Locus Custom Software une IA e protagonismo humano para impactar negócios

Redação, Infra News Telecom

Hoje, nenhuma transformação avança sem IA – inteligência artificial no centro das decisões. Mas, para a Locus Custom Software — empresa brasileira referência em desenvolvimento de software e soluções baseadas em IA — o diferencial real não está apenas nos algoritmos. A companhia defende que é o protagonismo humano, aliado à tecnologia de ponta, que converte inovação em resultados concretos.

Segundo especialistas da empresa, a otimização baseada em dados deve ser acompanhada de uma abordagem complementar. A IA acelera entregas, amplia análises e testa hipóteses com precisão. Porém, é a condução por profissionais multidisciplinares que interpreta cenários, orienta escolhas e evita decisões no escuro.

“A IA não substitui a escuta ativa, a empatia ou a visão de negócio. O que gera valor é a combinação entre dados, estratégia e sensibilidade humana. Esse é o nosso foco”, afirma Bruno Rodrigues, CEO da Locus.

A empresa atua em engenharia de dados, machine learning, UX/UI e desenvolvimento de software customizado. A IA é usada em todas as etapas — do mapeamento de regras de negócio à análise de riscos e personalização da jornada do usuário. Mas o conceito central permanece: eficiência só faz sentido se houver clareza de escopo, propósito e envolvimento genuíno com o cliente.

O posicionamento está alinhado às tendências de mercado. O Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de IA Agêntica serão cancelados até o final de 2027 por custos crescentes, incertezas de valor ou controles de risco deficientes. Muitos ainda estão em fase experimental. A consultoria também alerta para a “lavagem de agentes”, quando soluções são rotuladas como agentes inteligentes mesmo sem autonomia real — estimando que apenas cerca de 130 empresas no mundo têm capacidades genuínas.

Apesar disso, o avanço é inevitável: pelo menos 15% das decisões cotidianas no trabalho serão tomadas por IA Agêntica até 2028, ante 0% em 2024. E 33% das aplicações corporativas incluirão esse recurso até 2028. “O desafio não é acessar tecnologia, mas saber onde e como aplicá-la com inteligência”, reforça Rodrigues.

Segundo ele, na Locus, cada projeto nasce de perguntas essenciais: qual impacto será gerado, quais riscos estão envolvidos e como validar antes de desenvolver. Para isso, squads são formados com especialistas em dados, UX, software, produto e infraestrutura. A IA atua como acelerador, simulador de cenários e suporte à tomada de decisão — sempre com o humano no centro. O modelo já é aplicado em projetos para empresas de varejo, meios de pagamento, indústria e serviços.

Colaboração com Assessoria de imprensa

Gestão de infraestrutura: O futuro está na inteligência

Paulo de Godoy, country manager da Pure Storage no Brasil

As práticas de gestão de infraestrutura estão evoluindo com muita rapidez. Impulsionados pela IA e pela transformação digital, os data centers enfrentam o crescimento maciço de dados e de complexidade, requisitos de agilidade sem precedentes, além da escassez de talentos e do alto custo de energia.

Para além de uma mudança radical, essa é uma tempestade perfeita, e isso traz oportunidades de melhoria. Confira abaixo uma análise dos desafios desta gestão na nova etapa da jornada digital e as soluções de ponta que podem trazer grandes vantagens para os líderes.

O desafio dos dados

 

Dentre os fundamentos que afetam o gerenciamento do storage, nossa relação com os dados é crucial. Desde 2010, a taxa média anual de crescimento de dados tem sido de cerca de 38%, de acordo com a Statista. Isso inclui alguns anos de pico – como durante a pandemia – quando a criação de dados disparou, com um volume global previsto em 181 zetabytes até 2025. Uma quantidade impressionante, sem sinais de desaceleração.

O planejamento para essas taxas de crescimento de dados é uma dor de cabeça para os líderes, principalmente devido ao ciclo tradicional de investimento e depreciação. No passado, a capacidade de acomodar requisitos não planejados significava ter que manter hardware extra em reserva. Ao mesmo tempo, com o aumento dos custos de energia, as empresas de TI agora também precisam se concentrar na eficiência e na sustentabilidade de sua infraestrutura.

O ato de provisionar o armazenamento também consumia tempo (e equipe), principalmente em empresas segmentadas verticalmente entre os departamentos de negócios e as subunidades de software, servidores, storage e redes de TI. Muitas vezes, a empresa precisava de muitos administradores com múltiplas habilidades para gerenciar diversos ambientes em vários fornecedores e tecnologias. Tudo isso poderia facilmente levar semanas.

 

O desafio das complexidades

 

Lidar com o aumento dos dados e da complexidade das aplicações não é só aumentar o número de funcionários de administração de storage. Além de ineficiente, é algo praticamente impossível no cenário atual da TI, devido à escassez e custos inviáveis com equipes especializadas. Outro ponto crucial é que as empresas modernas querem que seus profissionais se concentrem na inovação, no aumento da produtividade e na experiência do cliente, e não em tarefas mecânicas com infraestrutura.

O antigo paradigma de gerenciamento de TI segmentado verticalmente se desfez diante das novas arquiteturas de TI. Estamos em transição para novas normas que incluem modelos operacionais em nuvem e infraestrutura como código com armazenamento especificado como parte do processo de desenvolvimento e implementação de aplicações. A agilidade e a velocidade de entrega são agora mais importantes do que nunca e espera-se que as empresas sejam capazes de se adaptar rapidamente aos novos requisitos.

 

A inteligência da autonomia

 

Com os novos modelos de implementação de aplicações, como a conteinerização, os recursos de storage são definidos como parte do arquivo de configuração da aplicação, projetado para ser implementado automaticamente pela plataforma de orquestração.

Aqui, as aplicações são ativadas e escalonadas rapidamente, com requisitos incorporados a esses ciclos de vida e, muitas vezes, em um ritmo que vai além do que os humanos podem gerenciar manualmente. Nessa velocidade de operações, o gerenciamento de storage precisa funcionar por meio de políticas predefinidas, provisionamento e dimensionamento automáticos.

 

O futuro inteligente

 

O futuro desta gestão está centrado nos perfis de desempenho de storage definidos pelo cliente, selecionados por meio de autoatendimento ou totalmente automatizados no ambiente da aplicação por meio de armazenamento como código e orquestradores.

As empresas inteligentes de TI transformarão a função do administrador em algo como um gerente de produto. Isso significa definir “produtos” de armazenamento por meio de conceitos de abstração, como classes e políticas. Isso também significa permitir o autoatendimento pelos clientes internos das empresas e pelas plataformas de orquestração em vez de ser a pessoa que provisiona os objetos, deixando o novo gerente de produtos livre para gerenciar frotas de dispositivos em vez de arrays individuais, monitorar o uso dos serviços existentes e criar ofertas.

Para viabilizar esse modelo operacional em nuvem, alguns fornecedores de armazenamento podem oferecer plataformas com as quais os administradores de armazenamento podem gerenciar e adicionar capacidade à sua frota de dispositivos de armazenamento sem interrupções, bem como definir classes de armazenamento, políticas e zonas de disponibilidade a serem disponibilizadas aos seus consumidores. Enquanto isso, os desenvolvedores que usam plataformas de infraestrutura como código podem especificar a classe de armazenamento que desejam para uma aplicação, codificá-la em modelos, testá-la e implementá-la.

