A cadeia de valor entre dados e Inteligência Artificial (IA) é clara: dados são transformados em insights, que, por sua vez, geram ações para criar soluções e serviços inovadores. Por exemplo, modelos de IA tradicionais oferecem personalização ao analisar conjuntos de dados pessoais, enquanto ferramentas de IA generativas, como o GenAI, utilizam essas informações para criar conteúdos específicos para cada usuário.
Embora o potencial seja enorme, o desafio é construir uma infraestrutura que suporte uma imensa demanda de dados e IA. Armazenamento, processamento e execução de modelos desabilitam tecnologias avançadas, como GPUs e arquiteturas em nuvem. Sem essa infraestrutura, o ROI torna-se altamente questionável, mesmo que os custos de armazenamento caiam ao longo dos anos.
Por Que as Organizações Falham
Grande parte das empresas ainda opera em silos. Dados, IA e infraestrutura são frequentemente gerenciados por equipes distintas, sem um alinhamento claro. Essa falta de conexão impede que as organizações monetizem seus dados como ativos estratégicos. Para resolver isso, é necessário adotar uma abordagem colaborativa, aprimorada em práticas como Agile e DevOps, que promovem a educação entre equipes e aceleram a entrega de valor.
Além disso, muitas organizações limitam a coleta de dados sem um plano claro de como conectá-los a casos de uso relevantes. Sem uma estratégia de negócios deliberada, o impacto da IA fica aquém do esperado.
Quatro etapas para conectar os pontos
Uma estratégia unificada começa com o reconhecimento de que dados, IA e infraestrutura devem operar de forma integrada. Para isso, as organizações podem seguir quatro etapas fundamentais:
- Mudança de mentalidade: É preciso sair da mentalidade de coleta isolada e passar a conectar os dados para resolver problemas críticos. Isso exige identificar lacunas nos processos atuais e redefinir prioridades organizacionais.
- Definição de prioridades: Antes de qualquer iniciativa, é essencial determinar quais problemas de negócios precisam ser resolvidos e quais casos de uso terão maior impacto. Isso garante foco e eficiência na alocação de recursos.
- Execução ideal: Dependendo das necessidades de cada organização, a execução de modelos de IA pode ocorrer de duas formas: envio dos dados para o modelo, como no ChatGPT, ou transporte do modelo até os dados, em ambientes seguros e privados. A escolha depende de fatores como custo, sensibilidade dos dados e infraestrutura disponível.
- Alinhamento de equipes: Equipes de dados, IA e infraestrutura precisam trabalhar juntas, compartilhando objetivos e estratégias. Caso contrário, projetos podem acabar duplicados, gerando desperdício de tempo e recursos.
Escalando Inovação
Depois que as conexões entre dados, IA e infraestrutura forem premissas, o próximo passo é escalar as iniciativas de IA para toda a organização. Para isso, é importante:
- Criar capacidades reutilizáveis: Desenvolver ferramentas de IA que possam ser utilizadas em diversas áreas, como análise de voz para service desks ou IA conversacional para atendimento ao cliente.
- Centralizar a gestão: Estabelecer uma equipe dedicada a dados, IA e infraestrutura para criar plataformas e capacidades fundamentais, enquanto as unidades de negócios desenvolvem suas próprias soluções personalizadas.
- Alinhar tecnologia e organização: As tecnologias adotadas devem refletir o modelo organizacional, garantindo consistência e eficiência.
- Democratizar a IA: Capacitar equipes não técnicas a utilizar ferramentas de IA de forma simples, maximizando o impacto em toda a organização.
- Começar pelo básico: Foque inicialmente em melhorar a eficiência operacional antes de transformar experiências e desenvolver novos produtos e serviços.
Transformação Sustentável
Organizações que adotam uma estratégia unificada de dados, IA e infraestrutura podem escalar a inovação de maneira consistente e sustentável. Ao conectar os pontos, é possível transformar ambições em resultados tangíveis, aproveitando o melhor de cada tecnologia para criar soluções que atendam às necessidades de negócios e clientes.
Essa mudança exige um novo olhar sobre como os dados são tratados, não apenas como um recurso armazenado, mas como um ativo estratégico que impulsiona decisões e inovações.
O Futuro da Inovação
A boa notícia é que a tecnologia necessária para essa transformação já está disponível. Infraestruturas baseadas em nuvem, modelos avançados de IA e soluções de gerenciamento de dados permitem que as organizações acelerem sua jornada de inovação.
No entanto, a verdadeira mudança começa com a estratégia. Ao conectar dados, IA e infraestrutura, as empresas estabelecem uma base sólida para escalar a inovação, transformar operações e entregar valor comercial de forma consistente.
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