Fechando a lacuna entre investimento em IA e impacto: a ascensão da Infraestrutura de Dados Abertos

O mercado de inteligência artificial (IA) está em plena expansão, com um aumento significativo nos investimentos por parte das empresas. De acordo com a Gartner, mais de 90% dos CIOs em todo o mundo estão aumentando seus orçamentos para IA, tornando este o segmento de tecnologia empresarial que mais cresce. À medida que as organizações buscam integrar fluxos de trabalho impulsionados por IA, como análises em tempo real e experiências personalizadas para os clientes, a necessidade de iniciativas robustas de dados se torna cada vez mais evidente.

Atualmente, as empresas estão investindo em média US$ 29,3 milhões por ano em programas de dados, que incluem movimentação, ingestão e ferramentas de preparação de dados, além dos custos recorrentes de computação em nuvem e da capacidade interna de engenharia necessária para manter os pipelines operacionais. No entanto, esse aumento nos gastos não garante automaticamente a qualidade dos dados. Muitas empresas ainda enfrentam dificuldades em aproveitar o impacto transformador da IA, devido a fraquezas em suas arquiteturas de dados que atrasam a entrega e limitam os retornos.

Um estudo revela que quase dois terços das iniciativas de dados estão apresentando desempenho abaixo do esperado. Cerca de 73% das organizações relatam que suas iniciativas de dados não estão atendendo às expectativas, enquanto 62% indicam baixos níveis de maturidade de dados. Isso evidencia uma lacuna persistente entre o que as empresas desejam alcançar com suas iniciativas de dados e IA e o que suas infraestruturas estão realmente preparadas para suportar.

As fundações de dados fracas não apenas restringem a inovação, mas também acarretam consequências mensuráveis para o desempenho das empresas. Em grandes organizações, o tempo de inatividade causado por falhas nos pipelines de dados ultrapassa 60 horas por mês, interrompendo a produtividade e resultando em custos estimados de £50.000 por hora em impacto nos negócios. Além disso, as equipes de dados gastam mais da metade de sua capacidade de engenharia na manutenção de pipelines, em vez de avançar em novos casos de uso.

Diante desse cenário, a Infraestrutura de Dados Abertos (ODI) se destaca como uma solução fundamental para o sucesso das iniciativas de IA. A ODI é uma abordagem arquitetônica que proporciona maior controle sobre como os dados são acessados, movimentados e utilizados, permitindo que ferramentas e plataformas trabalhem juntas por meio de padrões abertos e compartilhados.

Em vez de depender de sistemas proprietários e interconectados, a ODI é construída sobre uma base modular e baseada em padrões, que separa o armazenamento da computação, permitindo que cada camada evolua de forma independente.

À medida que as cargas de trabalho de dados e IA continuam a crescer, essa abordagem cria um ambiente de dados unificado onde análises e IA podem escalar de maneira mais eficiente. A ODI também representa um desafio direto ao bloqueio de fornecedores, uma vez que a indústria está observando uma tendência em que os dados se tornam mais restritos, tanto técnica quanto comercialmente. Muitas vezes, essas restrições se manifestam como custos ocultos ou dependências que empurram as empresas para ecossistemas específicos e fechados.

Esse problema se agrava quando entidades de IA se tornam os principais usuários de dados de uma organização. Estudos sugerem que entidades não humanas estão presentes nas empresas modernas em uma proporção de 82:1 em relação aos humanos. Para que os agentes de IA funcionem efetivamente ao lado dos usuários humanos, é essencial uma fonte comum de verdade. Painéis, fluxos de trabalho operacionais, modelos de aprendizado de máquina e agentes de IA podem todos extrair dados da mesma base subjacente, mas frequentemente operam em ambientes separados com definições e modelos diferentes.

Quando essas definições se desviam, o resultado pode ser decisões desalinhadas, saídas de IA não confiáveis e uma sobrecarga adicional de engenharia. A ODI ajuda a resolver isso, proporcionando a cada sistema, humano ou automatizado, uma visão consistente do negócio.

Além disso, os agentes de IA geram exponencialmente mais consultas do que os humanos, mas ecossistemas fechados frequentemente os direcionam pela mesma infraestrutura de computação cara. Os agentes só podem otimizar custos ao optar por motores de computação mais baratos quando arquiteturas abertas lhes oferecem essa oportunidade.

As organizações que utilizam sistemas legados pagam significativamente mais por pipeline de dados, o que, quando multiplicado pelos centenas de pipelines em escala empresarial, resulta em uma despesa contínua significativa. À medida que o investimento em ferramentas de IA continua a aumentar, as organizações devem pensar à frente para aliviar a pressão sobre orçamentos e recursos de engenharia.

Elas devem garantir que os sistemas de IA tenham acesso consistente a dados frescos, confiáveis e ricos em contexto, enquanto mantêm o controle sobre seus dados e arquitetura para evitar o bloqueio.

Aqueles que priorizam fundações abertas criarão as condições adequadas para a inovação e permitirão que suas equipes de dados se concentrem em entregar valor real para os negócios, desde modelagem preditiva e análises em tempo real até uma produção mais rápida de agentes. O impacto disso se reflete, em última análise, nos resultados de desempenho.

Pesquisas mostram que organizações com fundações de dados modernas, gerenciadas e abertas têm quase o dobro da probabilidade de superar suas metas de ROI em comparação com aquelas que dependem de sistemas legados, evidenciando a correlação direta entre a maturidade dos dados e o sucesso mensurável das iniciativas de IA.

Em suma, a Infraestrutura de Dados Abertos não é apenas uma tendência, mas uma necessidade estratégica para as empresas que desejam maximizar o impacto de suas iniciativas de IA. Ao adotar essa abordagem, as organizações podem não apenas melhorar a eficiência operacional, mas também impulsionar a inovação e garantir um retorno sobre o investimento mais robusto em suas iniciativas de dados e IA.