A IA está causando um enorme impacto na infraestrutura de dados: Uma prévia de como chegamos até aqui

Estamos em novembro de 2024 e acho que é seguro dizer que a IA está oficialmente em toda parte. As pessoas estão falando sobre ela em cafés do mundo todo. Seus filhos também estão. Ou seus pais. Ou seus avós. Ela pode ter sido parte integrante de sua última experiência de compra de carro e ter sido usada como um mecanismo de recomendação por seus dispositivos domésticos/conectados que o ouvem e querem melhorar sua vida recomendando produtos que eles acham que você precisa. Ela é generalizada e está se tornando mais generalizada a cada dia. É por isso que eu quis escrever este blog. Primeiro, para relembrar a origem da IA. Em segundo lugar, para explicar como ela está sendo usada atualmente. E, por fim, para compartilhar percepções sobre o rumo que o mercado pode estar tomando com base nas pesquisas disponíveis para mim.

Começarei explorando inovações de ponta em gerenciamento de dados e infraestrutura, mais carinhosamente conhecidas como Inteligência Artificial (IA). Nas últimas duas décadas, as tecnologias transformadoras remodelaram a forma como as empresas armazenam, processam, analisam e criam valor a partir dos dados. Em seguida, mergulharei na vanguarda desses avanços, incluindo a ascensão da IA generativa (GenAI) e o papel crítico das GPUs (unidades de processamento gráfico) na alimentação dessas tecnologias.

Independentemente de você ser um líder de negócios ou de TI, ou de ter apenas curiosidade sobre o futuro, isso fornecerá os insights de que você precisa para navegar no cenário de IA em evolução.

O avanço da IA

Já presente em nosso cotidiano há muito tempo, a IA agora está concretizando seu potencial comercial por meio da GenAI - um campo focado na criação de conteúdo que imita a criatividade humana em uma escala sem precedentes. Essa revolução está impulsionando novos níveis de inovação, transformando a forma como as empresas operam e revelando soluções criativas para desafios complexos.

Esses avanços só são possíveis graças à evolução do hardware, especialmente das GPUs. Antes usadas principalmente para gráficos, as GPUs agora são essenciais para a IA, permitindo o treinamento e a inferência eficientes de modelos com seus poderosos recursos computacionais.

A IA e a IA generativa são as mais recentes tecnologias disruptivas, seguindo os passos de outras, como o armazenamento conectado à rede (NAS), a virtualização e as unidades de estado sólido (SSDs). Cada uma dessas inovações redefiniu a forma como gerenciamos os dados e as operações de TI. A IA está pronta para fazer o mesmo, levando-nos a uma nova era de produtividade e criatividade.

Onde tudo começou...

Alan Turing, pioneiro da ciência da computação teórica e da inteligência artificial, lançou as bases da computação moderna na década de 1930 com seu conceito de uma “máquina universal”, hoje conhecida como Máquina de Turing. Seu artigo inovador de 1950 apresentou o Teste de Turing, que continua a ser uma ferramenta fundamental para avaliar a inteligência das máquinas e moldar as considerações éticas da IA atualmente.

A IA como campo científico tomou forma em 1956 na Conferência de Dartmouth, onde John McCarthy e pioneiros como Marvin Minsky e Herbert A. Simon introduziram oficialmente o termo Inteligência Artificial. As primeiras pesquisas de IA se concentraram em métodos simbólicos para resolução de problemas, mas o final do século 20 viu uma mudança para o aprendizado de máquina, impulsionado por avanços no poder de computação e na disponibilidade de dados.

A recente explosão da aprendizagem profunda – um subconjunto da aprendizagem automática que utiliza redes neurais complexas – revolucionou a IA, fazendo avanços no reconhecimento de imagens e de fala, no processamento de linguagem natural (PNL) e nos sistemas autônomos. Graças a esses e outros desenvolvimentos, a IA ultrapassou rapidamente o âmbito acadêmico para se tornar uma força transformadora em todos os setores, impulsionando a inovação e a eficiência.

