Bilhões de dólares investidos em IA generativa renderam um retorno tangível surpreendentemente pequeno para muitas empresas. Apesar do investimento generalizado, apenas 5% dos programas piloto de IA integrados se traduzem em valor de negócios mensurável. Essa taxa de conversão decepcionante, juntamente com o fato de que quase metade de todas as iniciativas de IA são abandonadas antes de atingir a produção, sinaliza um gargalo significativo na adoção de IA empresarial.

A questão central, de acordo com analistas do setor, não são os próprios modelos de IA. Em vez disso, o problema reside na infraestrutura circundante. A acessibilidade limitada aos dados, os processos de integração inflexíveis e os caminhos de implantação precários estão dificultando a escalabilidade das iniciativas de IA além dos experimentos iniciais de Large Language Model (LLM) e Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Em resposta, um número crescente de empresas está adotando arquiteturas de IA composable e soberana. Essa mudança, prevista pela IDC para abranger 75% das empresas globais até 2027, visa reduzir custos, manter a propriedade dos dados e se adaptar ao cenário de IA em rápida evolução. O problema inerente aos pilotos de IA é que eles são projetados para ter sucesso. As provas de conceito (PoCs) são valiosas para validar a viabilidade, identificar casos de uso e promover a confiança para investimentos maiores. No entanto, esses ambientes controlados geralmente não refletem as complexidades e os desafios das implantações de produção no mundo real.

A IA composable permite que as empresas selecionem e combinem componentes de IA de vários fornecedores, criando soluções personalizadas adaptadas a necessidades específicas. A IA soberana, por outro lado, enfatiza a residência e o controle dos dados, garantindo que as informações confidenciais permaneçam dentro dos limites da organização e estejam em conformidade com os requisitos regulamentares. Essa abordagem é particularmente crucial para setores que lidam com dados altamente regulamentados, como finanças e saúde.

A mudança para a IA composable e soberana tem implicações significativas para o mercado de IA mais amplo. Promove a concorrência entre os fornecedores de IA, impulsionando a inovação e reduzindo os custos. Também capacita as empresas a construir sistemas de IA mais resilientes e adaptáveis, reduzindo sua dependência de fornecedores únicos e mitigando os riscos associados ao aprisionamento de fornecedores. À medida que a IA continua a evoluir, a capacidade de compor e controlar soluções de IA se tornará cada vez mais crítica para as empresas que buscam liberar todo o potencial dessa tecnologia transformadora.