Uma nova abordagem para a IA corporativa

A equipe editorial da Hitachi Vantara realizou uma entrevista com nosso diretor de produtos, Octavian Tanase, para saber mais sobre sua visão e estratégia para a IA na empresa.

Como sabemos, A IA não é nova. Além da IA generativa, o que mais você está descobrindo que tem gerado tanto entusiasmo e possibilidades nessa nova era da IA?

Otaviano Tanase: A empresa de automóveis mais valiosa não é a Toyota ou a VW, mas a Tesla. O ChatGPT atingiu 100 milhões de usuários em 2 meses (o que a Netflix levou 10 anos). O principal provedor de GPU, a NVIDIA, acabou de ultrapassar a capitalização de mercado de 2 trilhões de dólares.

Os inovadores de IA de ontem são os líderes de hoje, estabelecendo o cenário para o domínio do mercado de amanhã. O valor potencial para empresas de todos os setores é impressionante, variando de 2,6 a 4,4 trilhões de dólaresopens in a new tab por ano, com os primeiros usuários já colhendo recompensas financeiras. Os aplicativos comuns atualmente incluem chatbots, gerenciamento de conhecimento, desenvolvimento e documentação de software. Mas não para por aí; o futuro prevê casos de uso em vários setores verticais, como diagnóstico por imagem, descoberta de medicamentos, detecção de fraudes, otimização de rotas, manutenção preditiva, otimização de redes e muito mais. No Hitachi Vantara Exchangeopens in a new tab, líderes de vários setores discutiram alguns desses projetos que estão em andamento atualmente.

Apenas alguns anos atrás, começar a usar a IA era uma tarefa assustadora. No entanto, qual é a situação hoje? O que você diria a uma empresa que deseja construir uma prática de IA?

Embora os detalhes da tecnologia possam parecer complexos, a essência da construção de soluções de IA não é mais uma perspectiva intimidadora. Basicamente, ela gira em torno de três elementos principais: abundância de dados e de alta qualidade, modelos de dados avançados como redes neurais e a infraestrutura de TI necessária para dar suporte a eles, incluindo GPUs, acesso a dados não estruturados de baixa latência/alta velocidade e muito mais.

Embora o conhecimento específico seja certamente crucial, especialmente em áreas como a engenharia rápida – uma habilidade cada vez mais procurada no mercado – os componentes tecnológicos fundamentais são relativamente simples de compreender em um nível elevado. Além disso, esses componentes essenciais não são esquivos; eles são, de fato, facilmente acessíveis. Alguns, como os assistentes de GenAI, como o ChatGPT, o Gemini do Google ou o CoPilot da Microsoft, estão disponíveis gratuitamente. Outros podem ser acessados com facilidade por meio de plataformas de nuvem pública, como AWS, Azure e Google Cloud, muitas vezes exigindo apenas uma taxa de assinatura. Essa acessibilidade desmistifica o processo, tornando as soluções de IA ao alcance de um espectro mais amplo de usuários e empresas.

Dito isso, a implantação da IA em escala e para aplicativos essenciais de missão crítica exige um profundo senso de responsabilidade. As empresas são cada vez mais responsabilizadas legalmente por erros, como alucinações. Um incidente recente no setor aéreo foi um sinal de alertaopens in a new tab; as possíveis consequências aumentam quando os dados críticos do cliente ou os principais processos de negócios são comprometidos.

Os requisitos corporativosopens in a new tab de IA vão além da funcionalidade e abrangem critérios vitais, como inteligência artificial explicável (XAI), observabilidade, rastreabilidade, segurança de dados, escalabilidade de infraestrutura e economia. A responsabilidade social e a prática da IA responsável (RAI) são imperativas, enfatizando não apenas a eliminação de vieses, mas também considerações criteriosas sobre o consumo de energia. Uma consideração reveladora ressalta este último ponto: o treinamento de um único modelo de IA pode resultar na emissão de 300 toneladas substanciaisopens in a new tab de CO2. Essa realidade ressalta a necessidade de práticas de IA éticas, responsáveis e ambientalmente conscientes na busca pela inovação.

Essa é uma situação bastante difícil para os líderes de negócios e de TI, que precisam inovar. Qual é a gravidade da situação e como eles podem lidar com esse dilema?

Não é segredo para ninguém que 60 a 80% dos projetos de IA fracassamopens in a new tab ou, pelo menos, enfrentam contratempos significativos ou custos excessivos. No entanto, não é de surpreender que os líderes empresariais (do lado dos negócios e da TI) sejam cautelosos. A hesitação em adotar a IA decorre de uma falta fundamental de confiança e de uma percepção ampliada dos riscos, abrangendo falhas, custos crescentes e possíveis danos à reputação. Algumas armadilhas a serem evitadas: Embora as nuvens públicas ofereçam excelentes plataformas para playgrounds e lições das trincheiras nem todas as nuvens públicas são criadas da mesma forma e, em geral, elas apresentam seus próprios desafios em relação ao custo e à dependência, ao desempenho em tempo real (pense em robótica autônoma) e às complexidades da montagem da solução. Considerações de conformidade, como a residência de dados proprietários e confidenciais, complicam ainda mais sua adoção.

