Bilhões de dólares investidos em iniciativas de IA generativa estão rendendo um retorno surpreendentemente baixo, com apenas 5% dos programas piloto integrados se traduzindo em valor de negócios mensurável. Um preocupante percentual de 48% das empresas abandona seus projetos de IA antes mesmo de chegarem à fase de produção. Esse gargalo, de acordo com analistas do setor, não se deve aos próprios modelos de IA, mas sim às limitações da infraestrutura circundante.

Os principais problemas residem na acessibilidade restrita aos dados, nos processos de integração inflexíveis e nos caminhos de implantação precários. Esses fatores, coletivamente, dificultam a capacidade das iniciativas de IA de se expandirem além dos experimentos iniciais de Large Language Model (LLM) e Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Em resposta, um número crescente de empresas está gravitando em direção a arquiteturas de IA composable e soberana. Essas arquiteturas prometem reduzir custos, manter a propriedade dos dados e se adaptar ao cenário de IA em rápida mudança. A empresa de pesquisa de mercado IDC projeta que 75% das empresas globais adotarão essa abordagem até 2027.

O problema, ironicamente, é que os pilotos de IA geralmente têm sucesso. As provas de conceito (PoCs) são projetadas para validar a viabilidade, identificar casos de uso potenciais e promover a confiança para investimentos maiores. No entanto, essas PoCs normalmente operam sob condições que estão muito distantes das complexidades dos ambientes de produção do mundo real. Dados da Informatica e do CDO Insights 2023 destacam essa desconexão, revelando uma lacuna significativa entre o ambiente controlado de um piloto e a realidade caótica de escalar soluções de IA em toda a organização.

A mudança em direção à IA composable e soberana representa uma mudança fundamental na forma como as empresas abordam a adoção de IA. A IA composable permite que as empresas montem soluções de IA a partir de componentes pré-construídos, oferecendo maior flexibilidade e personalização. A IA soberana garante que os dados permaneçam sob o controle da organização, abordando as crescentes preocupações com a privacidade e a segurança dos dados. Espera-se que essa mudança arquitetônica desbloqueie o verdadeiro potencial da IA, permitindo que as empresas vão além de experimentos isolados e integrem a IA em suas operações principais. O futuro da IA empresarial depende da superação do gargalo da infraestrutura e da adoção dessas abordagens mais adaptáveis e seguras.