O custo invisível do legado: por que a Inteligência Artificial corporativa exige uma nova camada de infraestrutura

Ambientes projetados para aplicações tradicionais podem limitar o desempenho de sistemas de inteligência artificial quando precisam lidar com grandes volumes de dados, treinamento distribuído, milhares de solicitações simultâneas e consultas a bases corporativas. Redes, armazenamento, barramentos, energia, refrigeração e orquestração precisam sustentar o trabalho dos aceleradores, ou parte da capacidade computacional fica ociosa. A pesquisa citada aponta que 27,5% dos profissionais consultados trabalham em data centers com 16 anos ou mais, enquanto 88% das organizações que treinam modelos em infraestrutura própria registraram aumento da demanda total de capacidade elétrica de TI.

Os gargalos podem elevar custos, prolongar treinamentos e ciclos de experimentação e impedir que provas de conceito avancem para a produção. A recomendação apresentada é começar com um diagnóstico dos modelos, usuários, latência, dados e requisitos de segurança, testar cargas em recursos temporários e modernizar a infraestrutura por etapas.