À medida que as empresas brasileiras avançam na maturidade de suas estratégias de IA, o cenário de incertezas não diminui — ele se complexifica. Não basta ter um modelo robusto; é preciso garantir que a infraestrutura que sustenta esses modelos seja resiliente e, acima de tudo, tenha acesso direto e eficiente aos ativos de dados da organização.
Atualmente, CTOs e arquitetos de soluções se deparam com um trilema constante: o desconhecido sobre os futuros use cases de IA, a incerteza quanto à escalabilidade de workloads (e seus respectivos custos de FinOps) e a volatilidade da escolha de parceiros de ecossistema. Soma-se a isso a dificuldade técnica de mapear onde os dados residem, quais são elegíveis para treinamento ou inferência e qual o nível de latência aceitável para cada operação.
O grande desafio aqui não é apenas tecnológico, mas estratégico. A 'gravidade dos dados' dita que, quanto maior o volume, mais difícil é movê-los. Em um cenário de multi-cloud e ambientes híbridos, tentar centralizar tudo em um único silo é, muitas vezes, uma estratégia fadada ao fracasso por custos exorbitantes de egress e latência de rede. O caminho exige uma arquitetura de dados distribuída, que priorize a proximidade entre o compute e o dado, utilizando conceitos de edge computing e interconexão direta para garantir que pipelines de IA não sofram com gargalos operacionais.
Para as empresas no Brasil, o foco deve ser na governança de dados alinhada à capacidade de infraestrutura. Não se trata de mover o dado para a IA, mas de garantir que a arquitetura permita que a IA consuma o dado onde ele faz mais sentido estratégico e financeiro estar. A escalabilidade deve ser pensada sob uma visão de eficiência operacional, onde o controle de custos anda lado a lado com a performance.
Artigo originalmente publicado por Glenn Dekhayser em Interconnections – The Equinix Blog.
