As organizações precisam encontrar um equilíbrio entre a sua adoção da inteligência artificial e os custos associados à utilização de serviços em nuvem. É oportuno avaliar os benefícios reais que a inteligência artificial baseada na nuvem pode oferecer.
A expressão “inteligência artificial” foi mencionada pela primeira vez em 1955 em um projeto apresentado por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon. Isso ocorreu antes do meu nascimento e é fascinante como a IA foi discutida muito antes de termos a capacidade computacional e de armazenamento adequada para sua implementação.
Como um analista de suporte à tomada de decisão recém-formado na faculdade, desenvolvi sistemas de IA avançados que eram muito dispendiosos para manter, resultando em sua utilização apenas em situações especializadas. Essa tecnologia era considerada de nicho e, devido aos seus altos custos operacionais, a popularidade da IA diminuiu desde os anos 1980 até cerca de cinco a sete anos atrás. No entanto, o modelo de computação em nuvem baseado em demanda e avanços significativos na tecnologia de IA resultaram em reduções substanciais nos custos operacionais, fazendo com que a IA voltasse a ser uma prioridade na área de TI corporativa.
Os provedores de serviços de nuvem estão impulsionando a atual retomada da inteligência artificial. Apesar da otimização aprimorada da tecnologia AI atualmente, é essencial compreender completamente o valor comercial que ela pode proporcionar e identificar quando o retorno sobre o investimento não é viável.
O que é mais importante para a Inteligência Artificial do que a diminuição do custo e aumento da potência dos ciclos de computação? É a disponibilidade de armazenamento como mercadoria. A IA ganha sua capacidade de aprender com dados e identificar padrões nesses dados, não apenas com algoritmos bem elaborados. Quanto mais dados um modelo de aprendizagem tem à disposição, mais direcionados esses dados se tornam, resultando em um conhecimento e compreensão mais aprofundados.
Apesar das vantagens em termos de custos operacionais e do potencial de valor que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina podem proporcionar a uma empresa, em muitos casos o retorno é menor. No ano de 2022, houve uma grande incidência de sobreposições de custos na nuvem. A utilização inadequada dos recursos em nuvem por parte das empresas costuma ser a principal causa dessas sobreposições. Em certas situações, isso implica em optar por sistemas de IA/ML na nuvem, quando alternativas mais práticas poderiam trazer um retorno de valor maior.
Muitos sistemas de IA/aprendizado de máquina são mais dispendiosos de manter. É preciso possuir habilidades especializadas para criar, implantar e operar esses sistemas. A expressão “Cloud AI” indica que o processamento e armazenamento de dados ocorrem fora da empresa. É fundamental ter grandes volumes de dados genéricos e específicos para impulsionar os motores de IA, além de garantir o armazenamento, gerenciamento e proteção contínuos dos dados. A conformidade com a legislação de proteção de dados também deve ser considerada.
Muitas vezes, as empresas possuem requisitos personalizados que demandam informações de treinamento personalizadas que não estão disponíveis no banco de dados transacional padrão da empresa, sendo necessário um trabalho único para atender a uma demanda específica do sistema de inteligência artificial. Isso implica em maior capacidade de armazenamento, mais trabalho de marcação, maior transmissão de dados e custos operacionais adicionais.
Isso pode ser justificado se houver uma necessidade real de uso para fins comerciais. Em muitas situações, essa necessidade não existe. A ampla disponibilidade de IA levou ao seu uso em situações desnecessárias.
Por exemplo, uma situação em que o som é utilizado para a AI pode ser um sistema que registra pedidos de vendas e utiliza aprendizado de máquina para sugerir recomendações aos clientes que compram online. Dessa forma, a AI pode impulsionar as vendas e trazer benefícios para o negócio. No entanto, a AI é mais comumente empregada em sistemas transacionais convencionais, onde sua contribuição é limitada. Um exemplo de uso inadequado seria utilizar a AI para verificar a validade de endereços de entrega e minimizar erros no envio.
Em cada caso de aplicação de IA, existem benefícios e desafios a serem considerados. Por exemplo, enquanto a economia de transporte pode ser significativa, os custos de implementar e manter um sistema baseado em IA na nuvem podem ser muito superiores. Alternativas sob demanda, que não dependem de IA, podem ser tão eficazes, ou até mais, e com um custo anual muito mais acessível.
Paráfrase do texto: A questão está relacionada à implementação. Especialistas em tecnologia e consultores costumam sugerir o uso de inteligência artificial em situações em que não trará o retorno sobre o investimento desejado para a empresa. Isso acontece quando não são feitas as perguntas mais desafiadoras ou quando não é elaborado um sólido plano de negócios.
Não se trata de questionar a eficácia da inteligência artificial – ela sempre funciona. O problema está na utilização inadequada dos sistemas de IA na nuvem, o que acaba por diminuir o valor do negócio. Se esse erro for cometido com frequência suficiente, a empresa corre o risco de não sobreviver.
Eu estou totalmente a favor da inteligência artificial e da inteligência artificial na nuvem. Já criei aplicações impressionantes que empregam conceitos e tecnologias de IA, e planejo desenvolver ainda mais no futuro. Acredito que essa tecnologia tem um grande potencial. No entanto, é importante lembrar que, como qualquer outra tecnologia, a IA tem suas limitações. Devemos considerar cuidadosamente o retorno sobre o investimento de sua utilização.