Para ambientes em contêineres totalmente automatizados, é fundamental utilizar uma plataforma de dados Kubernetes de nível empresarial para aplicações modernas. Isso garante a gestão para clusters do Kubernetes com implementação e dimensionamento automatizados, além de proteção de dados. Algumas soluções incluem até mesmo serviços de dados, como um conjunto de bancos de dados selecionados para uso em ambientes Kubernetes, com apenas um clique, economizando muito tempo dos desenvolvedores.

No entanto, viabilizar o autoatendimento e, ao mesmo tempo, depender de longos ciclos de compra e entrega deixa a empresa exposta aos riscos. Adotar totalmente esses conceitos significa consumir as plataformas de armazenamento como um serviço, para conseguir o dimensionamento rápido quando necessário, obter flexibilidade, além de investir em hardware somente quando for realmente necessário. As empresas devem analisar a tecnologia do fornecedor, mas também sua capacidade de fornecer suas plataformas por meio de modelos de consumo flexíveis e sob demanda.

 

Seja o maestro da sua infraestrutura

 

Seguindo a tendência crescente do ‘all-in-one’, é importante que ao buscar um fornecedor, exija que todos os arrays de armazenamento em flash estejam vinculados em um único ambiente operacional, para que as cargas de trabalho possam ser gerenciadas em escala em toda a empresa a partir de uma única visualização, junto com uma plataforma de dados Kubernetes e toda a funcionalidade de armazenamento de autoatendimento que uma empresa moderna precisa.

Avalie também os benefícios em relação à eficiência energética, que podem chegar até 85%, além da redução do espaço físico necessário, para maximizar a eficiência do data center. Por fim, atue com um fornecedor que possa oferecer tudo isso por meio de um modelo como serviço flexível e respaldado por SLA, com garantias quanto ao uso de energia, zero migrações de dados e upgrades sem interrupções. Esta é a chave para atingir uma gestão moderna e contínua.

Gestão da infraestrutura de TI

Simone Rodrigues, Editora da Infra News Telecom

A gestão da infraestrutura de TI é uma prática fundamental para garantir o sucesso do negócio. São vários equipamentos, processos e sistemas que precisam de cuidados para manter toda a operação funcionando de forma eficiente e sem falhas.

Com o avanço da IA – inteligência artificial e da transformação digital, administrar os recursos e elementos de TI é ainda mais desafiador. Num artigo publicado nesta edição, Paulo de Godoy, country manager da Pure Storage, traz uma análise desse novo cenário do ponto de vista do armazenamento de dados e mostra como soluções de alta tecnologia podem ajudar os líderes de TI.

O autor percorre temas que vão da complexidade das aplicações ao futuro da gestão, apresentando alternativas para viabilizar uma administração moderna e contínua. Segundo ele, “as empresas inteligentes de TI transformarão a função do administrador em algo como um gerente de produto. Isso significa definir soluções de armazenamento por meio de conceitos de abstração, como classes e políticas”.

O executivo ainda destaca que “é preciso permitir o autoatendimento pelos clientes internos das empresas e pelas plataformas de orquestração em vez de ser a pessoa que provisiona os objetos, deixando o novo gerente de produtos livre para gerenciar frotas de dispositivos em vez de arrays individuais, monitorar o uso dos serviços existentes e criar ofertas”.

Outros temas desta edição são o papel da IA na redução ou ampliação das diferenças sociais; exatidão de um analisador de espectro para medidas de nível; análise e coleta de feedback em tempo real; como aumentar a precisão de dados e minimizar erros humanos com a automação; carreira; e a reconstrução da rede de fibra óptica no Rio Grande do Sul.

Boa Leitura!

Você conhece os riscos de uma migração tecnológica?

Paulo de Godoy, country manager da Pure Storage no Brasil

Sabemos que as migrações tecnológicas incluem potencial perda de dados, tempo de inatividade do sistema, problemas de compatibilidade e interrupções nas operações comerciais – mas estes não são todos os riscos.

Bom, é fato que se estamos nos mudando para uma casa nova, por exemplo, é natural ficarmos animados com a ideia. Ainda assim, será uma decisão cuidadosamente pensada e orçada. Afinal, ninguém compra ou aluga um imóvel sem considerar os custos principais, como energia, aquecimento, água, além das despesas mensais de moradia. Então, do mesmo modo, ao considerar o armazenamento de dados, os líderes precisam garantir que estão considerando e construindo os custos e as operações contínuas.

Um relatório da Forrester sobre uma plataforma de software da Thomson Reuters estima que os custos de implementação podem chegar a 40%. Já a pesquisa Cloud Pulse Survey 4T23 da IDC coloca esse valor ainda mais alto, com 1.350 usuários de nuvem em todo o mundo afirmando que 54% do orçamento de TI é alocado para manter os sistemas e aplicações de TI existentes, em vez de novos projetos que apoiam a inovação nos negócios.

A questão aqui é que estes itens não são considerados com frequência quando se toma uma decisão de compra. Isso porque a maioria dos clientes não possui essas métricas ou mede em diferentes centros de custo, com orçamentos atribuídos a outros departamentos: a eletricidade está nas instalações, a contratação fica com o RH, os custos de migração (horas de fim de semana e gerenciamento de edifícios, por exemplo) estão em TI, finanças e instalações, enquanto a área de compras examina o custo inicial. É como comprar uma casa olhando através de um pequeno olho mágico na porta. Quando a porta se abre, os novos proprietários percebem que não é o apartamento moderno e espaçoso que lhes foi prometido – e o choque é desagradável.

 

Por que as empresas fazem isso?

 

Há três questões:

1. A equipe de compras não entende as complexidades do gerenciamento da infraestrutura, pois está concentrada em pressionar o fornecedor na hora da venda, e não no uso a longo prazo, ou a medida é bonificada apenas pelo custo de aquisição.
2. Nem sempre se sabe como medir o custo total. Alguns fornecedores ofuscam os custos reais de operação simplesmente para entrar no mercado.
3. Os custos operacionais em um período de três a cinco anos parecem estar muito distantes. E, às vezes, quem está implementando o sistema pode pensar que, em alguns anos, o problema será de outra pessoa.

Vamos focar agora neste último ponto: é tão distante que fica fácil esquecer a dor da migração e do gerenciamento do departamento de tecnologia. Substituir um servidor é muito fácil, as equipes movem instâncias de máquinas virtuais de um lugar para outro e isso é instantâneo, requer mínimo ou zero esforço e tempo. No entanto, uma nova matriz de armazenamento é diferente.

Imagine a casa novamente: você percebe que ela está caindo aos pedaços, não pode mais morar lá e precisa se mudar. Todas as suas lembranças e móveis estão lá – os seus dados, que valem muito! Uma migração é o equivalente a não consertar um telhado com vazamento e esperar que seus pertences permaneçam seguros e secos. Usando um sistema legado, as empresas são forçadas a fazer isso a cada alguns anos. Isso representa um enorme risco comercial e um gasto considerável de tempo, planejamento, esforço e custo. Infelizmente, algo invariavelmente dá errado, os pertences podem ser extraviados e dados valiosos e operações comerciais são colocados em risco.

Esses erros ou problemas se devem a alguns fatores. No caso do erro humano, podem gerar interrupções durante o gerenciamento de mudanças. Se as empresas puderem minimizar as mudanças, elas automaticamente reduzirão os riscos. As soluções de armazenamento como serviço (STaaS) ajudam a eliminar os esforços com gerenciamento de mudanças e o valor disso é imenso. Para muitas empresas, a migração é um problema grande e caro e, com STaaS, os componentes do array são substituídos conforme necessário, assim é possível eliminar essas preocupações e o tempo de inatividade. O STaaS agrega ainda mais valor, pois o fornecedor compartilha o risco de consumo e oferece muitos serviços de valor agregado, como planejamento de capacidade. Além disso, é importante se alertar aos SLAs e garantias que colocam o ônus sobre o fornecedor para que ele gerencie e forneça um serviço de forma adequada.

