Especialista da Equinix destaca pontos a considerar para o sucesso da IA privada

Embora os benefícios potenciais da Inteligência Artificial (IA) falem por si, as empresas precisam de uma abordagem estratégica e ponderada para alcançá-los sem colocar em risco a sua valiosa propriedade intelectual. É por isso que muitas organizações estão começando a construir seus próprios modelos de IA, hospedando-os em infraestruturas privadas e usando apenas conjuntos de dados proprietários para treiná-los. Este conceito é conhecido como IA privada.

Muitas organizações agora reconhecem que, quando compartilham Dados confidenciais em serviços públicos de IA, como o ChatGPT, estes são usados no treinamento do modelo. Isso significa que os Dados poderão ser expostos a qualquer pessoa que utilize o modelo no futuro. O FAQ da OpenAI afirma que os usuários não devem compartilhar nenhuma informação confidencial com o ChatGPT, pois não há como excluir mensagens específicas do histórico de um usuário.

Segundo Eduardo Carvalho, presidente da Equinix para a América Latina, “as empresas estão focadas em acelerar suas iniciativas de IA para melhor atender seus clientes, funcionários e parceiros. A criação de soluções escaláveis de IA exige que as empresas se adaptem à partilha, armazenamento e processamento de grandes volumes de dados. Com a IA privada, você pode extrair insights de negócios dos seus dados sem ter que sacrificar a privacidade ou o controle sobre esses Dados.”

A Equinix recomenda quatro fatores a serem considerados nas estratégias de negócio com IA privada:

Certifique-se de que a IA privada é a opção certa
Para empresas em setores altamente regulamentados, como saúde e serviços financeiros, os benefícios da IA privada são óbvios. Elas sabem que devem evitar fazer qualquer coisa que possa colocar seus Dados confidenciais em risco, o que torna a IA privada uma escolha natural.

As empresas em indústrias não regulamentadas ainda poderão se beneficiar da IA privada, mas a proposta de valor nem sempre é tão clara. Estas empresas devem considerar os compromissos tanto o risco de fuga de Dados como o custo e impacto da flexibilidade da utilização da IA em infraestruturas públicas. Algumas empresas gravitam em direção à Nuvem pública porque a veem como uma maneira fácil e econômica de obter a infraestrutura de computação escalável que seus modelos de IA exigem. No entanto, o acesso à Nuvem pública é muitas vezes mais caro e difícil do que o esperado, em grande parte devido às elevadas taxas de saída de Dados.

Se você determinar que os supostos benefícios da infraestrutura de Nuvem pública não são suficientes para compensar o risco potencial, então você sabe que sua empresa é uma boa candidata para a IA privada.

Incorpore a gestão de Dados na sua estratégia
À luz de todos os rápidos avanços na tecnologia de IA ao longo dos últimos anos, pode valer a pena dar um passo atrás para considerar um fato fundamental: os seus modelos de IA só podem ser tão bons quanto os Dados que você lhes fornece. É por isso que a gestão eficaz dos Dados é essencial para o sucesso.

Você precisa considerar como colocará os Dados certos nos lugares certos, sem demora. Isto pode ser um desafio porque a infraestrutura de IA é altamente distribuída. A maneira ideal de criar uma arquitetura de Dados pronta para IA é usar armazenamento em Nuvem adjacente.

Assim, você será capaz de incorporar serviços de Nuvem pública em sua estratégia de IA privada, ao mesmo tempo que mitiga riscos, custos e complexidade potenciais. É como ter o melhor dos dois mundos para sua infraestrutura de IA: você está perto o suficiente da Nuvem para poder acessar serviços quando precisar deles, mas também pode manter seu ambiente de armazenamento separado da Nuvem.

Considere as necessidades de TI
O crescimento explosivo da IA levou a um aumento na procura por hardware GPU e os fabricantes estão aumentando os seus esforços para satisfazer esta demanda. A disponibilidade limitada de hardware pode impedir a IA privada de atingir os seus objetivos. No entanto, existem maneiras de evitar esse gargalo e ainda obter o poder de computação necessário.

As empresas poderiam usar uma solução Bare Metal as a Service para ajudá-las a implantar as CPUs necessárias sob demanda, sem os altos custos iniciais. Além disso, mesmo para cargas de trabalho que exigem GPUs, há opções além de implantar e gerenciar seu próprio hardware (depois de esperar meses pela entrega).

Plano de sustentabilidade e eficiência
Os objetivos de sustentabilidade são um pilar nas estratégias corporativas. As cargas de trabalho de IA podem consumir muita energia e, para limitar o seu impacto no ambiente, precisam de ser executadas de forma mais eficiente.

Neste contexto, as novas tecnologias de refrigeração líquida para Data Centers desempenharão um papel essencial na operação de cargas de trabalho de alta densidade, de forma energeticamente eficiente. Além disso, é importante colocar as cargas de trabalho em locais onde possam extrair a energia mais eficiente em termos de carbono da rede local. Uma forma de alcançar esta meta é trabalhar com um parceiro de infraestrutura digital que tenha priorizado o investimento em energias renováveis.

“Nessa nova era da Inteligência Artificial, cada passo estratégico conta. Por isso as empresas precisam de um parceiro como a Equinix, que possibilita não só a adoção da IA, mas uma integração de forma inteligente e que respeite a sensibilidade dos dados do cliente. Assim, podemos de fato aproveitá-la como uma ferramenta poderosa que potencializa a eficiência, a personalização e a tomada de decisões”, explica Victor Arnaud, presidente da Equinix no Brasil.