Processamento de dados expõe o mais emergente desafio da IA na Nuvem

Alessandro Buonopane, CEO Brasil da GFT Technologies / Foto: Divulgação
Alessandro Buonopane, CEO Brasil da GFT Technologies / Foto: Divulgação

Confira artigo de Alessandro Buonopane, CEO Brasil da GFT Technologies

A tecnologia e o ambiente de negócios estão maciçamente no ambiente de Cloud (Nuvem) hoje e isto é algo irreversível. Quem me acompanha dentro e fora do mundo profissional já me ouviu ao menos uma vez falando ou escrevendo a respeito disso. Entretanto, a dinâmica e a velocidade da evolução tecnológica já fizeram o debate avançar um pouco mais, e a capacidade de processamento de dados aparece como tema central do uso da inteligência artificial (IA) na Nuvem.

As vantagens de tornar a Nuvem o “coração” de todo e qualquer negócio se baseia na premissa do “onde” deixar de ser o mais importante, dando lugar ao “como”. O uso de servidores e grandes estruturas físicas se viram substituídos por servidores mais modernos, arrojados, que permitem maior escalabilidade, com menores custos e maior eficiência, tudo incorporado pela geografia digital.

Por uma questão lógica, a grande maioria das soluções de IA, seja Generativa ou não, roda dentro do ambiente de Nuvem. Contudo, a alta capacidade de processamento em tal ambiente está gerando sérios desafios à infraestrutura existente. Treinar modelos de IA para tarefas diversas, personalizadas a cada negócio, do Banking ao varejo, passando pela experiência customizada aos clientes, não foi afetado, mas essa nova tecnologia “tem fome”. Eu explico.

A inteligência artificial trabalha com volumes gigantescos de dados e informações, e as Nuvens já concebidas hoje correm para atualizações importantes, a fim de garantir o pleno funcionamento e adequação ao que a IA e seus desenvolvedores pedem. Um exemplo: ambientes formados por unidades de processamento central (CPUs) vêm dando lugar aos com unidades de processamento gráfico (GPUs) no desenvolvimento e uso de IA em Nuvem. O motivo? Os GPUs são projetados para suportar mais cargas simultâneas de trabalho, algo central para os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) gerarem textos, fotos e outros conteúdos em ferramentas como o ChatGPT e o Bard, para mencionar apenas duas.

Assim como um ano recheado de novidades tecnológicas, lideradas pela IA e suas consequências, 2023 também se notabilizou por ser a época na qual aumentar a eficiência e a produtividade, com menos recursos disponíveis, tornou-se fundamental para o avanço dos negócios. O cliente é cada vez mais o centro da operação, e a sua experiência capitaneia todos os esforços por inovação, novos serviços e produtos, além do aumento de receitas. E tudo isso, sem exceção, pode ter a IA como aliada primordial, caso as empresas se posicionem estrategicamente para investir e tirar o melhor proveito dessa tecnologia.

Na Nuvem e com o auxílio da IA, é possível escalar atividades repetitivas e longas, enquanto o lado humano das operações fica com a supervisão de tais processos, como um verdadeiro copiloto. O maior espaço restante da jornada de trabalho fica, assim, disponível para tarefas mais estratégicas, criativas e orgânicas, para as quais a computação ainda não avançou o bastante para substituir o elo humano. Aproveito para dar uma opinião pessoal de que a tecnologia não evolui para roubar postos de trabalho, mas sim para provocar disrupção, demandando atualizações e a criação de novas funções.

Mas, retomando o raciocínio que amarra tantas variáveis, devo dizer que as principais plataformas de Nuvem pelo mundo estão trabalhando para adequar as suas infraestruturas diante da demanda por um número crescente de cargas de trabalho, de machine learning e temas associados. Com mais GPUs na Nuvem, teremos algoritmos com mais desempenho, com diminuição do tempo para conclusão de tarefas e geração de soluções. O aprendizado profundo para uma infinidade de aplicações só cresce, assim como a “fome” por bases de dados existentes, em favor de outras novas a serem criadas.

E no nosso dia a dia? Estamos falando em processos cada vez mais complexos, em que a análise de crédito para uma vasta gama de perfis de clientes poderá sair em poucos minutos, tudo de forma digital. Ou ainda uma série de produtos customizados para um cliente interessado em Seguros, de acordo com o seu perfil e considerando as variáveis de sinistro de determinado bem em determinada localidade. E que tal a identificação rápida e precisa da veracidade de conteúdos postados em sites e redes sociais, ou de falhas potenciais na área de cibersegurança? Tudo isso e muito mais pode ter impacto com IA na Nuvem.

O aparente desequilíbrio entre a demanda de IA e o suprimento de estruturas em Nuvem deve diminuir a curto e médio prazo. Como um consultor experiente que atua em uma multinacional de atuação em 16 países, eu apostaria nisso. O “boom” da inteligência artificial não irá embora, e os provedores de hiper escala estão engajados em dar a sua contribuição para que a inovação continue de vento em popa. Do outro lado, o mundo dos negócios não esconde o seu apetite por modelos que tragam rentabilidade, segurança e eficiência – seja na Nuvem pública, privada ou híbrida.

Sabemos que a complexidade apenas vai escalar no ambiente tecnológico tanto quanto for possível. O emergente desafio da vez é a (revolução da) computação quântica, mas isso é um tema para um outro dia.

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