Nova pesquisa de mercado descobre que até 20% das iniciativas de IA falham sem uma infraestrutura de dados inteligente
11 de maio de 2024Pesquisa patrocinada pela NetApp identifica os componentes-chave para implementar iniciativas de IA bem-sucedidas
A NetApp® (NASDAQ: NTAP), empresa de infraestrutura de dados inteligente, revelou hoje insights de seu mais recente relatório sobre a evolução do cenário da Inteligência Artificial nas empresas. O White Paper da IDC, patrocinado pela NetApp, “Dimensionando Iniciativas de IA de Forma Responsável: O Papel Crítico de uma Infraestrutura de Dados Inteligente”, revela os diversos desafios e benefícios comerciais em diferentes níveis de maturidade de IA e fornece insights sobre as estratégias bem-sucedidas adotadas por organizações líderes em seus esforços para dimensionar de forma responsável as cargas de trabalho de IA e GenAI.
Ao destacar abordagens possíveis, o relatório tem como objetivo ajudar as organizações a evitar armadilhas comuns, garantindo que suas iniciativas de IA não estejam entre os 20% que provavelmente falharão.
O relatório também introduz um modelo detalhado de maturidade de IA desenvolvido para avaliar o progresso organizacional com base em sua abordagem à IA, desde Emergentes e Pioneiros em IA, até Líderes e Mestres em IA.
A Infraestrutura de Dados Inteligente é a Base do Sucesso da IA
O White Paper da IDC constatou que:
– Os Mestres em IA otimizam sua infraestrutura de dados para iniciativas de IA transformacionais, facilitando o acesso fácil a conjuntos de dados corporativos com preparação mínima e projetando um ambiente unificado, híbrido e multinuvem que suporta vários tipos de dados e métodos de acesso.
– Os Mestres em IA têm metas de IA mais ambiciosas e ainda assim enfrentam falhas relacionadas a dados, incluindo limitações de acesso a dados relacionados com a infraestrutura (21%), limitações de conformidade (16%) e dados insuficientes (17%).
– Os Emergentes em IA observam desafios semelhantes, mas também enfrentam restrições orçamentárias (20% Emergentes vs 9% Mestres em IA), dados insuficientes para treinamento de modelos (26% vs 17%) e restrições comerciais ao acesso a dados (28% vs 20%).
De acordo com as descobertas, as organizações precisam de uma infraestrutura de dados inteligente para dimensionar as iniciativas de IA de forma responsável. O nível de maturidade em IA de uma empresa é determinado pelo nível de infraestrutura que possuem, que não só impulsionará o sucesso a longo prazo dos projetos de IA, mas também dos resultados comerciais associados.
As organizações que estão apenas começando ou começaram recentemente sua jornada em IA geralmente têm arquiteturas de dados díspares ou planos para uma arquitetura mais unificada, enquanto os Líderes em IA e os Mestres em IA provavelmente já estão executando uma visão unificada. Como resultado, as organizações com mais experiência em IA estão enfrentando menos falhas.
“Este White Paper da IDC solidifica ainda mais a ideia de que as empresas precisam de uma infraestrutura de dados inteligente para escalar a IA de forma responsável e aumentar a taxa de sucesso das iniciativas de IA,” disse Marcos Gaspar, District Manager para Brasil.
“Com uma infraestrutura de dados inteligente em vigor, as empresas têm a flexibilidade para acessar qualquer dado, em qualquer lugar, com gerenciamento de dados integrado para garantir segurança, proteção e governança de dados, além de operações adaptativas que podem otimizar desempenho, custo e sustentabilidade.”
A Flexibilidade da Infraestrutura de Dados é Crucial para o Acesso aos Dados e o Sucesso das Iniciativas de IA
O White Paper da IDC descobriu que:
– 48% dos Mestres em IA relatam que têm disponibilidade instantânea de seus dados estruturados e 43% de seus dados não estruturados, enquanto os Emergentes em IA têm apenas 26% e 20%, respectivamente.
– Os Mestres em IA (65%) e os Emergentes em IA (35%) relataram que suas arquiteturas de dados atuais podem integrar perfeitamente os dados privados de suas organizações com os serviços de nuvem de IA.
De acordo com a pesquisa, os Mestres em IA sabem que sua arquitetura de dados e infraestrutura para iniciativas de IA transformacionais devem oferecer facilidade de acesso aos conjuntos de dados corporativos sem nenhuma ou com apenas mínima preparação ou pré-processamento.
“As decisões de infraestrutura tomadas durante o processo de design e planejamento das Iniciativas de IA devem levar em consideração a flexibilidade da arquitetura”, disse Ritu Jyoti, vice-presidente do Grupo, Prática de Pesquisa em Inteligência Artificial e Automação em todo o mundo, Líder de Pesquisa em IA Global, na IDC.
