Bilhões de dólares investidos em IA generativa renderam um retorno tangível surpreendentemente pequeno para muitas empresas. Apesar do hype, meros 5% dos programas piloto de IA integrados se traduzem em valor de negócios mensurável, e quase metade das empresas abandona suas iniciativas de IA antes mesmo de chegarem à produção. Essa dura realidade ressalta um gargalo crítico: a infraestrutura que envolve os modelos de IA, e não os próprios modelos.

As limitações decorrem da acessibilidade restrita aos dados, processos de integração inflexíveis e caminhos de implantação vulneráveis. Esses fatores, coletivamente, dificultam a escalabilidade das iniciativas de IA além dos experimentos iniciais de Large Language Model (LLM) e Retrieval-Augmented Generation (RAG). O custo dessas falhas é significativo, representando investimento desperdiçado e oportunidades perdidas de vantagem competitiva.

Em resposta, um número crescente de empresas está migrando para 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 evolução. A empresa de análise do setor IDC prevê que 75% das empresas globais adotarão essa abordagem até 2027, sinalizando uma grande mudança na forma como as empresas abordam a implantação de IA.

O problema, de acordo com um estudo compilado pela MIT Technology Review Insights com dados da Informatica, é que os pilotos de IA quase sempre funcionam. Essas provas de conceito (PoCs) são projetadas para validar a viabilidade, identificar casos de uso potenciais e promover a confiança para investimentos maiores. No entanto, elas geralmente operam em ambientes controlados que não refletem com precisão as complexidades e os desafios dos cenários de produção do mundo real.

A IA composable e soberana oferece uma solução potencial, permitindo que as empresas construam sistemas de IA a partir de componentes modulares, permitindo maior flexibilidade e personalização. A IA soberana, em particular, enfatiza a propriedade e o controle dos dados, abordando as preocupações com a privacidade e a segurança dos dados. Essa abordagem permite que as empresas aproveitem a IA, mantendo o controle sobre suas informações confidenciais, uma consideração crucial em um ambiente cada vez mais regulamentado.

Olhando para o futuro, a adoção de arquiteturas de IA composable e soberana deve acelerar à medida que as empresas buscam liberar todo o potencial dos investimentos em IA. A capacidade de escalar as iniciativas de IA de forma eficaz, mantendo a soberania dos dados e controlando os custos, será um diferencial fundamental para as empresas nos próximos anos. A transição exigirá um foco estratégico na construção de uma infraestrutura de IA robusta e adaptável, indo além de projetos piloto isolados para implantações em toda a empresa.