Como as necessidades de dados estão remodelando a infraestrutura de IA

À medida que os sistemas de IA se tornam mais integrados às operações comerciais, as equipes de infraestrutura decidem onde os dados devem residir, como devem ser governados e como podem permanecer acessíveis.

O relatório mais recente do Google Cloud sobre o Estado da Infraestrutura de IA¹ destaca essa visão, constatando que 52% das organizações agora usam uma abordagem híbrida para IA, enquanto 48% priorizam a infraestrutura que suporta residência de dados, controles de conformidade e requisitos de segurança local.

À medida que as plataformas em nuvem continuam a acelerar a experimentação e a implementação de IA, as organizações estão acumulando conjuntos de dados maiores e mais diversificados. Essas descobertas também indicam como os requisitos de dados estão moldando as decisões de infraestrutura, com maior ênfase na necessidade de governar, reter e acessar dados em múltiplos ambientes.

Quando os dados determinam a arquitetura

Residência de dados, governança, conformidade e segurança local são, fundamentalmente, questões de gestão e controle de dados. E para muitas organizações, esses requisitos se tornam critérios de decisão primários que moldam a forma como a infraestrutura de IA é implantada.

Diferentes tipos de dados estão sujeitos a diferentes requisitos legais, regulamentares, de segurança e operacionais. Consequentemente, as organizações muitas vezes não conseguem manter todos os seus dados em um único ambiente. A infraestrutura torna-se distribuída porque os próprios dados precisam ser gerenciados, armazenados e acessados ​​de maneiras diferentes.

Essa dinâmica é visível no crescente foco em iniciativas de IA soberana, onde governos e empresas estão investindo em infraestrutura projetada para manter dados críticos sob controle local, ao mesmo tempo que suportam cargas de trabalho de IA.

A IA muda o valor dos dados.

Embora governança, conformidade e gestão de dados não sejam requisitos novos, a IA altera a quantidade e o valor dos dados que as organizações retêm. À medida que esses dados retidos se tornam uma fonte de contexto, conhecimento e insights operacionais para sistemas de IA, a retenção e a governança de dados tornam-se considerações essenciais sobre como as informações são armazenadas e reutilizadas para gerar valor futuro.

Em vez de criarem seus próprios modelos fundamentais, muitas organizações estão descobrindo que combinar modelos disponíveis comercialmente com dados proprietários é mais eficaz. Consequentemente, o controle desses dados torna-se um fator crucial para determinar o valor que os sistemas de IA podem gerar.

Os sistemas de IA dependem de contexto acumulado, histórico operacional, controles de governança, interações com clientes e conhecimento organizacional que devem ser retidos e acessados. Mais do que simplesmente uma entrada para sistemas de IA, os dados se tornaram um ativo que ajuda a determinar o valor que esses sistemas podem criar, e isso muda a forma como as organizações pensam sobre arquitetura.

Tradicionalmente, as equipes de infraestrutura tendiam a se concentrar em onde os aplicativos eram executados. Hoje, eles estão decidindo onde os dados devem ser armazenados, por quanto tempo devem ser retidos, quais políticas os regem e como eles permanecerão acessíveis a futuros sistemas de IA.

Da carga de trabalho à estratégia de dados

As descobertas do Google não são apenas uma história sobre nuvem, são também uma história sobre arquitetura de dados. A infraestrutura híbrida é uma resposta arquitetônica à realidade de que dados valiosos residem em múltiplos ambientes.

O debate no setor está indo além das questões sobre onde as cargas de trabalho de IA devem ser executadas e, em vez disso, avaliando se a arquitetura pode suportar a forma como os dados são criados, gerenciados, armazenados e reutilizados.

Organizações que obtiverem sucesso com IA construirão infraestrutura em torno das realidades de seus dados e do valor que eles podem gerar. À medida que os dados armazenados se tornam uma fonte mais importante de contexto, conhecimento e vantagem competitiva, a capacidade de preservar, governar e reutilizar esses dados torna-se cada vez mais importante. Nessa perspectiva, a infraestrutura evolui de uma plataforma para executar cargas de trabalho para um sistema de registro duradouro que preserva, governa e cria valor a partir dos dados.

Leia mais: Veja minha postagem recente no blog para saber como o armazenamento de objetos se tornou uma camada fundamental para a infraestrutura moderna de nuvem e IA.

Notas de rodapé:

¹Relatório sobre o estado da infraestrutura de IA em nuvem híbrida e GDC | Blog do Google Cloud