestrutura, diz Nutanix

Estudo destaca que adoção da IA empresarial catalisará onda de iniciativas focadas na governança e mobilidade de dados

Publicado:
13/11/2023 às 17:30
Redação
Redação
Leitura
4 minutos
modernização de dados
Imagem: Shutterstock

A grande maioria das empresas globais já encara a Inteligência Artificial como uma prioridade, mas a modernização de dados é um desafio. No entanto, segundo o “Nutanix State of Enterprise AI Report”, estudo global realizado pela Nutanix, ainda há muito trabalho a ser feito para colher os resultados do uso da tecnologia. A pesquisa entrevistou 650 tomadores de decisão de TI, DevOps e Engenharia de Plataforma entre julho e setembro de 2023.

O estudo avalia que a natureza recente desse segmento de tecnologia significa que há uma escassez de práticas estratégicas recomendadas, de proteções estabelecidas ou até mesmo de arquiteturas de referência. Muitas organizações ainda estão determinando quais ambientes de TI são melhores para executar diferentes partes de seus processos e cargas de trabalho de IA, ou quais tipos de aplicações de IA têm mais aplicabilidade em seu setor ou negócio.

“Embora a maioria das organizações esteja nos estágios iniciais de avaliação da oportunidade, o relatório State of Enterprise AI confirma que a maioria a considera IA uma prioridade. Mais importante ainda, a pesquisa revelou um tema importante entre as empresas que adotam soluções de IA: uma necessidade crescente de governança e mobilidade de dados em ambientes de data center, nuvem e infraestrutura de edge, tornando ainda mais importante que as organizações adotem uma plataforma para executar todos as aplicações e dados entre nuvens”, disse Sammy Zoghlami, SVP EMEA da Nutanix.

Leia mais: 85% das grandes empresas no Brasil planejam mais investimentos em GenAI, diz Accenture

Atualmente, a segurança e a governança dos dados lideram a tomada de decisões sobre IA empresarial, e não o custo. Entre os entrevistados, segurança de dados, qualidade de dados, escalabilidade e velocidade de desenvolvimento foram as principais considerações relacionadas à execução de suas cargas de trabalho de IA. Além disso, mais de 90% afirmam que a segurança e a confiabilidade são considerações importantes em sua estratégia de IA.

Na hora de implementar soluções de IA, as empresas estão buscando opções de implementação acelerada. Na avaliação da Nutanix, isso pode refletir a escassez de habilidades, combinada com a necessidade de manter uma vantagem competitiva. “Todas as organizações pesquisadas (100%) afirmam que precisam de habilidades adicionais em IA para apoiar iniciativas relacionadas nos próximos 12 meses. No curto prazo, muitas organizações provavelmente encontrarão lacunas e escassez de habilidades em modelagem de IA e desenvolvimento de aplicações”, alerta o estudo.

A escassez de habilidades, juntamente com a otimização de recursos, é provavelmente a razão pela qual a grande maioria das empresas (90%) está planejando aproveitar os modelos de linguagem grande (LLM) generalizados existentes, sejam eles comerciais ou de código aberto. A Nutanix prevê que a grande maioria das organizações provavelmente buscará aproveitar os modelos pré-treinados existentes, que podem ser ajustados para dar suporte ao uso específico, a fim de maximizar os recursos e acelerar o tempo de lançamento de novas aplicações de IA no mercado.

A adoção da tecnologia de IA também implicará em uma nova onda de modernização da infraestrutura de TI, com ênfase na mobilidade contínua de dados em ambientes core e de edge. Quase todos (99%) os entrevistados dizem que planejam atualizar suas aplicações ou infraestrutura de IA e mais da metade diz que precisa melhorar a transferência de dados entre ambientes de nuvem, data center e edge para dar suporte a iniciativas de dados de IA.

“As tecnologias de IA e os crescentes requisitos de velocidade e escala provavelmente levarão as estratégias de edge e a implementação da infraestrutura principal para a vanguarda da modernização da TI”, atesta o estudo.

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