O mundo corporativo está entrando em uma nova etapa de maturidade da inteligência artificial. É uma etapa definida não por projetos-piloto chamativos ou experimentação limitada, mas pela rápida integração às operações centrais das empresas em escala corporativa. Mas, à medida que esse movimento em busca de escala continua, os líderes empresariais se deparam cada vez mais com uma realidade difícil — as arquiteturas de dados tradicionais já estão há muito precisando de uma atualização voltada para a IA. E essa percepção começou a inaugurar uma grande reestruturação da arquitetura de IA, na qual líderes de TI corporativa estão reformulando suas arquiteturas de dados para um futuro impulsionado pela IA.
Para entender melhor como as organizações estão navegando por essa nova fronteira, a Cloudera publicou seu report mais recente, A grande reestruturação da arquitetura de IA, com uma pesquisa com 1.500 arquitetos empresariais, líderes de infraestrutura em nuvem e arquitetos de dados de todo o mundo. Os resultados são claros — a IA está redefinindo completamente a forma como as organizações estruturam sua arquitetura de dados. Na verdade, 72% dos entrevistados afirmaram que sua arquitetura de dados atual precisa de uma reformulação significativa para atingir seus objetivos de IA.
Então, à medida que os líderes empresariais buscam uma integração mais profunda da IA e um impacto maior nos negócios, como as arquiteturas de dados estão evoluindo para atender às demandas atuais? Vamos explorar algumas das principais descobertas.
O início de uma grande reestruturação da arquitetura
Considerando que quase três quartos (72%) dos entrevistados afirmaram que sua arquitetura atual exige uma reformulação significativa para apoiar objetivos futuros de IA, fica claro que o mundo empresarial está bem ciente do que é necessário. E outros 75% afirmaram que já fizeram mudanças moderadas ou significativas em suas práticas de armazenamento de dados e arquitetura.
As cargas de trabalho de IA exigem acesso contínuo a dados que frequentemente estão distribuídos em vários ambientes, sejam eles locais, em nuvens públicas, privadas e soberanas ou espalhados por sistemas de edge. Garantir que todos esses dados sejam gerenciados adequadamente e estejam prontos para serem usados em IA é caro. Na verdade, 84% dos entrevistados afirmaram que as cargas de trabalho de IA fizeram com que os custos de infraestrutura aumentassem.
Embora as empresas em geral estejam sentindo a pressão para reformular suas arquiteturas de dados e aproveitar a IA, os principais fatores que impulsionam esses esforços apresentam algumas variações. Quarenta e dois por cento dos entrevistados apontaram os requisitos de segurança, governança e conformidade de dados como a força por trás das mudanças nas práticas de armazenamento de dados e arquitetura. Em seguida, 35% dos entrevistados disseram estar focados em melhorar o desempenho e reduzir a latência, 35% mencionaram capacidades de IA em tempo real ou baseadas na borda, e 33% disseram estar focados em ampliar iniciativas de IA em toda a empresa.
Independentemente do motivo, muitas organizações se depararam com o fato de que, mesmo estando prontas para aproveitar a IA, sua infraestrutura simplesmente não está preparada.
Uma ênfase na governança e em dados confiáveis
A corrida para escalar a IA deu novo destaque à governança e à segurança — que deixaram de ser meros itens em uma lista de tarefas de conformidade e passaram a viabilizar a IA. Como os entrevistados sabem muito bem, problemas de governança podem ser um sério obstáculo para iniciativas de IA bem-sucedidas. Na verdade, quase todas as organizações entrevistadas (95%) relataram ter adiado ou cancelado projetos de IA no último ano devido a problemas de governança ou conformidade.
À medida que a IA passa a integrar processos centrais de negócios, é preciso confiar nos dados dos quais ela depende. Isso significa que os líderes empresariais precisam saber onde seus dados estão armazenados, quem pode acessá-los e se eles podem ser usados de forma responsável em ambientes complexos. Sem essa visibilidade e controle, as organizações correm o risco de retardar a adoção da IA ou introduzir riscos desnecessários em suas iniciativas de IA.
As descobertas revelam uma mudança clara no papel da governança como facilitadora. Mas acompanhar o ritmo das mudanças inerentes à IA exige uma base de dados unificada que garanta o controle de 100% dos dados organizacionais, onde quer que estejam.
Um futuro impulsionado pela IA prospera com flexibilidade
Uma tendência notável no report da Cloudera é que as organizações estão adotando uma abordagem mais intencional em relação ao local onde as cargas de trabalho de IA são executadas. E muitas estão até repatriando cargas de trabalho, retirando-as de ambientes de nuvem pública. Entre os entrevistados, 66% afirmaram que, nos últimos 12 meses, haviam transferido cargas de trabalho de IA da nuvem pública de volta para ambientes locais ou de nuvem privada.
Esse número não indica nenhuma falha por parte das nuvens públicas. Em vez disso, ele mostra uma preferência por uma abordagem híbrida, e não por uma abordagem que prioriza a nuvem. Na verdade, quase um terço dos entrevistados (31%) afirmou estar executando cargas de trabalho de inferência de IA em ambientes híbridos. Embora esse resultado tenha sido seguido de perto pela nuvem pública (30%) e pela nuvem privada (22%). Em última análise, isso mostra uma preferência por levar as cargas de trabalho de IA aos ambientes que lhes permitem gerar os melhores resultados.
Mas o que um futuro voltado para o modelo híbrido significa para os planos dos líderes de TI? Nos próximos dois anos, cerca de um terço (29%) dos entrevistados afirmou que ainda planejava aumentar os gastos com a nuvem, mas, ao mesmo tempo, um quarto (25%) disse que planejava dar mais ênfase a uma abordagem híbrida.
Para onde quer que a IA avance, o futuro certamente será muito mais híbrido, à medida que as organizações buscam arquiteturas de dados que possibilitem os resultados de negócios mais impactantes. Mas essa mudança exige flexibilidade para executar cargas de trabalho no local adequado, sem sacrificar a visibilidade, a governança, o desempenho e o controle de custos em todo o cenário de dados.
Uma nova base para IA empresarial
A IA deu início à próxima fase da arquitetura de dados — uma grande reestruturação da arquitetura de IA que redefinirá a maneira como cada empresa lida com cargas de trabalho de dados e IA. À medida que a IA se aprofunda nos sistemas corporativos centrais e continua a se disseminar em grande escala, é necessário abordar lacunas críticas para gerar valor real e duradouro.
As empresas que agirem com urgência e adotarem uma arquitetura de dados concebida com flexibilidade, visibilidade e controle para oferecer suporte à IA em escala construirão uma vantagem competitiva distinta para o futuro.
Explore o report completo da pesquisa e descubra como as organizações estão repensando a arquitetura de dados para a próxima era da IA.
