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. Este número decepcionante, juntamente com o fato de que quase metade de todas as empresas abandonam projetos de IA antes mesmo de chegarem à produção, destaca 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 impedindo que as iniciativas de IA se expandam além dos experimentos iniciais de Large Language Model (LLM) e Retrieval-Augmented Generation (RAG). Isso é de acordo com dados compilados pela MIT Technology Review Insights com dados da Informatica, CDO Insights 2023.

Em resposta a esses desafios, um número crescente de empresas está fazendo a transição para arquiteturas de IA composable e soberana. Essas arquiteturas prometem reduzir custos, manter a propriedade dos dados e se adaptar mais facilmente ao cenário de IA em rápida evolução. A empresa de pesquisa de mercado IDC prevê que 75% das empresas globais adotarão essa abordagem até 2027.

O fascínio dos pilotos de IA muitas vezes mascara as complexidades da implantação no mundo real. 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, esses ambientes controlados raramente refletem as realidades confusas da produção, levando a uma desconexão entre a promessa inicial e o impacto real nos negócios.

A mudança para a IA composable e soberana representa uma mudança fundamental na forma como as empresas abordam a IA. A IA composable permite que as organizações montem soluções de IA a partir de componentes pré-construídos, oferecendo maior flexibilidade e agilidade. A IA soberana, por outro lado, enfatiza a propriedade e o controle dos dados, garantindo que as informações confidenciais permaneçam sob a alçada da organização. Isso é particularmente importante em setores com requisitos regulatórios rigorosos. O futuro da IA empresarial depende da superação dos desafios de infraestrutura que atualmente limitam seu potencial. Ao adotar arquiteturas composable e soberanas, as empresas podem desbloquear o verdadeiro valor da IA e impulsionar resultados de negócios significativos.