A adoção da inteligência artificial (IA) nas empresas atinge um ponto de inflexão. Apesar de investimentos bilionários em IA generativa, apenas 5% dos projetos-piloto integrados entregam valor de negócio mensurável, com quase metade das companhias abandonando iniciativas de IA antes da produção.
O gargalo não reside nos modelos de IA em si, mas na infraestrutura que os cerca. Acessibilidade limitada a dados, integração rígida e caminhos de implantação frágeis impedem que as iniciativas de IA escalem além de experimentos iniciais com Large Language Models (LLMs) e Retrieval Augmented Generation (RAG).
Em resposta a este cenário desafiador, as empresas estão se voltando para arquiteturas de IA composáveis e soberanas. Essa mudança visa reduzir custos, preservar a propriedade dos dados e adaptar-se à evolução rápida e imprevisível da IA, uma transição que a IDC projeta para 75% das empresas globais até 2027, conforme destacado em um artigo recente da MIT Technology Review.
A arquitetura por trás da escalabilidade e controle
Os projetos-piloto de IA quase sempre funcionam em ambientes controlados, e esse é o cerne do problema. Provas de conceito (PoCs) são projetadas para validar a viabilidade e construir confiança, mas prosperam em condições que raramente se assemelham à realidade da produção. Cristopher Kuehl, diretor de dados da Continent 8 Technologies, observa que “PoCs vivem dentro de uma bolha segura”.
Nessas bolhas, os dados são cuidadosamente selecionados, as integrações são mínimas e o trabalho é frequentemente conduzido pelas equipes mais experientes e motivadas. O resultado, segundo Gerry Murray, diretor de pesquisa da IDC, não é tanto o fracasso do piloto, mas um “erro de projeto estrutural”, onde muitas iniciativas de IA são “configuradas para falhar desde o início”.
A IA composável e soberana surge como uma resposta direta a esses desafios. A abordagem composável foca na modularidade, permitindo que componentes de IA sejam construídos, combinados e reimplantados de forma flexível. Isso significa que as empresas podem montar e desmontar soluções de IA conforme suas necessidades evoluem, evitando a rigidez das arquiteturas monolíticas.
Já a IA soberana garante que as empresas mantenham controle total sobre seus dados e modelos de IA. Isso é crucial para a segurança, privacidade e conformidade regulatória, especialmente em setores com requisitos rigorosos. Ao preservar a propriedade dos dados, as organizações podem mitigar riscos e construir sistemas de IA mais confiáveis e transparentes.
Superando o abismo entre piloto e produção
A transição de um piloto bem-sucedido para uma solução em produção que entregue valor real é o maior obstáculo. As arquiteturas de IA composáveis e soberanas abordam diretamente as limitações de infraestrutura que travam essa progressão. A flexibilidade da IA composável permite uma integração mais fácil com sistemas existentes, enquanto a soberania de dados garante que a governança e a segurança sejam inerentes ao design, não meros acréscimos.
Essa nova abordagem permite que as empresas desenvolvam soluções de IA que podem ser testadas em menor escala e, em seguida, expandidas sem a necessidade de reconstruções complexas. A capacidade de adaptar e otimizar componentes de IA individualmente acelera o tempo de implantação e maximiza o retorno sobre o investimento, transformando a IA de um experimento isolado em um motor estratégico contínuo.
Para as empresas que buscam ir além dos pilotos e integrar a IA de forma significativa em suas operações, a mudança para arquiteturas composáveis e soberanas não é apenas uma opção, mas uma necessidade estratégica. É um caminho para construir sistemas de IA robustos, escaláveis e seguros, capazes de se adaptar ao ritmo acelerado da inovação e entregar valor de negócio duradouro.