A ascensão da GPU na IA

A evolução da IA está intimamente ligada ao surgimento das GPUs. No início dos anos 2000, os pesquisadores de Stanford Ian Buck e Pat Hanrahan foram pioneiros no uso de GPUs para computação de uso geral com o BrookGPU. Esse trabalho estabeleceu a base para a plataforma CUDA da NVIDIA em 2006, transformando as GPUs de ferramentas voltadas para gráficos em dispositivos avançados capazes de acelerar uma ampla gama de tarefas científicas e técnicas.

Um momento crucial ocorreu em 2012, quando Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton usaram GPUs para treinar a AlexNet, uma rede neural profunda que dominou a competição ImageNet. Essa vitória destacou o imenso potencial das GPUs na aprendizagem profunda, levando a uma ampla adoção em pesquisas e aplicativos de IA.

A IA, o machine learning (ML) e a GenAI são três tecnologias revolucionárias que estão ajudando a remodelar rapidamente o nosso mundo. Embora as duas últimas sejam ramos da IA, cada uma delas desempenha funções exclusivas na promoção da inovação.

1. Inteligência Artificial (IA): A IA é um campo amplo dedicado à criação de sistemas que executam tarefas que exigem inteligência humana, como aprendizado, tomada de decisões e compreensão de linguagem natural. Ela é disruptiva porque transforma os setores automatizando tarefas cognitivas e manuais, aumentando a eficiência e introduzindo novos métodos de solução de problemas. Por exemplo, a IA prevê diagnósticos de pacientes com mais rapidez e precisão no setor de saúde do que os métodos tradicionais.
2. Machine Learning (ML): Um subconjunto da IA, o ML se concentra em sistemas que aprendem com os dados e melhoram com o tempo sem programação explícita. O Machine Learning é particularmente disruptivo devido às suas múltiplas aplicações, desde análises preditivas nos negócios até recomendações personalizadas sobre serviços de streaming. Sua capacidade de descobrir insights de vastos conjuntos de dados aumenta a eficiência, a precisão e a produtividade em vários setores.
3. IA generativa: Os sistemas GenAI criam novos conteúdos – texto, imagens, música e até código – semelhantes à saída gerada por humanos. Tecnologias como GPT para texto e DALL· E para imagens são disruptivas porque abrem novas possibilidades de criatividade e automação. Eles reduzem o tempo e o custo da criação de conteúdo, permitem conteúdo personalizado em escala e impulsionam a inovação em entretenimento, design e educação.

Como a GenAI está impactando os negócios hoje

A natureza disruptiva dessas tecnologias vem de seu potencial de mudar fundamentalmente a forma como as empresas operam, impactar os mercados de trabalho, criar novas categorias de produtos e alterar cenários competitivos. Suas aplicações podem levar a ganhos de eficiência, reduções de custos, novos modelos de negócios e até mesmo indústrias totalmente novas, desafiando as empresas existentes a se adaptarem ou correrem o risco de obsolescência.

De acordo com um estudo recente da Hitachi Vantara com o Enterprise Strategy Group (ESG) explorando insights de compradores de IA, 97% das organizações com um projeto GenAI em andamento indicaram que é uma das 5 principais prioridades para sua organização. Em comparação, 63% das organizações identificaram pelo menos um caso de uso para GenAI em sua organização. Esses números indicam as oportunidades transformadoras dessa tecnologia para empresas que buscam criar uma vantagem competitiva, expandir suas ofertas de serviços ou tomar decisões melhores e mais impactantes com seus dados.

Os insights dessa pesquisa destacam como a IA generativa impulsiona a inovação e a eficiência em vários setores, oferecendo soluções dimensionáveis que aprimoram a personalização, a tomada de decisões e a eficácia operacional.

Aqui está um vislumbre das cinco principais áreas em que as empresas estão obtendo sucesso com a GenAI como parte de seu novo modelo de negócios.

