Governança de dados – A expansão da inteligência artificial nas empresas tem levado organizações a reverem suas estruturas de tecnologia. É o que aponta a pesquisa global The Great AI Re-Architecture, divulgada pela Cloudera. O levantamento ouviu 1,5 mil arquitetos empresariais, líderes de infraestrutura em nuvem e arquitetos de dados ao redor do mundo e mostra que arquiteturas de dados consideradas legadas têm dificultado a expansão da IA de maneira segura, eficiente e com custos controlados.
Segundo o estudo, 77% das organizações já utilizam inteligência artificial de forma ativa. Apesar disso, 95% adiaram ou cancelaram iniciativas de IA no último ano devido a dificuldades relacionadas à governança de dados, compliance ou regulamentação. Para 72% dos entrevistados, a arquitetura de dados utilizada atualmente precisa passar por uma reformulação significativa para acompanhar as futuras demandas da tecnologia.
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A Cloudera classifica esse movimento como “A Grande Rearquitetura de IA”, caracterizado pela migração de arquiteturas de dados legadas para ambientes híbridos. A proposta é permitir que sistemas de inteligência artificial sejam utilizados com dados confiáveis e sob mecanismos de controle, independentemente de onde essas informações estejam armazenadas.
“Esta era atual da IA está forçando as organizações a repensarem as bases de sua infraestrutura tecnológica”, disse Sergio Gago, Diretor de Tecnologia (CTO) da Cloudera. “Muitas empresas estão descobrindo que as arquiteturas construídas para análises tradicionais não foram projetadas para a escala, governança e flexibilidade que a IA exige hoje. O sucesso dependerá de construir uma base de dados que dê às organizações liberdade para rodar IA aonde fizer mais sentido, sem comprometer controle ou segurança.”
IA pressiona mudanças na infraestrutura
A inteligência artificial deixou de estar restrita a projetos-piloto e passou a fazer parte das operações corporativas. Com a ampliação de seu uso, as empresas enfrentam a necessidade de adaptar estruturas que não foram originalmente desenvolvidas para suportar cargas de trabalho de IA em grande escala.
De acordo com a pesquisa, 75% dos entrevistados afirmam que as integrações de IA modificaram as práticas de armazenamento e arquitetura de dados de suas organizações. Ao mesmo tempo, 84% relatam aumento nos custos de infraestrutura provocado pelas cargas de trabalho relacionadas à inteligência artificial.
Os resultados indicam que a transformação não envolve apenas o local onde os dados ficam armazenados, mas também a maneira como são administrados, protegidos e disponibilizados para os sistemas de IA.
Governança ganha importância
Com a expansão da inteligência artificial, a governança de dados se tornou um dos principais desafios para as organizações. Segundo a pesquisa, 73% dos entrevistados afirmam que a IA tornou a governança de dados mais complexa.
Mais da metade dos participantes, 55%, relatou ter adiado ou cancelado mais de seis projetos de IA nos últimos 12 meses por dificuldades relacionadas à governança, compliance ou regulamentação.
A dispersão das informações entre diferentes ambientes também aparece como um obstáculo. Cerca de 97% dos entrevistados afirmam movimentar dados entre ambientes pelo menos uma vez por mês. Nesse cenário, a pesquisa aponta a necessidade de manter mecanismos de governança consistentes entre nuvem, nuvem privada, infraestrutura local e edge.
Arquitetura híbrida ganha espaço
As empresas também estão modificando a forma como distribuem suas cargas de trabalho de IA. O levantamento mostra que 66% dos entrevistados transferiram workloads de inteligência artificial de ambientes de nuvem pública para nuvens privadas ou infraestruturas locais no último ano.
A movimentação indica uma maior busca por arquiteturas híbridas, que permitam equilibrar desempenho, governança, custos e flexibilidade. Para os próximos dois anos, 25% dos participantes afirmam que pretendem priorizar esse modelo.
Os resultados apontam, portanto, para uma mudança na estratégia de infraestrutura das empresas. Em vez de depender de um único ambiente, as organizações planejam combinar nuvem, infraestrutura local, edge e modelos híbridos para atender às diferentes necessidades dos sistemas de inteligência artificial.
Com a adoção da IA cada vez mais disseminada, o desafio passa a ser otimizar sua utilização. A modernização das arquiteturas de dados aparece como um caminho para ampliar o controle sobre as informações e permitir o uso da tecnologia de maneira escalável, segura e alinhada às necessidades das organizações.
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(Com informações de Tiinside)
(Foto: Reprodução/Magnific)
