Desafios da Implementação de Inteligência Artificial nas Empresas
A inteligência artificial (IA) é frequentemente vista como uma nova onda tecnológica, mas sua implementação real apresenta desafios significativos. Profissionais que trabalham com infraestrutura reconhecem que a introdução de modelos generativos pode sobrecarregar sistemas, redes e equipes, revelando gargalos que já existiam. A IA não cria novos problemas, mas destaca os que estavam ocultos.
De acordo com a IDC, 88% dos projetos-piloto de IA falham em chegar à produção, principalmente devido à falta de preparo organizacional. Essa estatística reflete a realidade enfrentada por muitos profissionais de TI, que observam que workloads que antes funcionavam bem agora enfrentam dificuldades, redes saturam rapidamente e clusters operam em seus limites.
Fatores que Contribuem para o Fracasso da IA
Uma das principais dificuldades na adoção de IA é a visão simplista de que basta instalar um modelo para obter resultados imediatos. Questões como a escolha do hardware adequado, a latência aceitável e o isolamento entre ambientes de teste e dados sensíveis são cruciais. O Gartner aponta que 30% dos projetos de IA falham devido a infraestrutura inadequada, não por falta de talento ou orçamento, mas por problemas arquitetônicos.
A implementação de IA exige uma mudança na dinâmica de trabalho, onde ciclos longos não são mais viáveis. As equipes precisam lidar com experimentos contínuos e ambientes que devem ser criados e descartados rapidamente. Nesse contexto, cada milissegundo conta, pois atrasos nas respostas dos modelos podem impactar diretamente os negócios.
Identificação de Gargalos e Riscos
Com a adoção de IA, gargalos que antes eram invisíveis se tornam evidentes, como latências internas, automações inflexíveis e provisionamento manual. Muitas empresas ainda não dominam seu ecossistema técnico o suficiente para suportar um ciclo de IA maduro. O Relatório de Habilidades em Nuvem revela que 53% das organizações reconhecem a falta de competências internas para avançar em seus projetos, incluindo áreas como monitoramento e gestão de capacidade.
A Importância da Preparação da Infraestrutura
Antes de iniciar projetos de IA, as empresas devem avaliar se suas fundações tecnológicas estão adequadas. A maturidade em IA começa com uma arquitetura sólida, e o modelo deve ser implementado posteriormente. Os riscos mais comuns incluem ambientes de teste misturados com produção e clusters sem isolamento adequado, que podem levar a custos imprevisíveis e falhas de infraestrutura.
Empresas que obtêm sucesso com IA geralmente começam por fortalecer sua base tecnológica, garantindo storage escalável, políticas de dados claras e ambientes monitorados. A lógica é clara: a IA amplifica tanto as oportunidades quanto os problemas estruturais. Portanto, o foco deve estar na preparação da infraestrutura, que, quando robusta, transforma a IA em um verdadeiro acelerador de resultados.
Fonte por: It Forum