O equilíbrio entre as pressões orçamentárias e a necessidade insaciável de mais armazenamento de dados está impulsionando o aumento da adoção do STaaS. O valor é enorme para que as empresas: a) minimizem os riscos; b) eliminem as migrações; c) reduzam o lixo eletrônico; d) aumentem a agilidade dos negócios; e) garantam a utilização eficiente dos ativos – e a lista dos benefícios vai longe.

 

Prepare-se para os imprevistos

 

Estima-se que uma migração planejada leve cerca de um ano, mas, invariavelmente, levará muito mais tempo. Já ouvi falar de um grande banco que estava migrando uma tecnologia legada e programou dezenas de aplicações para migrar em um fim de semana, mas, no último minuto, apenas algumas delas seriam transferidas devido a outros fatores. Isso significaria atrasos constantes no processo de migração, o que imediatamente aumenta o custo. Sem contar que os novos arrays ficam subutilizados em grande parte. Se o setor de compras avaliou um negócio com base no custo por gigabyte e os arrays não estão sendo preenchidos rapidamente, o custo real por gigabyte está aumentando. Se em um ano um array estiver apenas 50% cheio, significa que o cliente pagou o dobro e está usando apenas metade do que foi comprado. A infraestrutura antiga, que já deveria estar desativada, não foi porque as aplicações e os dados ainda estão nela. Além disso, o novo kit está ocioso, mas custa dinheiro para funcionar. Enquanto isso, o responsável pela compra pode estar “curtindo” um bônus que recebeu por ter comprado soluções baratas. As empresas precisam evitar esse trabalho em grande escala e optar por uma tecnologia que seja atualizada de forma contínua e sem interrupções.

 

Mudar para um hotel?

 

Eu diria que quase ninguém gosta de cozinhar e limpar todos os dias ou pagar impostos, e muita gente opta por flats, hotéis e serviços de acomodações temporárias para evitar isso. Embora recebam um serviço e uma experiência premium, elas pagarão um preço premium. Essa é uma das promessas da nuvem: As equipes de TI e os proprietários de aplicações não precisam se preocupar com a execução diária ou com problemas de migração, mas pagam um preço muito alto por cada utilidade incremental. Outra pessoa arca com a subutilização e o risco de migração. Em segundo plano, há um exército de pessoas realizando todas essas funções. Embora não seja a equipe da empresa que esteja realizando o trabalho, a empresa pagará por isso, às vezes sem perceber. É claro que há benefícios da nuvem, incluindo economias de escala, portabilidade, facilidade de uso e a capacidade de testar coisas novas. Há lugar para a nuvem e para o on-premise, dependendo dos objetivos comerciais da empresa, e a maioria tem uma abordagem híbrida atualmente. As pessoas percebem que, se for realizada uma avaliação adequada do gerenciamento do ciclo de vida dos ativos de infraestrutura e se o ambiente for bem administrado, as empresas poderão fornecer armazenamento on-premise para as cargas de trabalho e as aplicações adequadas a um custo de longo prazo menor do que na nuvem.

 

Estratégia para proprietários

 

Para evitar cair nessa armadilha e se sobrecarregar com custos inesperados, as empresas precisam de uma abordagem de longo prazo. A estratégia deve garantir que as implementações de tecnologia não se concentrem apenas no custo inicial da compra, mas sim em todo o ciclo de vida da propriedade. Assim como o proprietário de uma casa precisa fazer um orçamento para reparos, o mesmo acontece com as empresas quando consideram o armazenamento de dados no longo prazo e a eliminação de migrações. A união de todas as partes de uma empresa é vital para o sucesso – compras, infraestrutura, RH, TI mais ampla, proprietários de aplicações, todos eles precisam estar envolvidos e cientes do que e porque está sendo adquirido, para que possam se preparar para o sucesso a longo prazo.

IA e sustentabilidade: Qual é o desafio e o que as teles têm a ver com isso?

Paulo de Godoy, country manager da Pure Storage no Brasil

A IA – Inteligência artificial nos prova diariamente que pode fazer cada vez mais. Pense em qualquer coisa e uma ferramenta de IA pode gerar uma imagem ou texto sem esforço. No entanto, o impacto ambiental de, por exemplo, gerar uma imagem por meio da IA, nem sempre é comentado. Gerar uma imagem por IA consome aproximadamente a mesma quantidade de energia que carregar um celular. Um fato relevante quando pensarmos que cada vez mais as empresas apostam na IA.

Afinal, o treinamento de modelos de IA requer enormes quantidades de dados, e são necessários data centers para armazenar todos esses dados. Na verdade, existem estimativas de que os servidores de IA (num cenário médio) poderiam consumir 85 a 134 terawatts-hora (Twh) de energia anualmente até 2027. Isto é equivalente à quantidade total de energia consumida na região total dos Países Baixos em um ano. A mensagem é clara: a IA consome muita energia e causará um impacto grande no ambiente.

 

A IA gera um problema de sustentabilidade?

 

Para criar um modelo de IA útil, são necessários vários elementos. Isso inclui dados de treinamento, conexão estável, espaço de armazenamento suficiente e GPUs. Cada componente consome energia até certo ponto, mas o poder de computação exigido pelas GPUs é o que mais consome. De acordo com pesquisadores da OpenAI, a quantidade de poder computacional utilizado tem duplicado a cada mais de 3 meses desde 2012. Este é um enorme aumento que provavelmente continuará num futuro próximo, dada a popularidade de várias aplicações de IA. Este aumento no poder de computação está tendo um impacto cada vez maior no meio ambiente. Para ilustrar, um estudo da Universidade de Massachusetts descobriu que o treinamento de modelos populares de IA poderia levar à emissão de 284.000 quilogramas de CO2 – a mesma quantidade de emissão gerada por um carro médio que deu 31 voltas ao mundo!

As empresas que estão na jornada de criação de um modelo de IA devem, portanto, pesar cuidadosamente o valor acrescentado dessa iniciativa em relação ao seu impacto ambiental. Além disso, a infraestrutura subjacente e as próprias GPUs precisam se tornar mais eficientes (energeticamente).

 

Redução do impacto da IA ​​no meio ambiente

 

Várias indústrias são importantes durante o processo de criação de um modelo de IA: a indústria de data centers, o setor de energia, a indústria de semicondutores, as operadoras de telecomunicações e a indústria de armazenamento. Para reduzir o impacto da IA ​​no ambiente, é necessário tomar medidas em cada um destes setores para melhorar a sustentabilidade.

 

A indústria de armazenamento e o papel do flash

 

Na indústria de armazenamento, podem ser tomadas medidas concretas para reduzir o impacto ambiental da IA. Um exemplo são as soluções de armazenamento totalmente flash, que são significativamente mais eficientes em termos energéticos do que o armazenamento tradicional baseado em disco (HDD). Em alguns casos, as soluções totalmente flash podem proporcionar uma redução de 85% no consumo de energia em comparação com o HDD. Alguns fornecedores estão indo além dos SSDs prontos para uso e desenvolvendo seus próprios módulos flash, permitindo que arrays totalmente flash se comuniquem diretamente com o armazenamento flash. Isso permite a maximização das capacidades do flash e alcanço de desempenho, uso de energia e eficiência ainda melhores, ou seja, data centers que consomem menos energia, espaço e refrigeração.