“A natureza dinâmica das entradas de dados para os fluxos de trabalho de IA e GenAI significa que o acesso fácil a dados distribuídos e diversos – tanto conjuntos de dados estruturados quanto não estruturados com características variadas – é crítico. Isso requer uma abordagem flexível e unificada para o armazenamento, um plano de controle comum e ferramentas de gerenciamento que tornem perfeita a ingestão de dados para cientistas de dados e desenvolvedores com integrações de MLOps”.
Processos Efetivos de Governança de Dados e Segurança Impulsionam o Sucesso da IA
O White Paper da IDC constatou que:
– A incapacidade dos Emergentes em IA de progredir muitas vezes se deve à falta de políticas e procedimentos de governança padronizados; apenas 8% dos Emergentes em IA concluíram e padronizaram esses procedimentos em todos os projetos de IA, em comparação com 38% dos Mestres em IA.
– Enquanto 51% dos Mestres em IA relataram ter políticas padronizadas em vigor que são rigorosamente aplicadas por um grupo independente em sua organização, apenas 3% dos Emergentes de IA afirmam isso.
O estudo constatou que a governança eficaz de dados e a segurança são indicadores cruciais da maturidade organizacional em iniciativas de IA. Gerenciar dados de forma responsável e segura continua sendo uma questão-chave para as empresas, porque os interessados em IA frequentemente tentam reduzir os processos de segurança para acelerar o desenvolvimento.
O feedback de organizações que se tornaram mais bem-sucedidas em obter resultados positivos de suas iniciativas de IA demonstra que a governança e a segurança não são apenas centros de custo, mas facilitadores vitais da inovação.
Ao priorizar a segurança, a soberania dos dados e a conformidade regulatória, as organizações podem mitigar o risco em suas iniciativas de IA e GenAI e garantir que seus engenheiros de dados e cientistas possam se concentrar em maximizar a eficiência e a produtividade.
Uso Eficiente de Recursos é Importante para Escalar a IA de Forma Responsável
O White Paper da IDC constatou que:
– 43% dos Mestres em IA têm métricas claramente definidas para avaliar a eficiência dos recursos ao desenvolver modelos de IA que foram concluídas e padronizadas em todos os projetos de IA, em comparação com 9% dos Emergentes em IA.
– 63% de todos os entrevistados relataram a necessidade de melhorias significativas ou uma revisão completa para garantir que seu armazenamento seja otimizado para a IA e apenas 14% indicaram que não precisavam de melhorias.
À medida que os fluxos de trabalho de IA se tornam cada vez mais integrais para quase todas as indústrias, é crucial reconhecer o impacto na infraestrutura de computação e armazenamento, nos recursos de dados e energia, e nos custos associados.
Uma medida chave da maturidade em IA é a definição e implementação de métricas para avaliar a eficiência do uso de recursos na criação de modelos de IA.
Metodologia
Em dezembro de 2023 e janeiro de 2024, a IDC realizou 24 entrevistas detalhadas e 1.220 entrevistas quantitativas por meio de pesquisa na web com tomadores de decisão globais envolvidos em operações de TI, ciência de dados, engenharia de dados e desenvolvimento de software relacionados a iniciativas de IA.
Essas entrevistas revelaram informações detalhadas sobre o estado das iniciativas de IA hoje, incluindo a variedade de desafios, inúmeros benefícios comerciais e melhores práticas que as organizações líderes adotaram para alcançar o sucesso.
Ao conduzir essa análise, a IDC desenvolveu um modelo de maturidade em IA no qual as organizações se enquadram em um dos quatro níveis de maturidade com base em sua abordagem atual em relação à IA em termos de infraestrutura de dados e armazenamento, política e governança de dados, foco na eficiência de recursos e capacitação e colaboração de stakeholders. Esses níveis de maturidade são Emergentes de IA, Pioneiros de IA, Líderes de IA e Mestres de IA.
Sobre a NetApp
A NetApp é uma empresa de infraestrutura de dados inteligente que combina armazenamento unificado de dados, serviços integrados de dados e soluções CloudOps para transformar um mundo de disrupção em oportunidade para cada cliente.
A NetApp cria uma infraestrutura livre de silos e, em seguida, aproveita a observabilidade e a inteligência artificial para possibilitar a melhor gestão de dados. Sendo o único serviço de armazenamento de nível empresarial integrado nativamente nas maiores nuvens do mundo, o armazenamento de dados da NetApp oferece flexibilidade perfeita.
Além disso, os serviços de dados criam uma vantagem de dados por meio de resiliência cibernética superior, governança e agilidade de aplicação. Soluções CloudOps fornecem otimização contínua de desempenho e eficiência por meio de observabilidade e IA. Não importa o tipo de dados, carga de trabalho ou ambiente, com a NetApp é possível transformar a infraestrutura de dados para concretizar possibilidades de negócios.
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