Há quatro décadas, a inteligência artificial era amplamente restrita devido ao seu custo elevado. Ao compreender os benefícios comerciais reais, é possível superar as realizações dos desenvolvedores do passado.
Neste relatório da PWC, foi constatado que 59% dos gestores pretendem realizar investimentos em tecnologias inovadoras, enquanto 46% planejam investir especificamente em inteligência artificial generativa nos próximos 12 a 18 meses. A maior dificuldade identificada é a necessidade de uma largura de banda de nuvem adequada e poder de processamento para suportar o uso e permitir a escalabilidade. Isso implica em determinar o orçamento disponível para a implementação de novos sistemas de inteligência artificial generativa e treinamento nessa área.
IA generativa está em alta. É difícil encontrar um artigo de tecnologia ou negócios nos dias de hoje que não faça referência a ela. No entanto, os custos relacionados à computação e infraestrutura necessários para executar modelos de IA generativa na nuvem são um obstáculo para muitas empresas. Mesmo com os modelos de pagamento conforme o uso mais acessíveis disponíveis atualmente, ainda é dispendioso implementar modelos de IA generativa na nuvem, sem mencionar os custos de armazenamento e recuperação dos dados de treinamento, além do uso de outros sistemas de computação e armazenamento em grande escala.
Recebes aquilo pelo qual pagas.
No universo dos custos da inteligência artificial generativa, a qualidade do que se obtém está diretamente relacionada ao valor investido. Aqueles que optam por utilizar processadores especializados, como as GPUs, precisarão arcar com um custo mais elevado em comparação aos recursos do sistema convencional. Contudo, esse investimento é essencial para garantir o funcionamento otimizado dos sistemas de IA generativa.
Há várias startups especializadas em oferecer GPUs e outros processadores personalizados conforme a necessidade, conhecidas como “microclouds”. Apesar de ainda não serem amplamente reconhecidas, essas empresas representam uma nova opção sob demanda, além dos provedores de nuvem pública dominantes no campo da inteligência artificial generativa.
Atualmente, com a presença de diversas nuvens, a simples adição de outras que oferecem apenas capacidades de processamento e armazenamento para inteligência artificial generativa não é suficiente. Lidamos com complexidade e diversidade, então se as micro nuvens especializadas em IA oferecerem benefícios, devemos considerá-las rapidamente como uma nova oportunidade promissora.
Não é possível alcançar uma implementação bem-sucedida de IA generativa sem investir em uma solução otimizada. Construir essa arquitetura requer um investimento significativo, e muitas empresas não estão dispostas a gastar o valor necessário. É importante reconhecer que o custo será alto, e a maioria das empresas não possui recursos disponíveis para esse fim.
Já presenciamos essa situação anteriormente.
Mencionando todas as oportunidades que tive, fui um desenvolvedor e designer de inteligência artificial logo após me formar na faculdade nos anos 80 – embora a tecnologia da época não se compare aos avanços atuais na inteligência artificial generativa de próxima geração, aprendizado de máquina e deep learning. A diferença é enorme.
Entretanto, a questão do custo permanece a mesma. Naquela ocasião, a criação e implementação de sistemas de inteligência artificial demandavam investimentos consideráveis em hardware e infraestrutura de data center. Além disso, eram necessários sistemas especializados de alta performance, como supercomputadores, os quais frequentemente eram disponibilizados como serviço para diluir os custos elevados entre as organizações. (Eu tive experiência trabalhando em uma empresa que adotava essa prática.)
Na realidade, houve um aumento inicial na adoção da inteligência artificial, porém essa tendência diminuiu em grande parte devido à demanda por casos de uso específicos para negócios e aos altos custos envolvidos. Embora algumas empresas ainda tenham implementações de IA ativas, a tecnologia foi em grande parte deixada em segundo plano devido ao seu alto custo.
Extrair ensinamentos do que aconteceu anteriormente.
Alguns dos erros do passado ainda persistem, pois as empresas estão adotando a tecnologia e suas capacidades sem questionar o propósito da inteligência artificial e como ela pode agregar valor ao negócio. Muitos projetos de inteligência artificial generativa estão sendo impulsionados adiante sem um benefício claro para a empresa, como revelado pelo estudo mencionado.
Normalmente, os sistemas que utilizam inteligência artificial generativa têm um custo de três a quatro vezes superior aos sistemas que não a utilizam. Isso envolve tanto o desenvolvimento quanto a implementação, mas a maior despesa está nos recursos de infraestrutura necessários para suportar as operações de inteligência artificial generativa. Será preciso computação especializada e armazenamento em larga escala para mantê-los funcionando até que gerem retorno de investimento para a empresa.
Sim, é possível agir de forma incompleta, mas eu não me importaria. Aqueles que tentam economizar ao fazer inteligência artificial generativa vão acabar gastando dinheiro à toa.
O passado nos ensina que é essencial reconhecer o valor de uma tecnologia antes de investir nela, priorizando os casos de uso que trarão os maiores benefícios para o negócio. A lição é simples, mas importante.
Eu acredito que no futuro discutiremos as razões por trás da grande crise na inteligência artificial generativa em 2025. Espero que, ao olhar para este post, você possa reconhecer o alerta. Vamos nos esforçar para não repetir os mesmos erros duas vezes em um século, concorda?