Uma vantagem adicional das soluções totalmente flash é que elas também são mais adequadas para executar projetos de IA em comparação com soluções HDD. Isso ocorre porque vincular modelos de IA a dados requer uma solução de armazenamento que forneça acesso fácil e confiável aos dados em silos e aplicações em todos os momentos – isso muitas vezes não é possível com uma solução de armazenamento HDD.

 

Energia de backup dos data centers

 

Os data centers podem dar um salto nas métricas de sustentabilidade com técnicas de refrigeração melhores e mais eficientes, mas os geradores de reserva, por exemplo, também podem ser mais sustentáveis. Um bom exemplo disso são as instalações de energia de reserva no data center da NorthC em Groningen. Este é o primeiro data center na Europa a utilizar células de combustível baseadas em hidrogénio verde como energia de reserva, em vez dos tradicionais geradores a diesel. É claro que este hidrogénio tem de ser gerado de forma “verde”, e aí este é um papel importante para o setor da energia. Felizmente, no Brasil a perspectiva é das melhores, com o recente anúncio de que o país terá a maior fábrica de hidrogênio verde do mundo nos próximos anos.

 

Indústria de semicondutores

 

É necessário mais energia proveniente de fontes renováveis ​​porque os fabricantes de semicondutores – principalmente das GPUs que constituem a base de muitos sistemas de IA – estão tornando seus chips cada vez mais poderosos, exigindo mais energia para funcionar. Por exemplo, há 25 anos, uma GPU continha um milhão de transistores e media cerca de 100 mm², sem consumir tanta energia. Hoje, as GPUs contêm 14 bilhões de transistores, medem cerca de 500 mm² e consomem 200 W de energia. Portanto, a indústria de semicondutores precisa apostar muito na eficiência energética – algo que já está acontecendo. A eficiência energética do processo de produção, por exemplo, está em constante melhoria e há muita experimentação com novos materiais. Além disso, a Lei dos Chips, na Europa, aposta no poder computacional, na eficiência energética, nos benefícios ambientais e na IA.

 

Operadoras de telecomunicações

 

As teles são essenciais para uma troca de dados rápida e confiável. Isto é relevante porque a eficácia da IA ​​depende em grande parte dos dados gerados em algum lugar e depois transportados para o data center onde a IA está em execução. Pense em uma aplicação de IA que precisa de informações de sensores em uma fábrica. As operadoras de telecomunicações podem se tornar mais sustentáveis ​​de várias maneiras, como, por exemplo, concentrando-se na inovação ou reduzindo as emissões na cadeia de suprimento.

A IA terá um impacto no ambiente, mas iniciativas como a mudança para o armazenamento flash ou a melhoria das práticas sustentáveis nos data centers podem reduzir esse impacto. Todos os setores podem tomar medidas concretas para um rumo mais saudável ao planeta. Isto já está sendo feito em larga escala, mas sempre pode ser feito de forma mais rápida. É fundamental que o investimento contínuo no combate às alterações climáticas seja uma das grandes prioridades de qualquer negócio.

A agilidade da decisão depende da infraestrutura

Paulo de Godoy, country manager da Pure Storage no Brasil

Quando se trata de dados e análises, tempo é dinheiro. De acordo com uma pesquisa da IDC, 75% dos decisores empresariais acreditam que os dados perdem valor em poucos dias. Isso coloca os líderes em uma corrida contra o tempo para encontrar insights valiosos e acionáveis antes que suas informações se tornem obsoletas.

Questões como a qualidade dos dados e a eficácia dos algoritmos aumentam a complexidade do problema, mas um fator que ainda é pouco explorado é o armazenamento. A verdade é que, longe de ser simplesmente “um lugar para despejar os dados”, a infraestrutura moderna de armazenamento é um elemento crítico para o sucesso das análises em tempo real.

Confira abaixo alguns dos desafios que as empresas enfrentam neste campo e as implicações que isso traz para dois dos tópicos mais quentes em tecnologia: IA – inteligência artificial e análises em tempo real.

 

A importância da infraestrutura em tempo real

 

Hoje, as empresas armazenam dados por motivos muito diferentes dos que faziam há algumas décadas.

No início da revolução digital, as informações eram geralmente mantidas por razões de conformidade ou governança ou simplesmente para acompanhar o desempenho do passado. Há poucos anos que os líderes começaram a questionar o que poderiam extrair dos dados históricos, analisando o que poderia ser aproveitado do passado para realmente apoiar o planejamento tentando prever os desdobramentos futuros.

Isto levou a enormes avanços na capacidade de aproveitar dados para a tomada de decisões empresariais e evoluiu simultaneamente com a explosão do volume de dados gerados pelas empresas, bem como as tecnologias disponíveis para capturar e analisar esses dados.

Muitas vezes, porém, a questão de como e onde armazenar informações tem sido tratada como algo secundário. Acho que as pessoas muitas vezes ficam surpresas quando descobrem que uma enorme quantidade de dados do mundo está armazenada em discos mecânicos que rangem ou até mesmo em armazenamentos em fita ainda mais ultrapassados. Os dados armazenados desta forma são muitas vezes de difícil acesso, tanto em termos de custos financeiros como, principalmente, de consumo de energia.

No âmbito da descoberta de medicamentos, por exemplo, o tempo para obter insights é crítico, não apenas por razões comerciais, mas porque pode fazer a diferença para a saúde humana e para a reação contra pandemias. Uma infraestrutura de alto desempenho é capaz de aumentar em até 300 vezes alguns processos analíticos para acelerar a identificação de “superbactérias”, por exemplo, e avaliar potenciais curas.

Felizmente, muitos decisores estão amadurecendo rapidamente e percebendo que precisam de soluções otimizadas por IA para melhorar suas operações e reduzir o consumo de energia em sua própria infraestrutura de armazenamento de dados.

 

O desafio da qualidade dos dados

 

A qualidade dos dados é o maior problema enfrentado por empresas que estão tentando fazer a transição para se tornarem orientadas por dados. Quando chega a hora de obter insights, esse costuma ser um dos principais desafios.

Isso porque dentro do nosso tão evoluído cenário atual, a pergunta mais importante ao avaliar a qualidade de uma informação é “isso realmente aconteceu?”.

Se os dados não corresponderem à realidade, a eficácia dos modelos fica comprometida. O desenvolvimento de formas de avaliar e mitigar lacunas na qualidade dos dados deve estar no topo da lista de prioridades para as empresas que estão nesse processo de transformação.

Há muitas maneiras pelas quais a infraestrutura de armazenamento afeta a qualidade dos dados. Existe acessibilidade, o que significa que os dados podem ser validados e corrigidos mais facilmente. Também tem impacto na governança, onde ferramentas integradas baseadas em IA podem garantir que as informações sejam armazenadas corretamente de acordo com a legislação e que todas as verificações e medidas de segurança obrigatórias estão em vigor.

Outros problemas surgem quando a infraestrutura de armazenamento de dados não é escalonável, gerando silos e barreiras entre o acesso a diferentes conjuntos de dados dentro das empresas.

 

Simplificar é um divisor de águas

 

Quando se trata de garantir que a infraestrutura de armazenamento esteja à altura da tarefa de executar as iniciativas atuais de análise de alta potência orientadas por IA, é fundamental abraçar a simplicidade e eliminar a complexidade.

Seja em discussões sobre o consumo de energia ou custos com talentos, o fato é que dentro do cenário moderno sempre será necessário mais energia e mais pessoas para entregar projetos. Nesse caso, a infraestrutura, principalmente o armazenamento, é uma enorme oportunidade para reduzir a sobrecarga humana e otimizar a eficiência energética dos sistemas de storage tradicionais e legados.

