Executivo da HPE aponta que falta de conhecimento em compra de IA é obstáculo para adoção

Adoção de Inteligência Artificial nas Empresas

Atualmente, muitas empresas que investem em inteligência artificial (IA) enfrentam dificuldades em identificar quem deve tomar as decisões de compra e como controlar o orçamento. Dale Brown, responsável global pelo crescimento de vendas de soluções de IA da Hewlett Packard Enterprise (HPE), destaca que esse é um dos principais desafios da adoção corporativa de IA, que não possui uma solução tecnológica clara.

Segundo Brown, não existe um modelo único para a tomada de decisões em IA, e a falta de um orçamento centralizado agrava a situação. Muitas vezes, uma área de negócios tenta implementar a IA, mas não possui a formação técnica necessária, enquanto a equipe de TI é chamada sem entender completamente o contexto do que o negócio busca realizar.

O Medo de Errar e Suas Consequências

Brown aponta que o principal obstáculo para a adoção de IA nas empresas é o medo de tomar decisões erradas. Esse receio não é relacionado à tecnologia, mas sim às consequências que uma escolha mal feita pode trazer. Como resultado, as empresas acabam demorando a agir, perdendo espaço para concorrentes que optam por começar com o que têm disponível.

Ele ressalta que não se deve permitir que a busca pela perfeição impeça a realização de ações que podem ser benéficas. Quando há pressão de tempo, as empresas tendem a decidir com base no que faz sentido no momento, enquanto a incerteza pode levar à inação, permitindo que concorrentes avancem.

Expectativas de Retorno sobre Investimento

Em relação ao retorno sobre investimento em IA, Brown observa que as empresas estão se tornando mais exigentes. O padrão atual é que, após seis meses de implementação, as empresas esperam ver sinais de retorno. Elas não buscam resultados utópicos, mas sim indicadores que apontem para um progresso real.

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Esse novo cronograma está mudando a forma como as empresas estruturam suas aquisições. Em vez de grandes projetos de transformação, os clientes estão buscando casos de uso específicos e uma infraestrutura que permita a transição do laboratório para a produção de forma eficiente.

Retorno à Infraestrutura Local

Brown também observa uma tendência de empresas que estão repatriando suas cargas de trabalho de IA para ambientes próprios, em vez de depender da nuvem pública. A razão para isso é que a maior parte dos dados está nas redes dos clientes, tornando mais prático trazer a IA até os dados.

Além disso, a questão de custos é um fator importante. Na nuvem, os custos podem ser imprevisíveis, enquanto a infraestrutura própria oferece um custo limitado e previsível. Setores com regulamentações rigorosas, como governo e saúde, também estão reavaliando suas estratégias de nuvem.

Setores Prontos para IA na Borda

Brown identifica setores como petroquímica, agricultura, logística e varejo como os mais preparados para a implementação de IA em ambientes distribuídos. Esses setores já operam com sistemas que coletam dados de forma geograficamente dispersa, facilitando a adoção de tecnologias de IA.

Ele também menciona o setor militar, que está explorando como a IA pode ser utilizada em operações de vigilância e defesa. Para outros setores, a adoção de IA na borda ainda é um desafio, pois requer a combinação de casos de uso claros e dados organizados.

Uma Nova Abordagem da HPE

Brown conclui destacando que a HPE não está apenas vendendo servidores com GPUs, mas sim a capacidade de alcançar resultados concretos. A empresa oferece um ambiente integrado e testado, com suporte técnico especializado em aplicações de IA, semelhante ao conceito de engenheiro de confiabilidade de site aplicado a ferramentas de IA.

Fonte por: It Forum