O executivo Dale Brown, responsável pelo crescimento de vendas de soluções de inteligência artificial (IA) da Hewlett Packard Enterprise (HPE), aponta que muitas empresas ainda não sabem como tomar decisões sobre a compra de tecnologias de IA. Ele ressalta que o problema não é tecnológico, mas sim a falta de um modelo claro que defina quem decide, quem controla o orçamento e quais são as expectativas de retorno em um período de seis meses.
Desafios na Estrutura de Decisões
Segundo Brown, não existe um orçamento centralizado para IA, e a situação atual lembra uma transição que o setor já enfrentou anteriormente, como a migração para o modelo DevOps. Ele acredita que, eventualmente, as empresas terão equipes centrais de IA e um processo estruturado de tomada de decisões, mas esse cenário ainda não se concretizou.
O principal obstáculo, segundo Brown, é o medo das consequências de uma decisão errada, que pode ser considerada de alto risco. Esse receio leva as empresas a hesitar, o que pode resultar em perda de competitividade para aquelas que optam por agir rapidamente com os recursos disponíveis.
Retorno sobre o Investimento
Em relação ao retorno sobre o investimento em IA, Brown observa que as empresas não estão mais dispostas a investir em projetos que não geram resultados concretos. Ele destaca que o padrão atual é que as empresas esperam resultados em até um ano, com a entrega de indicadores antecipados e não tardios.
As empresas têm buscado soluções práticas, apresentando casos de uso concretos e pedindo infraestruturas que permitam a transição do laboratório para a produção de forma eficiente. A necessidade de robustez e conformidade com normas de segurança também é um fator importante a ser considerado.
Movimento de Repatriação de Dados
Brown aponta uma tendência crescente de empresas que estão repatriando suas cargas de trabalho de IA, movendo-as de volta para ambientes próprios ao invés de depender exclusivamente da nuvem pública. Essa mudança é motivada pela realidade de que a maioria dos dados está dentro das redes das empresas, tornando mais prático acessar a IA diretamente onde os dados estão.
Além disso, questões de custo e regulação têm levado setores como governo, defesa e saúde a reconsiderar o uso da nuvem pública, buscando soluções que garantam maior controle sobre dados sensíveis.
Setores com Potencial para IA
Dentre os setores que estão prontos para a implementação de IA em ambientes distribuídos, Brown menciona a petroquímica, agricultura, logística e varejo, onde já existem sistemas com sensores e pontos de coleta de dados. Ele também destaca a importância do uso de IA em contextos militares, onde a portabilidade e a eficiência são cruciais.
Para aqueles que ainda estão se adaptando, Brown enfatiza que o que falta não é a tecnologia em si, mas sim a combinação de casos de uso claros, dados organizados e a disposição para operar fora de ambientes centralizados.
Visão da HPE sobre IA
Por fim, Brown explica que a proposta da HPE não se resume a vender servidores, mas a oferecer a capacidade de alcançar resultados efetivos com a IA. A empresa pretende fornecer um ambiente integrado e testado, além de suporte técnico em aplicações de inteligência artificial, visando facilitar a adoção dessa tecnologia nas empresas.