Quando se trata de gerenciamento de dados (e o armazenamento não é exceção), simplificar é o melhor caminho. A capacidade de se beneficiar de insights em tempo real baseados em dados está sendo rapidamente democratizada graças ao surgimento de plataformas de IA, grandes modelos de linguagem (LLM) e IA generativa. E, para se beneficiarem plenamente disto, as empresas precisam de garantir que a acessibilidade dos dados também seja democratizada.

No geral, a adoção de uma estratégia que simplifique a infraestrutura de armazenamento de dados pode ser um método eficaz para reduzir atrasos e gargalos que podem reduzir o tempo para obtenção de insights em tempo real.

 

O futuro da IA nas empresas

 

O futuro da IA está na qualidade dos dados e na capacidade de lidar com eles. Isso significa que o futuro da IA nas empresas depende basicamente de escolhas estratégicas e assertivas em relação à infraestrutura.

O armazenamento em flash agora é a norma em todos os lugares, é o que é usado em nossos telefones, computadores, eletrodomésticos e até carros. O único ambiente onde ainda existem discos giratórios é em data center, mas provavelmente será por pouco tempo. Isso porque, além de todos os benefícios tradicionais da tecnologia flash para obtenção de insights em tempo real e para a saúde dos negócios, essa também é a alternativa mais viável para a saúde do planeta.

Tomar as decisões corretas em relação ao armazenamento é essencial para a entrega rápida de insights e para auxiliar nas decisões estratégicas de negócios.

O impacto da IA nos bastidores da TI

Paulo de Godoy, country manager da Pure Storage no Brasil

A inteligência artificial já é e será ainda mais disruptiva para as empresas, mas você já parou para pensar em como ela impactará as arquiteturas de TI corporativas que dão suporte a tanta inovação? A real é que a IA afetará tudo o que conhecemos dos bastidores, desde como consumimos energia e espaço em rack até a governança de dados e o compliance.

 

Quando pensar em IA, pense em dados

Já sabemos como funciona a linha do tempo da tecnologia: sempre surgirão aplicações que nos farão repensar os sistemas que dão suporte a elas. Mas, no caso da IA, a disrupção tem um toque especial. Quando surgiu o ChatGPT, todos sabiam que algo iria mudar completamente em termos de TI corporativa. Mas, apesar da preocupação geral com foco no processamento, o que realmente importa são os dados.

A popularidade da IA pode ser algo mais recente, mas seus princípios já são conhecidos: o desejo de tomar decisões de forma mais rápida com base nos dados que uma empresa acumulou. No entanto, o que as empresas estão criando hoje para a IA é diferente de tudo o que foi feito no passado. Talvez, o mais próximo tenha sido uma infraestrutura para computação de alto desempenho (HPC), mas isso não foi muito para o domínio da TI corporativa, geralmente ficando dentro dos limites da academia e da pesquisa.

A maioria das empresas sequer se envolveu com HPC, porque essa computação não costuma se misturar com outros fluxos de trabalho. É tratada como um silo e gerenciada como uma “espécie diferente”. Isso significa que se a principal promessa da IA é transformar os fluxos de trabalho em toda a empresa acessando todos os dados, podemos aprender com as soluções de HPC, mas não copiá-las.

 

Quando não for possível adaptar, reestruture

 

A maioria das infraestruturas empresariais não foi projetada para IA, mas esse não é o único desafio. Além de ser algo relativamente novo, em muitos aspectos a infraestrutura de IA é contrária à maioria das estratégias de TI das empresas. Isso se deve, em parte, ao fato de o ciclo de vida das aplicações de IA ser mais iterativo do que o das tradicionais.

Outro desafio é que a maioria dos data centers projetados para a TI tradicional foi concebida com base em restrições físicas e de energia, e a IA abriu um buraco nisso tudo, com sua pegada enorme de carbono e alto consumo de energia. Muitos data centers não foram projetados para fornecer energia a esses clusters de GPU. Com a metragem quadrada do data center em alta e o custo cada vez maior da energia, temos que pensar muito sobre como resolver esse problema de forma sustentável.

 

IA e o “E” em ESG

 

Os ambientes que já conhecemos não foram projetados para essas cargas de trabalho pesadas. A letra “E” segue firme na sigla ESG por bons motivos: geopolítica, mudanças climáticas, restrições de energia. Nesse caso, as metas de sustentabilidade ajudam a defender os data centers com tecnologia totalmente flash como uma solução para apoiar o planeta.

 

O enigma da nuvem

 

É possível terceirizar a IA sem comprometimento? Se a maioria dos data centers foi criada para computação de uso geral e o legado não pode ser adaptado para IA, isso deixa as empresas com poucas opções: tornar as arquiteturas de uso geral escalonáveis e eficientes o suficiente para IA ou aproveitar a nuvem – ou as duas coisas.

A nuvem pode ser excelente para alguns casos de uso, como IA, mas sabemos que ela não é uma solução definitiva. Isso trouxe considerações (ou contras) sobre governança de dados, visibilidade e ESG. A nuvem pode mascarar os resultados de energia e refrigeração que as empresas precisam apresentar e cria mais um local para os dados residirem. Muitas empresas já têm dificuldades para identificar os dados e onde estão, e a nuvem pode agravar esse problema. Embora ainda seja uma incógnita quantas empresas desenvolverão infraestruturas inteiras de IA em vez de aproveitar a nuvem como um toque especial, a mudança está chegando.

 

O que o (breve) futuro nos reserva?

 

Resposta simples: uma infraestrutura de uso geral de última geração. Independentemente de como os novos sistemas são projetados, o que sempre unirá todos eles são os dados que consomem e compartilham. A inovação em armazenamento de dados precisa estar no fronte para permitir que as empresas aproveitem essa tecnologia.

As novas arquiteturas devem ser projetadas para se tornar um silo a menos verticalmente integrado e um conjunto a mais de recursos otimizados para resolver os maiores desafios de dados das empresas. Isso significa implementar uma infraestrutura de uso geral para um conjunto mais amplo de casos de uso, como cargas de trabalho sofisticadas e aceleradores.

O compartilhamento abundante de dados dentro da empresa é um benefício para alimentar a IA. Uma pequena quantidade de plataformas com capacidade altamente dimensionável pode simplificar o futuro da TI corporativa, em todas as cargas de trabalho: análise, file, objeto e muito mais. Isso permitirá a expansão da TI e a ampliação dos recursos de uso geral, tornando a IA menos disruptiva do que esperamos.

Guia de resiliência contra os 4 maiores riscos da TI

Paulo de Godoy, country manager da Pure Storage no Brasil

Os departamentos de TI enfrentam riscos e desafios diariamente. É por isso que a “resiliência”, a capacidade de resistir ou se recuperar rapidamente de dificuldades, é fundamental. As coisas vão dar errado. O importante é como você lida com elas e quão rápido você se levanta.

Um importante passo é o alinhamento. Para ajudar a evitar qualquer um dos riscos abaixo, as organizações de TI precisam alinhar as estratégias do departamento com os objetivos comerciais mais amplos. Os líderes de TI devem se envolver com a gerência sênior para entender as prioridades em evolução e desenvolver roteiros de tecnologia que contribuam diretamente para a resiliência e o crescimento dos negócios.

Confira abaixo os quatro riscos de TI mais comuns e um guia para te ajudar a criar resiliência contra cada um deles dentro da sua empresa.

