Atualmente, a Inteligência Artificial já é uma realidade para as empresas – 76% dos tomadores de decisão de TI afirmam que a IA será uma parte importante de sua estratégia de transformação digital nos próximos um a dois anos, segundo pesquisa do IDC.
As organizações devem garantir que a sua infraestrutura esteja equipada para lidar com todos os dados, processamento e requisitos de desempenho que as iniciativas de Inteligência Artificial (IA) exigem. Ao usar a sua infraestrutura de armazenamento existente sem se modernizar, você aumenta muito o risco de falhas.
A inteligência artificial é uma jornada que começa com dados. Portanto, deve contar com uma arquitetura de informação adequada, capaz de obter valor comercial e percepções a partir dos dados. A infraestrutura legada é inadequada para cargas de trabalho de IA. Além disso, os silos de dados tornam difícil obter uma visão holística de todas as suas informações, limitando o valor da IA.
Neste artigo, vamos explicar quais são as medidas necessárias para modernizar as suas soluções de armazenamento e torná-las compatíveis com Inteligência Artificial e nuvem híbrida.
Modernize a sua infraestrutura para IA e nuvem híbrida
Muitas organizações estão migrando para a nuvem híbrida para responder às necessidades de negócios em evolução. À medida que os dados são cada vez mais distribuídos, torna-se uma luta fornecer proteção e gerenciamento adequados.
A infraestrutura que não foi construída para IA e nuvem híbrida não é flexível o suficiente para responder às demandas e cargas de trabalho modernas. A melhor IA é construída sobre uma base de dados que são coletados, organizados e analisados cuidadosamente e, em seguida, inseridos no negócio. Essa base também deve ser aberta e flexível, de modo a permitir o acesso a dados de todos os tipos, independentemente de onde estejam.
Todo projeto de IA bem-sucedido passa por um processo de várias etapas que começa com os dados certos e avança para o uso geral de IA.
Desafios para a adoção da Inteligência Artificial
A adoção da IA tem os seus desafios. Muitas organizações não têm certeza sobre como proceder e não têm uma compreensão clara de como melhor aproveitar a IA em seu benefício.
As organizações enfrentam alguns desafios principais ao adotar a IA, como o dimensionamento da IA para obter valor de negócios, o uso de infraestrutura legada e a eliminação de silos de dados. A infraestrutura de armazenamento de uso geral que as organizações estão acostumadas a usar precisa ser substituída ou complementada com sistemas de armazenamento voltados para tarefas específicas de IA. A seguir, apresentamos alguns dos principais desafios enfrentados pelas empresas.
- Mudar padrões antigos para soluções de IA em escala para valor de negócios. A modernização para uma transformação digital focada em IA requer experiência em novos padrões de desenvolvimento, implementação e deve manter soluções de IA em escala.
- Infraestrutura / complexidade legada. As organizações não podem mais usar a computação tradicional de uso geral ou a infraestrutura de armazenamento legada. Essa infraestrutura desatualizada aumenta a complexidade e não é flexível o suficiente para responder às demandas de carga de trabalho de IA. Em vez disso, eles devem empregar uma computação escalável com uma infraestrutura de armazenamento igualmente escalável, de alto desempenho, integrada, flexível e segura.
- Silos de dados. O armazenamento tradicional é normalmente implementado com soluções de armazenamento específicas que criam silos de dados. Esses silos não são integrados, nem contam com um conjunto abrangente de soluções de infraestrutura, resultando na falta de acesso global aos dados.
Infraestrutura integrada e com insights de IA
À medida que as empresas começam a se modernizar, elas precisam contar com uma arquitetura que irá impulsioná-las para o futuro. A jornada para a Inteligência Artificial requer insights com uma infraestrutura de dados que pode ser facilmente integrada em toda a organização.
A seguir, mostramos quais são os principais passos necessários para modernizar a sua infraestrutura e torná-la compatível com a IA.
Colete
Os dados são o combustível que alimenta a IA, mas podem ficar presos ou armazenados de modo que fica difícil ou proibitivo mantê-los ou ampliá-los. Você precisará liberar esses dados para que eles possam expandir para a nuvem pública em uma infraestrutura simples e econômica.
Organize
A eficiência da IA depende diretamente dos dados em que se baseia. As empresas devem entender completamente quais dados possuem, para que possam aproveitá-los para IA e outras necessidades organizacionais. Isso inclui requisitos de conformidade, otimização de dados, catalogação de dados e governança de dados.
Analise
A análise é crítica para a jornada de IA e deve fornecer alto desempenho para análise rápida e conexão perfeita com o conjunto de dados e o catálogo de armazenamento. As organizações devem se planejar para criar infraestruturas de IA que ofereçam confiança em seus dados e permitam acessá-los onde quer que estejam.
Modernize
Uma infraestrutura sólida é a base para a IA e a nuvem híbrida. Modernizar a sua infraestrutura significa construir uma base que não apenas aproveite as vantagens das tecnologias nativas da nuvem, mas também conduza a IA em toda a organização.
As soluções de Storage da IBM para dados e Inteligência Artificial capacitam as empresas a usar dados e armazenamento de IA de maneiras que agreguem mais valor aos negócios. Elas oferecem a flexibilidade necessária para responder às cargas de trabalho de IA e se integram ao Kubernetes, facilitando a implementação de aplicativos nativos da nuvem.