Estratégia de IA: Equilibrando nuvem e infraestrutura local para obter o melhor custo, desempenho e segurança.

Empresas de todos os portes e tipos estão adotando a inteligência artificial para melhorar a produtividade e a eficiência, mas, em vez de observarem melhorias com essa estratégia, estão enfrentando custos crescentes de tokens, dificuldades na integração de ferramentas e riscos de segurança aumentados.

Como acontece com todas as novas tecnologias, a adoção vem primeiro, enquanto a implementação e a governança seguem alguns passos depois. Experimentos estão em andamento em quase todos os setores, e as lições aprendidas ajudarão outras empresas a adotar e amadurecer com sucesso na área de inteligência artificial.

Mas os funcionários temem a substituição e, às vezes, passam mais tempo questionando os resultados do trabalho realizado com IA. No pior cenário, surge mais trabalho para garantir a confiança dos funcionários na tecnologia e para lidar com os novos desafios, ainda não previstos, que acompanham a adaptação da estratégia de IA.

Custos da IA ​​e desafios futuros

O aumento do custo do código é um dos maiores desafios enfrentados pelas empresas. Sem métodos claros para mensurar como os custos do código se traduzem em desempenho, torna-se muito difícil avaliar se o investimento em IA traz benefícios reais de desempenho. Isso é especialmente verdadeiro ao lançar modelos novos e mais poderosos — e manter-se à frente da concorrência significa que os custos crescentes e concomitantes são o preço a se pagar para se manter competitivo.

Contudo, embora os funcionários possam ter acabado de concluir o treinamento ou configurado um novo fluxo de trabalho para um único modelo de IA, a introdução de um novo modelo pode aumentar a complexidade e anular quaisquer ganhos de produtividade obtidos. Portanto, é necessário encontrar um equilíbrio entre a integração da IA, seus custos associados e os ganhos de produtividade percebidos pelos funcionários.

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Os maiores ganhos até agora vieram da capacidade da IA ​​de automatizar tarefas repetitivas, liberando os funcionários. Você já ouviu isso muitas vezes, mas os benefícios são reais e tangíveis. Seja resumindo reuniões, redigindo documentos, pesquisando conhecimento interno ou ajudando os funcionários a encontrar informações mais rapidamente, a IA está dando aos indivíduos um tempo valioso para se concentrarem em tarefas que exigem pensamento crítico e criatividade. Os funcionários estão cada vez mais conscientes de que o futuro do ambiente de trabalho depende da IA, aprimorando suas habilidades com soluções digitais. Para ter sucesso, as organizações devem fornecer acesso à tecnologia certa e criar ambientes onde os indivíduos se sintam capacitados para experimentar a IA.

No entanto, à medida que mais organizações superam essa fase experimental , começam a adotar uma abordagem mais disciplinada. Questionam se a inteligência artificial é segura e se os funcionários estão utilizando as ferramentas...

Em sua essência, a inteligência artificial deve ter como objetivo reduzir a complexidade. Quando os funcionários conseguem executar suas tarefas com mais eficiência, enquanto as organizações mantêm o controle sobre custos e governança, então o verdadeiro retorno sobre o investimento começa a surgir.

As soluções digitais baseadas em IA agora oferecem benefícios como a otimização personalizada de dispositivos com base na personalidade do usuário ou a análise integrada de sentimentos para medir a satisfação dos funcionários com as ferramentas digitais. Essas inovações estão redefinindo a gestão da experiência e contribuindo para o aumento da satisfação e da produtividade dos funcionários. Elas também permitem que os líderes se mantenham mais conectados com seus funcionários e avaliem se a IA aprimora a experiência ou adiciona mais uma camada de complexidade.

• Como você espera que a infraestrutura de IA nas organizações evolua nos próximos anos?

Continuaremos a ver investimentos significativos em infraestrutura de IA. Mas a discussão precisa ir além da mera capacidade, pois a capacidade por si só não cria valor para os negócios. A próxima fase se concentrará em garantir que a infraestrutura permita que as cargas de trabalho de IA operem onde são mais eficazes. Isso significa tratar o endpoint como parte da infraestrutura de IA e usá-lo para lidar com tarefas específicas localmente, juntamente com serviços em nuvem e computação de borda. Simultaneamente, podemos esperar uma maior ênfase em infraestrutura de IA que suporte governança, segurança e eficiência, além da capacidade computacional bruta. Juntas, essas transformações de infraestrutura começarão a entregar o valor prático que funcionários e empresas esperam da IA, mas que atualmente não estão vendo.

• Quais são as tendências mais importantes que você está acompanhando de perto no campo da inteligência artificial empresarial neste momento?

Três tendências principais se destacam para mim:

Em primeiro lugar, a mudança para arquiteturas híbridas de IA. As organizações estão se tornando mais criteriosas ao determinar quais cargas de trabalho devem ser executadas na nuvem e quais devem permanecer em infraestruturas locais.

Em segundo lugar, há um foco crescente na economia da inteligência artificial. À medida que a adoção se expande, as empresas estão prestando mais atenção às despesas operacionais, à eficiência da infraestrutura e ao custo total de implantação da IA.

Finalmente, estamos testemunhando a evolução do papel do endpoint. Durante anos, o computador pessoal foi visto meramente como um dispositivo de acesso. Hoje, ele se tornou uma plataforma de computação inteligente, capaz de executar cargas de trabalho de IA com segurança e eficiência.

As empresas não precisam de um orçamento enorme para IA para implementar com sucesso essas três tendências. Elas simplesmente precisam dedicar tempo para identificar, tarefa por tarefa, onde as capacidades verdadeiramente inteligentes devem estar localizadas.