 

Complexidade operacional

 

Vamos admitir isso: a complexidade é a ruína de muitos, se não da maioria, dos departamentos de TI nos dias de hoje. A complexidade operacional surge quando o cenário de TI de uma empresa se torna intrincado, interconectado e difícil de gerenciar. Geralmente, é o resultado da busca de novas tecnologias e estratégias sem um plano claro para otimizar a integração.

Conforme as empresas expandem suas operações, implementam diversas aplicações e adotam ambientes híbridos ou com várias nuvens, a complexidade do gerenciamento e da manutenção desses sistemas pode se tornar esmagadora. Isso fica ainda pior quando se trata da complexidade operacional de empresas globais que operam data centers em vários continentes.

Essa complexidade pode levar a:

·      Tempo de inatividade e falhas sistêmicas: um dos riscos mais iminentes da complexidade operacional é o aumento da suscetibilidade ao tempo de inatividade e às falhas do sistema. À medida que os sistemas se tornam mais interconectados, uma falha em um componente pode desencadear um efeito dominó, levando a interrupções generalizadas de serviço. Essas interrupções podem prejudicar as operações, minar a confiança do cliente e resultar em perdas financeiras.

·      Vulnerabilidades de segurança: ambientes complexos de TI geralmente têm vários pontos de entrada para ameaças cibernéticas. Cada nova tecnologia introduzida aumenta a superfície de ataque em potencial, deixando as empresas vulneráveis a violações, vazamentos de dados e ataques maliciosos. Quanto mais complexa for a infraestrutura, mais difícil será identificar e solucionar as falhas de segurança, criando um playground para os criminosos cibernéticos.

·      Redução da agilidade e da inovação: ironicamente, a busca pela inovação pode ser prejudicada pela complexidade operacional. Conforme as equipes de TI enfrentam desafios para gerenciar sistemas complexos, elas têm menos tempo e recursos para se dedicar à exploração de novas tecnologias e estratégias. Essa agilidade reduzida pode prejudicar a capacidade da empresa de se adaptar às mudanças nas condições do mercado e aos avanços tecnológicos.

·      Aumento dos custos operacionais: o gerenciamento de sistemas complexos exige conhecimento especializado e monitoramento constante. Isso eleva os custos com equipes, pois as empresas precisam contratar profissionais de TI mais qualificados. Além disso, os custos associados ao tempo de inatividade, às violações de segurança e às falhas do sistema podem aumentar rapidamente em um ambiente complexo.

 

Como criar resiliência contra os riscos da complexidade operacional

·      Mitigação: adote uma estratégia de nuvem bem definida que leve em conta mecanismos de redundância e failover. Isso garante que, se um componente falhar, haverá um backup para manter as operações.

·      Testes: realize testes regulares de recuperação de desastres para garantir que, em caso de tempo de inatividade ou falha devido a desastres naturais ou provocados por humanos, seus sistemas possam ser restaurados de forma rápida e eficiente.

·      Segurança: implemente protocolos de segurança robustos para se defender contra ameaças de ransomware. Atualize e corrija regularmente seus sistemas e instrua sua equipe sobre phishing e outros riscos de segurança.

·      Flexibilidade: os departamentos de TI talvez precisem encontrar maneiras inovadoras de atingir suas metas enquanto trabalham com recursos limitados. Isso pode envolver a exploração de soluções econômicas, a adoção de tecnologias de código aberto e de serviços baseados em nuvem para escalonar com eficiência. A adaptação às novas tecnologias pode ajudar as empresas a permanecerem competitivas mesmo durante uma turbulência econômica.

·      STaaS: o armazenamento como serviço (STaaS) combina a agilidade e a flexibilidade do armazenamento em nuvem pública com a segurança e o desempenho de uma infraestrutura sustentável totalmente em tecnologia flash. Ele facilita o armazenamento de dados, reduzindo os custos operacionais e a complexidade.

 

Tecnologia legada

 

A tecnologia legada é outro grande risco atualmente para os departamentos de TI, embora não seja algo fácil de resolver. As palavras “remover e substituir” assustam a maioria das pessoas, e por um bom motivo. Grandes mudanças envolvem o gerenciamento de mudanças, uma iniciativa de toda a empresa que nunca é fácil. Os riscos e desafios do legado já estão bem documentados e não são muito diferentes daqueles da complexidade operacional:

·      Aumento dos custos

·      Segurança reduzida

·      Inovação prejudicada

Isso sem falar na perda de talentos. Quando suas melhores mentes não conseguem fazer o melhor trabalho porque não têm as ferramentas certas. É aí que elas começam a procurar emprego em outro lugar.

 

Como criar resiliência contra os riscos dos sistemas legados

·      Modernização: desenvolva uma abordagem em fases para atualizar ou substituir seus sistemas legados. Priorize os sistemas que apresentam maior risco devido à falta de suporte e às vulnerabilidades de segurança.

·      Orçamento: alocar recursos para manter e modernizar sistemas legados ou migrar para plataformas mais novas. Considere os benefícios de longo prazo do aumento da eficiência e da redução dos riscos.

·      Suporte do fornecedor: envolva-se com fornecedores que ofereçam suporte contínuo para seus produtos. Isso garante o acesso a atualizações e patches críticos para atenuar as vulnerabilidades de segurança.

·      STaaS: obtenha inovação mais rápida e aumente a confiabilidade, a disponibilidade e a segurança com o STaaS. A mudança do legado para o STaaS também pode servir como base para a transformação.

 

Macroeconomia

 

As condições macroeconômicas têm sido desafiadoras nos últimos cinco anos, para dizer o mínimo. De desafios de saúde global a guerras, inflação, mercados em ruínas e desastres climáticos, os fatores que mais podem prejudicar sua operação de TI são também aqueles sobre os quais você tem menos controle e contra os quais parece mais impotente.

A macroeconomia afeta:

·      Orçamento: as flutuações macroeconômicas podem levar a restrições orçamentárias para as organizações, o que afeta diretamente os departamentos de TI, tornando difícil manter e atualizar sistemas e tecnologias essenciais.

·      Gerenciamento de talentos e dinâmica das equipes: as recessões econômicas geralmente levam à redução de equipes e ao congelamento das contratações. Para os departamentos de TI, atrair e reter profissionais qualificados torna-se ainda mais difícil quando a segurança no emprego é incerta. As mudanças econômicas também podem influenciar a disponibilidade de pools de talentos remotos.

·      Inovação e adoção de tecnologia: os desafios macroeconômicos podem forçar os líderes a repensarem suas estratégias de tecnologia.

·      Segurança cibernética e privacidade de dados: durante as recessões econômicas, geralmente há um aumento nas ameaças e nos ataques cibernéticos, pois os criminosos procuram explorar as vulnerabilidades.

·      Supply chain: as flutuações econômicas globais podem interromper as cadeias de suprimento, afetando a disponibilidade de hardware, software e serviços de TI.

 

Como criar resiliência contra os riscos da macroeconomia

É mais fácil falar do que fazer, certo? Bem, é sempre assim. Mas há certas coisas em que as empresas podem se concentrar para se tornarem resistentes a mudanças, desafios e riscos macroeconômicos.

·      Planejamento financeiro: crie planos de contingência que levem em conta possíveis retrações econômicas. Diversifique seus investimentos em tecnologia e mantenha uma base financeira sólida para enfrentar as incertezas.

·      Desenvolvimento de habilidades: resolva as lacunas de habilidades investindo em treinamento contínuo para a sua equipe de TI. Isso os ajuda a se manterem atualizados sobre as tecnologias mais recentes e as práticas recomendadas.

