- Metade das empresas cancelaram projetos de IA devido à infraestrutura deficiente
- 97% concordam que a nuvem é a chave para a simplificação e a eficiência
- As empresas também estão sob pressão do ponto de vista da sustentabilidade
A inteligência artificial não está a revelar-se a chave de ouro para muitas empresas, com duas em cada três (65%) a admitirem que os seus ambientes de IA são demasiado complexos para gerir e mais de metade (54%) cancelaram projetos de IA nos últimos dois anos devido a problemas de infraestrutura.
E a infraestrutura, de acordo com o último relatório sobre o estado da infraestrutura de IA da DDN, é exatamente o que está atrasando as empresas, seguida rapidamente pela energia.
Olhando para o futuro, 97% concordam que a nuvem é essencial para dimensionar as iniciativas de IA, prevendo-se que as cargas de trabalho de IA híbrida cresçam 162% nos próximos 12 meses.
A IA depende de boas bases de infraestrutura
O relatório da DDN revela o papel considerável que os terceiros desempenham, com 72% a depender de conhecimentos externos e apenas 12% a depender exclusivamente de equipas internas. Isto é notável, porque 83% concordam que as equipas estão hoje em dificuldades e 98% admitem lacunas nas competências de IA, sublinhando ainda mais a necessidade de ajuda externa.
O estudo também descobriu que a maioria das falhas pode ser rastreada até silos, seja em armazenamento, computação ou pipelines de dados. “As empresas estão descobrindo que escalar a IA não é um problema de computação – é um problema de integração”, escreveu Sven Oehme, CTO da DDN. “Se sua infraestrutura não estiver unificada, sua IA não poderá aprender com eficiência.”
Outros motivos comuns para o fracasso incluem tecnologias legadas, estratégias de nuvem inadequadas e a complexidade de empilhar ferramentas em vez de simplificá-las.
“Sem uma infraestrutura moderna e unificada, a IA não pode escalar”, disse o CEO da DDN, Alex Bouzari, classificando as empresas para perseguirem modelos e GPUs em vez de se concentrarem “na camada de dados subjacente”.
Tudo isto num contexto de pressão crescente por parte das partes interessadas e dos reguladores. A maioria (93%) está agora a tentar ativamente reduzir o impacto energético da IA, com cerca de metade (47%) a citar a energia e o arrefecimento como as principais ineficiências. “Tokens por watt” está, portanto, emergindo como uma nova métrica de desempenho para a eficiência da IA.
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