Há mais de uma década, a “IA perceptiva” trouxe modelos capazes de identificar padrões e anomalias em dados para fazer previsões. Contudo, essa tecnologia era limitada a respostas já conhecidas, como reconhecer imagens ou prever ações básicas.
Com a chegada da “IA generativa”, criamos conteúdos inéditos baseados em nossos comandos. Agora, podemos produzir textos, imagens, áudios e vídeos, utilizando grandes volumes de dados não estruturados.
A “IA agentiva” representa um avanço significativo. Essa tecnologia desenvolve agentes digitais que aprendem conosco, resolvem problemas complexos em etapas e tomam decisões autônomas. Imagine agentes de previsão interagindo com agentes de serviço ao cliente para ajustar estoques de forma proativa, ou equipes de trabalhadores do conhecimento sendo auxiliadas por agentes especializados em tarefas complexas. Essa IA promete transformar a produtividade.
O problema crescente do “shadow AI”
Com o aumento da IA generativa e agentiva, surgem novos desafios para as equipes de TI. Assim como o “shadow IT”, onde departamentos adquirem tecnologia sem supervisão, o “shadow AI” está criando riscos significativos:
- Uso de aplicativos de IA focados no consumidor: Muitos colaboradores utilizam esses aplicativos, frequentemente sem controle adequado, expondo dados sensíveis e informações confidenciais.
- Silos de TI criados por desenvolvedores: Muitos desenvolvedores estabelecem infraestruturas independentes para seus projetos, resultando em desperdício de recursos e dificultando o compartilhamento de informações.
Esses problemas geram custos e impedem a colaboração e a inovação dentro das empresas.
A fábrica de IA — impulsionada pela Nvidia DGX
Assim como as revoluções industriais anteriores, a era da IA está criando uma nova infraestrutura central para empresas: a fábrica de IA. Ao invés de utilizar carvão ou eletricidade, essas fábricas produzem modelos de IA para reduzir custos, analisar grandes volumes de dados e aumentar a produtividade empresarial.
Essas fábricas consolidam pessoas, processos e infraestrutura, oferecendo benefícios como:
- Desenvolvimento de talentos internos em ciência de dados.
- Padronização de ferramentas e práticas.
- Uso maximizado de infraestrutura computacional.
A Nvidia DGX oferece uma plataforma avançada para construir fábricas de IA. Empresas já estão utilizando essa tecnologia para criar soluções complexas de forma eficiente.
Impacto real no presente
Empresas que implementaram fábricas de IA relataram melhorias como:
- Aumento de 6x no desempenho da infraestrutura.
- 20% mais produtividade para cientistas de dados.
- Utilização de infraestrutura chegando a 90%.
Com essa tecnologia, mesmo pequenos negócios podem ter acesso a uma plataforma de classe mundial para suas necessidades de IA, beneficiando-se imediatamente.