Grande estrela desta década quando o assunto é tecnologia, a inteligência artificial seguirá em alta nos próximos anos. Projeções do Gartner apontam que, até 2026, mais de 80% das empresas terão utilizado modelos de inteligência artificial generativa (gen AI) ou implementado aplicativos habilitados para gen AI em ambientes de produção. O crescimento, porém, evidencia também os desafios das organizações para lidar com a IA: mais de 30% desses projetos devem ser abandonados até o final de 2025 em razão da baixa qualidade dos dados, controle de risco inadequado, pouca percepção de valor e altos custos.
Para especialistas de mercado, os altos números de projetos frustrados ou abandonados na metade do caminho são resultados da crença das empresas de que novas tecnologias, como a IA, devem atuar como uma espécie de solução mágica para todos os problemas. “Vivemos uma panaceia recente na América Latina com a nuvem e agora vemos a história se repetir com a inteligência artificial. Há uma excitação que, ao mesmo tempo, traz tensão e pressão aos CIOs para produzir qualquer coisa com essa tecnologia, sem muita análise ou estratégia. E definitivamente este não é o melhor caminho”, afirma Gilson Magalhães, VP e General Manager da Red Hat para a América Latina.
Buscando lidar com os desafios de suas escolhas passadas, especialmente no que diz respeito à segurança e à qualidade dos dados, o executivo aponta que as organizações devem avançar nos chamados agentes, componentes de software mais simples, que vão se conectar a aplicativos já existentes para modernizá-los. Além disso, o mercado deve retornar aos aplicativos de IA preditiva, com mais da metade dos casos de inteligência artificial voltados à entrega de personalização ao cliente e otimização da cadeia de suprimentos. “As organizações vão depender de mais plataformas AIOps para reduzir a dívida técnica e melhorar os resultados comerciais, e vão encontrar nas soluções open source a resposta que precisam para avançar com segurança e eficiência”, diz.
Uma receita para cada negócio
A sinergia entre o código aberto e a inteligência artificial para impulsionar o avanço da TI empresarial foi tema central do principal evento open source da América Latina. Reunindo um público de mais de 500 pessoas entre decisores, desenvolvedores e especialistas, o Red Hat Summit: Connect São Paulo abordou as tendências para o futuro que devem transformar, uma vez mais, a jornada digital das organizações. “Em meio a todos os desafios e previsões para os próximos anos, estamos falando agora não só sobre a IA, mas sim sobre como você obtém o poder da inteligência humana, auxiliado pelo trabalho que sua IA pode fazer melhor ou mais rápido, do que possivelmente os humanos podem fazer”, reforça Magalhães.
Ou seja, a resposta para um avanço sustentável da IA está na convergência dessa inteligência com as habilidades e o conhecimento humano. “A inteligência artificial já é uma realidade e o próximo passo é fazer com que ela interaja de maneira satisfatória com a inteligência humana. Isso significa ter ferramentas de IA mais alinhadas para solucionar processos do dia a dia, automatizando o trabalho repetitivo e potencializando as capacidades humanas para tarefas mais estratégicas”, pontua.
Ferramentas open source são grandes aliadas nesse caminho. A estratégia de nuvem híbrida aberta defendida pela Red Hat e apresentada durante o evento é a porta de entrada para uma inteligência artificial também aberta e eficaz, corroborada por grandes parceiras como Google, AWS e Microsoft. Presentes no Red Hat Summit: Connect, as gigantes de tecnologia apresentaram cases de sucesso junto a clientes como Solar Coca-Cola, Vibra Energia e SulAmérica. O Banco da Amazônia também participou do encontro destacando o BASA Digital, iniciativa premiada internacionalmente que visa democratizar o acesso bancário por meio da tecnologia.
Líder global em soluções open source empresariais, a Red Hat faz parte de todas essas histórias por meio da oferta de ferramentas prontas para atender as necessidades de cada organização, especialmente quando o assunto é inteligência artificial. Uma das mais famosas plataformas da companhia, o Red Hat OpenShift, ganhou recentemente uma versão específica para a IA. “O Red Hat OpenShift AI é uma ferramenta de MLOps escalável e flexível que permite criar e lançar aplicações de IA em escala nos ambientes de nuvem híbrida”, conta Magalhães.
