A grande reestruturação da arquitetura de IA: por que a governança é mais importante do que nunca

A governança empresarial há muito tempo é vista como uma questão de requisitos de conformidade — uma lista de tarefas com itens para manter-se em conformidade com as políticas organizacionais. Mas, com a escala atual das cargas de trabalho de IA, essa conversa mudou.  

A IA está promovendo uma reformulação completa de como as organizações lidam com suas arquiteturas de dados ou, como o report da mais recente pesquisa da Cloudera se refere, uma “grande reestruturação da arquitetura de IA”. 

Agora, as questões de governança deixaram de ser apenas um item a marcar e se tornaram um fator crucial para viabilizar a IA. Na verdade, a pesquisa da Cloudera intitulada A grande reestruturação da arquitetura de IA constatou que 95% dos entrevistados tiveram pelo menos um projeto de IA planejado adiado ou cancelado nos últimos 12 meses exclusivamente devido a questões de governança de dados, conformidade ou regulamentação.  

Essa constatação está levando as organizações a reconhecer que as abordagens tradicionais de governança de dados estão se tornando rapidamente obsoletas na era da IA. A mesma pesquisa da Cloudera constatou que 75% dos entrevistados afirmaram que as integrações de IA já haviam provocado mudanças moderadas ou significativas nas práticas de armazenamento de dados e arquitetura de suas organizações.  

Quanto mais a IA se aprofunda nas cargas de trabalho organizacionais, mais complexa se torna a questão da governança. O que isso significa para o estado atual da governança e para o futuro? Vamos analisar. 

A governança molda a implantação da IA desde o início 

A governança não é apenas uma questão de segurança e conformidade. Ela é uma parte determinante da decisão sobre quais dados podem ser usados, onde podem ser usados, como são armazenados e, em última análise, a quais dados os modelos de IA podem ter acesso. E, à medida que as cargas de trabalho de IA levam as organizações a movimentar dados entre ambientes com mais frequência, boas práticas de governança são essenciais para garantir, desde o início, que os dados que alimentam a IA sejam de alta qualidade e confiáveis.  

Por isso, não é de surpreender que um número expressivo de líderes empresariais esteja começando a ver a governança como um fator que impulsiona a IA em escala. Mais precisamente,  42% dos líderes empresariais identificaram os requisitos de segurança de dados, governança e conformidade como um fator-chave para a IA. Isso faz da governança um critério de projeto, não apenas uma camada de controle. 

Manter a governança como um processo em estágio avançado traz o risco de forçar as equipes a revisitar escolhas de arquitetura, acesso ou implantação depois que o trabalho já estiver em andamento.

A maturidade da IA está elevando a complexidade da governança

A importância da governança é clara, mas também se tornou muito mais complexa de gerenciar com eficácia. Quase três quartos (73%) das organizações afirmaram que a integração da IA tornou mais difícil manter a governança.  

Esse desafio é intensificado pelo fato de que os dados estão cada vez mais em trânsito entre ambientes: 97% das organizações pesquisadas transferem dados entre ambientes pelo menos uma vez por mês, enquanto 31% fazem isso diariamente. À medida que os dados se movimentam, as organizações devem gerenciar o acesso de forma consistente, proteger dados confidenciais, aplicar políticas de segurança e manter a conformidade em todas as etapas.

A regulamentação, especialmente no que diz respeito à privacidade e à soberania dos dados, é outro grande obstáculo à expansão da IA. Cinquenta e quatro por cento dos entrevistados classificaram esse fator entre os três principais gargalos de suas organizações. A IA aumenta essa complexidade, pois os dados corporativos frequentemente transitam entre ambientes e atravessam fronteiras geográficas durante a implantação. As organizações devem rastrear a localização, a movimentação e o acesso aos dados, cumprindo todas as jurisdições pertinentes.

A flexibilidade híbrida depende de uma governança consistente

Sessenta e seis por cento das organizações moveram pelo menos algumas cargas de trabalho de IA da nuvem pública para ambientes locais ou de nuvem privada no último ano. Para um terço (34%) dos entrevistados, essa não foi uma mudança limitada: eles afirmaram ter movido um número significativo de cargas de trabalho de IA da nuvem pública para ambientes locais ou de nuvem privada no último ano.  

Essa movimentação não é tanto uma crítica aos ambientes de nuvem pública, mas reflete, na verdade, uma mudança mais ampla em direção a estratégias híbridas. Particularmente à medida que as empresas buscam posicionar as cargas de trabalho de IA no ambiente mais adequado às suas necessidades.  

Essas cargas de trabalho e os dados que as sustentam podem abranger nuvens públicas, nuvens privadas, ambientes locais e soberanos, portanto a governança deve se estender por toda a arquitetura. O modelo híbrido só funciona quando as mesmas regras acompanham os dados e as cargas de trabalho para onde quer que se movam.

A governança definirá o futuro da IA empresarial 

A grande reestruturação da arquitetura de IA está mudando muito mais do que o local onde as organizações executam cargas de trabalho de IA. Ela está redefinindo o papel da governança na arquitetura empresarial. A necessidade de mudança já é generalizada, com 72% dos entrevistados afirmando que sua arquitetura de dados atual precisa de uma reformulação significativa para atender aos requisitos futuros de IA. 

A governança sempre será essencial para a segurança e a conformidade, mas essas responsabilidades agora representam apenas parte do cenário. À medida que a IA se torna integrada em toda a empresa, a governança determina se as organizações podem acessar dados com segurança, mover cargas de trabalho entre ambientes e escalar a IA para produção.  

As organizações mais bem posicionadas para escalar a IA nos próximos anos incorporarão a governança à forma como os dados são gerenciados, movimentados e acessados em todos os ambientes. 

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