·      Cibersegurança: os departamentos de TI devem reforçar suas medidas de segurança cibernética para proteger dados confidenciais e garantir a continuidade dos negócios. Com orçamentos limitados, eles precisam encontrar um equilíbrio entre investir em sistemas de segurança robustos e manter outras funções críticas de TI.

·      Consciência geopolítica: mantenha-se informado sobre eventos geopolíticos que possam afetar suas operações de TI, como restrições comerciais ou normas de privacidade de dados. Crie flexibilidade em seus planos para acomodar mudanças nas circunstâncias.

·      Networking: os departamentos de TI devem diversificar seus relacionamentos com os fornecedores e explorar planos de contingência para reduzir o impacto das interrupções na cadeia de suprimentos. A negociação de contratos flexíveis com os fornecedores pode proporcionar a flexibilidade necessária para navegar em condições econômicas incertas.

·      Ganhos de curto prazo: os departamentos de TI devem se concentrar em melhorias incrementais e ganhos rápidos que possam agregar valor no curto prazo. Isso pode envolver a otimização dos processos existentes, a automatização de tarefas repetitivas e a adoção de metodologias ágeis para o gerenciamento de projetos.

·      STaaS: o STaaS aumenta a eficiência e reduz os custos, tornando as empresas muito mais resistentes às questões orçamentárias que geralmente acompanham os desafios macroeconômicos.

 

Ambiental, social e de governança (ESG)

 

Muito mais do que um “termo da moda”, o ESG se tornou uma iniciativa global que está forçando as empresas a mudarem rapidamente as prioridades para construir eficiência e prevenir multas e taxas.

O foco crescente em ESG apresenta desafios únicos em relação a:

·      Eficiência energética e redução da pegada de carbono: os data centers e a infraestrutura de TI são notórios por seu consumo de energia e emissões de carbono. O cumprimento das metas de ESG exige que os departamentos de TI minimizem o uso de energia e mantenham a eficiência operacional.

·      Gerenciamento de resíduos eletrônicos: os rápidos avanços tecnológicos levam à rápida obsolescência do hardware, contribuindo para o lixo eletrônico (e-waste). O descarte e a reciclagem adequados do lixo eletrônico são essenciais para a conformidade ESG.

·      Privacidade e segurança dos dados: a proteção de dados confidenciais e o respeito à privacidade do usuário são considerações ESG cruciais. As violações de dados não apenas prejudicam a reputação de uma empresa, mas também levam a implicações financeiras e legais.

·      Diversidade e inclusão: a diversidade e a inclusão são componentes integrais do ESG, mas o setor de tecnologia muitas vezes tem dificuldades com a representação e a igualdade entre gêneros, etnias e origens socioeconômicas.

 

Como criar resiliência contra os riscos de ESG

·      Comece com o RH: o ESG precisa ser visto como um processo contínuo e em constante evolução que envolve não apenas a TI, mas todos os departamentos, começando pelo RH. Estabeleça práticas de contratação inclusivas, promova a diversidade em cargos de liderança e promova um ambiente de trabalho favorável. Colabore com o RH para implementar iniciativas que atraiam e retenham talentos diversificados no departamento de TI.

·      Criar programas dedicados: desenvolver uma estratégia robusta de gerenciamento de lixo eletrônico, fazendo parcerias com instalações certificadas de reciclagem. Estenda o ciclo de vida dos ativos de TI por meio de reformas e atualizações, reduzindo a necessidade de substituições frequentes. Você também pode investir em práticas sustentáveis em sua infraestrutura de TI. Isso pode incluir hardware com eficiência energética, resfriamento otimizado do data center e descarte responsável de lixo eletrônico.

·      Cibersegurança: também é importante instituir medidas rigorosas de segurança cibernética, cumprir as normas relevantes de proteção de dados (como LGPD) e priorizar práticas transparentes de tratamento de dados. Certifique-se de atualizar regularmente os protocolos de segurança e realizar o treinamento dos funcionários para reduzir os riscos.

·      Relatório: sua empresa também deve desenvolver mecanismos robustos de relatórios para rastrear e comunicar os esforços de ESG do departamento de TI. A transparência pode aumentar a confiança das partes interessadas e melhorar a reputação de sua organização.

·      Alinhar: por fim, certifique-se de que suas iniciativas de TI estejam alinhadas com as metas ESG mais amplas de sua empresa. Considere os impactos ambientais e sociais das decisões tecnológicas juntamente com as considerações comerciais tradicionais.

Gatos, IA e storage: A reflexão que você não sabia que precisava

Paulo de Godoy, country manager da Pure Storage no Brasil

Sejam memes, vídeos fofos ou jogos temáticos, a Internet está inundada de gatos. Não importa se você está nas redes sociais ou buscando notícias e entretenimento, algum conteúdo de gato vai chegar à sua tela. Inclusive, você pode até ter um ou dois gigas de armazenamento de telefone dedicados ao seu próprio gato – não julgo.

Por isso, hoje trago aqui uma reflexão curiosa: Quanto dos dados do mundo são relacionados a esse fenômeno felino?

 

Tráfego de gatos na Internet

 

Uma pesquisa de 2015 apontou que conteúdos relacionados a gatos geram cerca de 15% do tráfego total da Internet. Muitos anos se passaram – e os registros só aumentam – mas se usarmos essa porcentagem como base, dos cerca de 5,19 bilhões de pessoas que utilizam regularmente a Internet, 778,5 milhões acessam, em algum momento, gatos e/ou conteúdos relacionados a eles todos os meses. Agora, a questão que importa é: lembre-se que todos esses dados precisam ser armazenados em algum lugar.

 

Conteúdo de gatos são dados não estruturados – que também estão bombando

Os gatos não podem estar fisicamente em um data center – são muitos cabos para mastigar – mas, virtualmente, eles se sentem em casa. Você provavelmente já leu muito sobre dados não estruturados em meus artigos – são os dados que não possuem um modelo predefinido ou que não são facilmente organizados em tabelas. Cerca de 90% dos dados do mundo são dados não estruturados e esse número só vai crescer.

O conteúdo felino é praticamente todo não estruturado – vídeos, fotos e áudio. É muito parecido com pelos de gato em casa; você não percebe o quanto existe até começar a tentar controlar esse caos.

 

Então, quantos dados não estruturados de gatos existem?

 

Em 2010, estimou-se que havia cerca de 1,3 bilhão de fotos de gatos na internet. Hoje, esse número deve ser superior a 6,5 bilhões. O tamanho médio da imagem JPEG varia entre 3,5 MB e 7 MB – faça as contas! Mais de 2 milhões de vídeos de gatos foram postados no YouTube somente em 2014, o que representou mais de 26 bilhões de visualizações. Agora, quase uma década depois, o número de vídeos de gatos no YouTube já se multiplicou muito. E o TikTok está explodindo com esse tipo de conteúdo – incluindo a página de um gato chamado Paquito, que traz diversos vídeos com dezenas de milhões de visualizações.

Os gatos estão até criando seus próprios vídeos agora. O New York Times noticiou: “A ascensão da tecnologia de câmeras vestíveis, embora usada com mais frequência por esportistas do que por animais de estimação, trouxe um novo estilo de nicho de conteúdo para gatos”. Esses vídeos em alta resolução acoplados aos animais permitem que os gatos transmitam suas aventuras, como o Mr. Kitters e seus amigos, que têm mais de 1 milhão de seguidores no Instagram.