Desenvolvida com tecnologias open source, o Red Hat OpenShift AI oferece recursos confiáveis e consistentes para testar, desenvolver e treinar modelos de IA, viabilizando a preparação e a aquisição de dados, além do treinamento, ajuste fino e disponibilização de modelos. A solução se integra com outra novidade da companhia, o Red Hat® Enterprise Linux® AI, plataforma de modelo base usada para desenvolver, testar e executar modelos de linguagem de larga escala (LLMs) da família Granite para aplicações empresariais.
“O Red Hat Enterprise Linux AI possibilita a portabilidade entre ambientes de nuvem híbrida, a escalabilidade dos seus fluxos de trabalho de IA com o Red Hat OpenShift® AI e o avanço para o IBM watsonx.ai com recursos adicionais de desenvolvimento de IA empresarial, gerenciamento de dados e governança de modelos. E isso é muito importante em um momento em que fica clara a necessidade de modelos de IA cada vez menores e mais especializados”, diz o executivo.
SLMs: a nova era da IA
De acordo com previsões da Forrester, enquanto quase 90% dos tomadores de decisão globais de tecnologia dizem que suas empresas irão aumentar o investimento em infraestrutura de dados, gerenciamento e governança, os líderes de tecnologia permanecerão pragmáticos ao investir em IA para maximizar o valor comercial derivado da tecnologia. Para 2025, a transformação mais significativa dos investimentos estará voltada aos pequenos modelos de inteligência artificial, os chamados SLMs (small language models, em inglês). Com menor custo, maior assertividade e menos chances de alucinação, esses modelos são também mais especializados e podem ser treinados e executados muito mais facilmente.
Na prática, entender a sopa de letrinhas de LLMs e SLMs é simples. Ambas as siglas se referem a tipos de sistemas de inteligência artificial (IA) treinados para interpretar a linguagem humana, incluindo linguagens de programação. Os LLMs geralmente têm a intenção de emular a inteligência humana em um nível muito amplo e, portanto, são treinados em uma ampla gama de grandes conjuntos de dados. Por isso, podem apresentar as chamadas “alucinações”, respostas potencialmente incorretas, já que não tem o ajuste fino e o treinamento de domínio para responder com precisão a cada consulta específica do setor ou nicho.
Os SLMs, por outro lado, são normalmente treinados em conjuntos de dados menores adaptados a domínios específicos do setor (ou seja, áreas de especialização). Por exemplo, um provedor de saúde pode usar um chatbot com tecnologia SLM treinada em conjuntos de dados médicos para injetar conhecimento específico de domínio na consulta não especializada de um usuário sobre sua saúde, enriquecendo a qualidade da pergunta e da resposta. “Qual modelo é melhor? Tudo vai depender dos planos, recursos, expertise, cronograma e outros fatores de cada organização. À parte da escolha, o open source, certamente, será a chave que fará toda a diferença”, pontua o especialista.
Outras tendências
Embora a inteligência artificial continue dominando as manchetes e as discussões, outros temas também devem ganhar força na TI empresarial, de acordo com o executivo da Red Hat. Para 2025, automação e edge computing estarão na pauta das organizações públicas e privadas com o avanço cada vez mais acelerado da Internet das Coisas (IoT). Além disso, a computação quântica pode dar um salto importante: a Organização das Nações Unidas (ONU) já proclamou que o próximo ano será o Ano Internacional da Ciência e Tecnologia Quântica, na expectativa de que as pesquisas sobre essa solução saiam dos laboratórios e ganhem aplicações mais práticas na vida cotidiana.
“A virtualização também terá um espaço crescente. As mesmas máquinas virtuais que foram fundamentais para a evolução da computação em nuvem, agora contribuem para treinamentos de modelos de AI/ML, com isolamento e reprodutibilidade, escalabilidade, aceleração de hardware, flexibilidade na configuração de software e gerenciamento e segurança de dados”, explica Magalhães. Levantamento do Gartner aponta que 70% das cargas de trabalho que alimentam os computadores pessoais e servidores dos datacenters irão continuar a usar virtualização baseada em hipervisor até 2027.
No lado das telecomunicações, a aposta é na evolução das redes 5G e 6G, mais rápidas e confiáveis, que vão impulsionar cidades inteligentes, veículos autônomos e tecnologias imersivas. A preocupação com soluções mais sustentáveis também estará em alta, com as empresas buscando reduzir suas pegadas de carbono, com inovações em tecnologia solar, armazenamento de bateria e data centers de carbono zero. Os investimentos em segurança cibernética completam a lista, com soluções robustas e descentralizadas para as organizações se protegerem contra ataques crescentes, violações de dados e ransomware.
