Orçamento para IA: Não aprove antes de verificar a prontidão da rede.

A inteligência artificial passou rapidamente da fase experimental para uma prioridade máxima nas salas de reuniões. Mas, antes de aprovar o próximo orçamento para IA, os líderes empresariais do Reino Unido devem fazer uma pergunta fundamental: suas redes conseguirão suportar a IA em grande escala quando ela deixar a fase experimental?

Uma pesquisa britânica recente revelou que 55% das organizações priorizarão o investimento em inteligência artificial (IA) ou aprendizado de máquina (ML) nos próximos doze meses, enquanto quase uma em cada seis admite estar investindo pesadamente com pouca valorização por medo de ficar para trás.

Essa pressão é compreensível, mas aqui a discussão sobre retorno do investimento (ROI) torna-se muito limitada.

O valor da inteligência artificial nem sempre será imediatamente aparente após a implementação. Alguns ganhos são alcançados por meio da automação e do aumento da produtividade, enquanto outros emergem do desenvolvimento de capacidades a longo prazo: maior resiliência, melhor imunidade, tomada de decisões mais rápida e novas formas de trabalho.

O perigo reside no fato de os conselhos de administração financiarem a IA como uma transformação e, em seguida, a julgarem como um projeto de software de curto prazo. No Reino Unido, apenas 15% das organizações afirmam que suas implementações de IA superaram as expectativas, o que exige uma discussão mais aprofundada sobre as condições necessárias para o sucesso da IA.

Onde a inteligência artificial falha?

Quando o desempenho da IA ​​falha, a atenção geralmente se volta para o modelo, os dados ou a equipe que desenvolveu o caso de uso. Esses fatores são importantes, mas raramente explicam todo o problema.

A inteligência artificial depende do contexto em que opera: dados, rede, modelo de segurança, governança e habilidades relacionadas. Se essas condições forem frágeis, mesmo um caso de uso promissor pode ter dificuldades para se tornar sustentável e valioso em um ambiente de produção.

Uma prova de conceito pode parecer convincente em um ambiente limitado, com dados limpos, usuários controlados e um caminho claro para a criação de valor. A dificuldade começa quando o próprio projeto precisa operar em escritórios, nuvens, sistemas e bancos de dados que nunca foram projetados para inteligência artificial.

Nesse contexto, a conectividade passa a fazer parte do cálculo do retorno sobre o investimento (ROI). Se os dados se movem muito lentamente, os fluxos de trabalho entre sistemas são interrompidos, os tempos de resposta variam conforme a localização ou as equipes não conseguem identificar onde o desempenho está caindo. Consequentemente, as empresas começam a incorrer em custos com atrasos, retrabalho e perda de confiança.

Entre as empresas britânicas cujas aplicações de IA não atingiram as expectativas, 24% citam o desempenho deficiente da rede ou da conectividade como um fator contribuinte. Este número é significativo porque ilustra a facilidade com que um projeto ambicioso de IA pode se transformar em um programa piloto dispendioso quando a infraestrutura necessária não está disponível.

A rede tornou-se parte essencial do cálculo do retorno sobre o investimento.

Durante muitos anos, as redes foram tratadas como infraestrutura de back-end. Isso era mais fácil de justificar quando as cargas de trabalho se limitavam a e-mail, compartilhamento de arquivos ou acesso padrão a serviços SaaS. Mas defender essa abordagem torna-se muito mais difícil quando a inteligência artificial é integrada às operações em tempo real, aos fluxos de trabalho dos clientes, à detecção de fraudes, às previsões ou aos serviços de suporte em campo.

A inteligência artificial cria diferentes requisitos operacionais. As empresas precisam mover dados com segurança, gerenciar cargas de trabalho de forma inteligente, manter a continuidade dos negócios e entender onde os custos estão se acumulando. Sem essa visibilidade, o retorno sobre o investimento torna-se reativo; sem agilidade, os processos baseados em IA permanecem frágeis; e sem conectividade segura, novos casos de uso criam novas vulnerabilidades. Por esse motivo, a discussão sobre infraestrutura deve começar bem no início do ciclo de vida da IA.

Olhando para o futuro, 54% das organizações do Reino Unido afirmam precisar de redes mais flexíveis e escaláveis ​​para prosperar em um ambiente orientado por IA, enquanto 57% dizem precisar de maior flexibilidade e confiabilidade para maximizar o tempo de atividade.

Esses números não devem ser interpretados como uma lista de desejos tecnológicos, mas sim como indicadores de que a inteligência artificial está forçando as empresas a remodelar o ambiente que envolve o desempenho digital. Se a IA tem como objetivo apoiar a tomada de decisões, os clientes e os processos, então a rede principal se torna parte integrante da estratégia de crescimento, um fato comprovado pela realidade da adoção da IA ​​em diversas empresas.

Quatro perguntas antes da próxima rodada de financiamento para IA

Antes de aprovar o próximo orçamento para IA, os conselhos de administração devem questionar: Para onde irão os dados? Quem poderá acompanhar essa movimentação? A rede conseguirá suportar a IA após a fase piloto? E o que acontecerá em caso de falha?

Essas questões obrigam os conselhos de administração a olhar além da camada de aplicação e examinar se a organização possui as condições necessárias para expandir o que financia. Elas também oferecem ao diretor de tecnologia da informação (CIO) uma maneira de fundamentar a ambição nas realidades operacionais essenciais: infraestrutura, competências, governança, segurança, tráfego de dados e controle de custos.

A maior dificuldade em calcular o ROI da IA ​​reside no fato de que alguns valores levam tempo para se consolidar. Nenhum conselho administrativo avaliaria o valor da internet com base apenas no primeiro ano, e a IA deve ser encarada com a mesma perspectiva. A mensuração a curto prazo é importante, mas não pode servir de desculpa para não investir o suficiente no desenvolvimento das capacidades que viabilizam o valor a longo prazo.

A próxima onda de investimentos em IA não será alcançada apenas com entusiasmo. Antes de escolher o próximo modelo, financiar a próxima plataforma ou anunciar o próximo projeto piloto, os conselhos administrativos do Reino Unido precisam repensar a rede subjacente.

Investir em IA motivado pelo medo de ficar de fora (FOMO) não impulsionará as empresas. O valor sustentável virá da criação das condições adequadas desde o início.