É difícil afirmar hoje quanto dos dados não estruturados do mundo são conteúdo de gatos, mas aqui vai uma noção: se você começasse agora, ainda não seria capaz de consumir todo o conteúdo de gatos da Internet durante a sua vida.

 

Gatos e inteligência artificial

Todos nós sabemos que os dados estão explodindo – ainda mais agora com a IA generativa nos ajudando a criar conteúdo, imagens e possivelmente até GIFs de gatos. O CatGPT – Cat mesmo, você não está lendo errado – está afundando suas garras em grandes modelos de linguagem (LLMs) alimentados por IA com recursos como GPT-Meow (faça uma pergunta, ele mia de volta) e GPT-Furr, um modelo integrado ao ChatGPT para obter respostas reais de IA e GIFs animados de gatos.

Testei o CatGPT perguntando se os ratos mastigam fios em data centers e parece que os gatos estão firmes na missão de dar respostas robustas:

Ou seja, a IA generativa com foco na realidade alternativa felina está fornecendo respostas às nossas perguntas e criando sua própria arte de IA para ajudar a aumentar a adoção da ferramenta.

 

Por que isso é importante para os negócios?

 

Embora os gatos possam ser criaturas misteriosas, uma coisa é certa: o conteúdo e os dados sobre gatos estão se multiplicando – e isso não vai parar. Os números deste artigo representam uma porcentagem de uma imensidão de dados não estruturados com os quais lidamos todos os dias e continuarão aumentando em alta velocidade.

Isso significa que a preocupação com o armazenamento desses dados, principalmente dentro de empresas, nas quais se consome dados pessoais e corporativos simultaneamente, deve ser colocada no topo das discussões das lideranças. Esse aumento exponencial e contínuo dos dados precisa estar apoiado em tecnologia avançada e simplificada para que seja possível armazenar, movimentar e até mesmo proteger todo conteúdo existente e o que ainda está por vir, principalmente quando estão relacionados aos negócios.

Seu data center está preparado para a IA generativa?

Paulo de Godoy, country manager da Pure Storage no Brasil

Há um certo padrão nos bastidores corporativos quando se trata de inovações e tendências: testar primeiro, planejar depois. Com o rápido avanço da IA generativa, muitos líderes já se arriscam ou pensam em como utilizar essa nova tecnologia, mas a questão principal é se as empresas possuem a base para sustentar tudo isso.

Então, para os inovadores que estão em sua jornada de testes, já adianto: para extrair o melhor da IA generativa é preciso contar infraestrutura robusta de dados agora.

 

A democratização da IA

 

Já sabemos que a grande maioria das empresas gostaria de ter uma frente específica de segurança, visando a maior proteção possível das informações. E, com o advento da IA generativa, será que as empresas estão prontas para esta inovação?

Pela primeira vez, a barreira de entrada da IA foi derrubada. Não é mais a área restrita dos cientistas de dados – a IA agora é para todos. E estamos apenas começando.

Os casos de uso de IA generativa proliferam diariamente no âmbito empresarial, e isso sinaliza a magnitude da sua disrupção a todos os setores. E em tempos de recessão, as possibilidades de eficiência que ela oferece são muito atraentes. A disponibilidade da IA em termos de acesso e custos, a transforma em uma nova ferramenta tecnológica, muito parecida com o SaaS. Afinal, já é oferecida como um serviço.

Mas, para muitos casos, a questão não é se a IA será implementada, mas como os dados serão gerenciados. Por isso, a simplicidade na gestão de dados é mais importante do que nunca.

 

O desafio: Do domínio público aos dados privados

 

As ferramentas de IA generativa crescem com base nos dados. Quanto mais e melhores dados elas recebem, mais inteligentes se tornam. Para as empresas, aproveitá-los onde é realmente importante, exige dados novos que vão além do domínio público.

Muitas empresas estão explorando seus próprios modelos e casos de uso de LLMs – Large Language Models, modelos de machine learning que usam algoritmos de deep learning. Embora os líderes considerem como aproveitar tudo isso, também precisam pensar em como fazer isso mantendo o controle do recurso mais precioso: os dados.

Afinal, se você não quiser entregar seus dados, precisará implementar seus próprios modelos.

Portanto, a reflexão neste ponto é: como implementar o meu próprio modelo? Para alguns, isso significa trazer a computação de IA para os dados, e não o contrário. Dessa forma, muitas empresas constroem seus próprios modelos. A nuvem é uma opção, mas a IA de produção na nuvem pode ficar cara com o tempo. As considerações de TCO – Total Cost of Ownership de soluções em nuvem versus soluções on-premise são importantes serem analisadas. Muitas vezes, soluções eficientes e de alto desempenho on-premise podem proporcionar economias de custos a longo prazo e manter a produtividade dos cientistas de dados.

Alojar e proteger os dados e ao mesmo tempo torná-los ágeis o suficiente para fluxos de trabalho de IA é fundamental, e nem todo storage está à altura desta tarefa.

 

Qual o impacto para os dados?

 

Primeiro, o volume. A IA generativa será uma das inovações mais disruptivas que afetará os dados em nível global. Estimativas previam um crescimento anual de dados de 25% a partir de 2022, mas isso foi antes da explosão do ChatGPT e da geração de imagens por IA. Reflita comigo: os designers gráficos não conseguem criar fisicamente 300 imagens exclusivas por dia, mas as plataformas de IA conseguem. As capacidades da IA não são limitadas pela realidade física, mas os dados que ela cria precisam ser armazenados em algum lugar.

Os projetos de IA e ML são os que mais consomem dados na história da tecnologia. Dados não estruturados, principalmente fotos e vídeos, são importantes desafios para analisar e armazenar. Isso requer uma plataforma capaz de entender e interpretar uma ampla variedade de perfis de dados, todos de uma vez, ou sempre que esses recursos forem necessários.

Agora vamos falar em acessibilidade. De acordo com o estudo AI StrategiesView 2022 da IDC, os decisores e influenciadores de TI e de linhas de negócios observaram que “a disponibilidade segura e a acessibilidade dos dados são essenciais para o dimensionamento das iniciativas de IA”. Isso é algo que as unidades de disco não conseguem acompanhar. Nesse sentido, a tecnologia totalmente flash otimizada para IA cresce rapidamente, trazendo alto rendimento, escalabilidade e outros benefícios essenciais ao suporte dessa nova era.

Além disso, embora explorar mais projetos de IA seja um desejo de todos, a redução da pegada de carbono dos datacenters segue como alta prioridade. A energia para alimentar data centers não é infinita, muito menos barata, e o flash também surge nessa etapa como uma solução para inovar sem sacrificar a eficiência e as metas de sustentabilidade.

 

Data center preparado para a IA generativa

 

A explosão do uso da IA generativa levanta uma importante questão: como será o futuro se a IA se tornar parte da infraestrutura central de cada empresa? A resposta é simples – data centers totalmente em flash.

Se você é um gestor envolvido com infraestrutura de dados, sabe que neste momento é fundamental subir o nível. Não se trata apenas de armazenar, mover e manipular dados, mas a interpretação dos dados por meio de modelos e as ferramentas para construir esses modelos tornam-se componentes críticos de todos os kits de ferramentas que as empresas de software têm a oferecer.

Então, antes de buscar o que a IA generativa pode fazer por seu negócio ou começar os testes, é fundamental analisar se a infraestrutura da sua empresa está pronta para tudo isso. Mesmo que você esteja em passos iniciais aproveitando a IA generativa por meio de apps ou já treinando seus próprios modelos, tenha em mente que uma infraestrutura de dados capaz de sustentar essas iniciativas será fundamental para o sucesso da sua jornada.