1. Conteúdo automatizado e geração de relatórios: A IA generativa transforma a maneira como as organizações lidam com a criação de conteúdo em vários setores. Seja na geração de relatórios financeiros, resumos médicos ou respostas a clientes, a IA pode automatizar a produção de conteúdo preciso, compatível e personalizado em escala, reduzindo significativamente o esforço manual e melhorando a consistência.
2. Personalização e envolvimento do cliente: Oferecer experiências personalizadas é fundamental em qualquer mercado. A GenAI permite que as organizações personalizem serviços, conselhos e comunicações de acordo com as preferências e necessidades individuais, aumentando a satisfação e a fidelidade do cliente.
3. Geração de dados sintéticos e preservação da privacidade: A IA generativa é cada vez mais usada para criar conjuntos de dados sintéticos para modelos de treinamento, especialmente em setores sensíveis como finanças e saúde. Isso permite que as organizações mantenham a privacidade e, ao mesmo tempo, melhorem a precisão e a robustez das soluções orientadas por IA, como detecção de fraudes, diagnósticos e serviços de atendimento ao cliente/paciente.
4. Gerenciamento de riscos e análise preditiva: GenAI é uma poderosa ferramenta de modelagem e análise de cenários que ajuda as organizações a antecipar e gerenciar riscos. Em finanças, pode simular condições de mercado para várias estratégias de negociação. Na área da saúde, ajuda a prever os resultados dos pacientes e, no atendimento e defesa do cliente/paciente, ajuda a resolver preventivamente possíveis problemas.
5. Assistentes virtuais e suporte automatizado: Os assistentes virtuais e os chatbots com tecnologia de IA estão revolucionando as interações com os clientes em todos os setores. Essas ferramentas fornecem suporte em tempo real, lidam com consultas de rotina e orientam os usuários em processos complexos, liberando os agentes humanos para se concentrarem em tarefas de nível mais alto e melhorando a eficiência geral do serviço.

Desafios e considerações de implementação

Apesar dos possíveis benefícios, as empresas da Fortune 2000 precisam de ajuda para adotar a IA, incluindo preocupações com a privacidade dos dados, considerações éticas, a necessidade de pessoal qualificado e a integração da IA aos sistemas legados. A implantação bem-sucedida geralmente requer uma abordagem estratégica, um investimento significativo em talento e tecnologia e uma cultura que apoie a inovação e o aprendizado contínuo. De fato, na mesma pesquisa do ESG mencionada anteriormente, fomos informados de que a segurança é a principal preocupação (38%), seguida por custo/débito técnico (27%), disponibilidade e qualidade dos dados (27%) e desafios de integração (25%).

Saia na frente com o AI Discovery Service para Hitachi iQ

O AI Discovery Service para Hitachi iQ é uma solução de consultoria dos Serviços Profissionais da Hitachi Vantara, projetada para ajudar as organizações a integrar facilmente as tecnologias de IA em suas operações. E, mais importante, para aproveitar a IA para criar valor. Como parte do portfólio do Hitachi iQ, esse serviço ajuda as empresas a identificar os principais casos de uso de IA, avaliar sua infraestrutura de dados atual e estimar o ROI potencial das iniciativas de IA.

Adaptado para atender às necessidades exclusivas de cada organização, o serviço oferece um roteiro estratégico para navegar pelas complexidades da adoção da IA. Isso inclui a avaliação das tecnologias necessárias, a execução de testes de prova de conceito (POC) e o planejamento da implantação em grande escala. Com opções flexíveis que variam de compromissos de curto prazo a suporte mais aprofundado de consultoria e implementação, nosso AI Discovery Service é adaptável a diferentes requisitos de negócios. Em conjunto com o portfólio de soluções Hitachi iQ – que apresenta infraestrutura pronta para IA que obteve a certificação de armazenamento NVIDIA DGX BasePOD^TM – esse serviço fornece a base robusta e escalável necessária para suportar cargas de trabalho avançadas de IA e impulsionar a transformação digital.

Acompanhe nas próximas semanas e meses mais informações sobre o Hitachi iQ, bem como a continuação desta série de cartilhas com informações úteis sobre o espaço da IA. A seguir, uma perspectiva sobre a geração aumentada de recuperação (RAG). Informações úteis e importantes para quem quer aproveitar a IA para criar uma vantagem competitiva e alcançar a excelência operacional. Vejo você aqui em breve.

Ler mais

• Comunicado à imprensa: A Hitachi Vantara anuncia a disponibilidade geral do Hitachi iQ e do novo Serviço de Descoberta de IA para ajudar as empresas a se prepararem para a IA
• Blog: Em busca de resultados comerciais de IA empresarial? Apresentando o Hitachi iQ com NVIDIA DGX BasePOD
• Blog: Descobrindo o potencial de suas iniciativas e aplicativos de IA para alcançar o sucesso do GenAI