Bilhões de dólares investidos em iniciativas de IA generativa têm rendido um retorno tangível surpreendentemente pequeno para muitas empresas. Apesar do investimento massivo, apenas 5% dos pilotos de IA integrados estão entregando valor de negócios mensurável, e quase metade das empresas abandona seus projetos de IA antes mesmo de atingirem o estágio de produção.

Essa realidade preocupante destaca um gargalo crítico: a infraestrutura que envolve os próprios modelos de IA. 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).

Analistas da indústria na IDC preveem uma mudança significativa em resposta. Até 2027, eles esperam que 75% das empresas globais adotem arquiteturas de IA composable e sovereign. Essa mudança é impulsionada pela necessidade de reduzir custos, manter o controle sobre os dados e se adaptar ao cenário de IA em rápida evolução.

O problema atual decorre da natureza inerente dos pilotos de IA. Embora essas Provas de Conceito (PoCs) validem efetivamente a viabilidade, identifiquem casos de uso potenciais e promovam a confiança para investimentos maiores, elas geralmente operam em ambientes controlados que não refletem as complexidades da produção no mundo real. Dados da Informatica e da CDO Insights 2023 reforçam ainda mais esse ponto, revelando uma lacuna significativa entre o sucesso do piloto e a prontidão para a produção.

A IA composable e sovereign oferece uma solução potencial. A IA composable permite que as empresas montem soluções de IA a partir de componentes pré-construídos, oferecendo flexibilidade e implantação mais rápida. A IA sovereign garante que os dados permaneçam sob o controle da organização, abordando as crescentes preocupações com a privacidade e a segurança dos dados. Essa mudança arquitetônica promete liberar o verdadeiro potencial da IA, movendo-a de experimentos isolados para soluções escaláveis ​​e geradoras de valor. O futuro da IA empresarial depende da superação dos desafios de infraestrutura e da adoção dessas abordagens mais adaptáveis ​​e seguras.