Por outro lado, os data centers tradicionais enfrentam seus próprios desafios de prontidão. A maioria está mal equipada para atender às demandas da computação de alto desempenho, lidando com questões de latência, taxa de transferência, consumo de energia e requisitos de resfriamento, sem mencionar o ônus das altas despesas de capital tradicionais. Encontrar o equilíbrio certo entre as vantagens e armadilhas das nuvens públicas e dos data centers é uma decisão diferenciada para as empresas que navegam no complexo cenário da implementação de tecnologia.

Precisamos de uma mudança de paradigma na IA empresarial. Embora os elementos fundamentais de dados, modelos e infraestrutura de TI continuem essenciais, é necessária uma abordagem reformulada para atender às demandas exclusivas das empresas. É fundamental ter um cenário de dados mais refinado que abranja ambientes de nuvem híbrida, central e de borda. Os modelos devem ir além dos grandes modelos de linguagem (LLMs), incorporando pequenos modelos de linguagem ou padrão (SLMs) para aplicativos especializados e em tempo real, como otimização de grade, negociação de futuros ou roteamento de operadoras. A infraestrutura de TI deve ser meticulosamente dimensionada, econômica e sustentável, atendendo às necessidades críticas de armazenamento, computação (para treinamento e inferência) e rede.

Para acelerar a jornada rumo à liderança, espero que as empresas deixem de construir plataformas proprietárias de IA do zero. Em vez disso, seu foco será o desenvolvimento de aplicativos de negócios usando bases de IA bem projetadas, confiáveis e validadas. Espero que as soluções de IA prontas para uso sejam capazes de impulsionar as empresas em 60% ou 70% do caminho, com os 30% restantes criados usando IP e dados proprietários para obter uma vantagem competitiva. Essa abordagem acelera significativamente o tempo de lançamento no mercado e reduz os riscos e os custos associados às iniciativas de IA.

Essa pode ser uma área em que a Hitachi Vantara está bem posicionada para prestar assistência. No entanto, por favor, esclareça ao nosso público, especialmente para aqueles que não estão familiarizados com a Hitachi Vantara, ou que talvez pensem na Hitachi como uma empresa industrial, por que eles devem prestar atenção aos nossos insights.

A Hitachi, que vem inspirando o próximo há mais de 100 anos, evoluiu para uma empresa que prioriza o digital, avançando rapidamente no campo da IA. Somente no ano fiscal de 2022, dedicamos 2,4 bilhões de dólares a P&D e, em 2023, estabelecemos um fundo corporativo de 300 milhões de dólares especificamente para iniciativas digitais e de IA. Nossa liderança se estende pelos principais setores, incluindo energia, mobilidade/transporte, manufatura e indústria e serviços financeiros. Aproveitando a experiência em tecnologia operacional (TO) e tecnologia da informação (TI), industrializamos com sucesso soluções de IA em nossas próprias operações e em colaboração com os clientes. Um exemplo notável é a nossa implantação de IA em sistemas de controleopens in a new tab para produção de aço já em 2021, resultando em benefícios tangíveis, como maior qualidade e rendimento. A Hitachi Ltd se destaca na construção de ecossistemas robustos de parceiros que abrangem software, hardware, serviços em nuvem e produtos industriais, demonstrando nosso compromisso com a inovação e o sucesso colaborativo.

A Hitachi Vantara, por outro lado, foi fundada há 35 anos como Hitachi Data Systems; continua a ser uma potência de inovação no centro da Hitachi. Conhecida pela lendária infraestrutura de armazenamento e computação inquebrável, a Hitachi Vantara foi a primeira provedora a oferecer uma garantia de 100% de disponibilidade de dados. E continuamos a ultrapassar os limites.

Apenas para citar um exemplo, o Hitachi Content Software for File, o HCSF está alimentando o conteúdo de vídeo de alta resolução na Sphere em Las Vegas, o primeiro de seu tipo lidando com mais de 400 gigabytes por segundo de taxa de transferência em menos de 5 milissegundos de latência.  Esse tipo de desempenho também é necessário para as aplicações industriais de IA mais exigentes. Outros superlativos incluem eficiência energética, sendo o único fornecedor de armazenamento certificado pela Carbon Footprint for Products. A nossa recente Plataforma de Armazenamento Virtual One anunciou um único plano de controle e dados, em nuvens híbridas. E as soluções de nuvem híbrida da Hitachi Vantara estão disponíveis como soluções econômicas, pagas conforme o uso e baseadas em consumo via EverFlex. 

Vamos falar agora sobre seu último anúncio, o portfólio Hitachi iQ. Ouvi dizer que ele inclui uma colaboração com a NVIDIA. Do que se trata?

Estamos muito animados em apresentar o Hitachi iQ. Trata-se de um conjunto de soluções otimizadas para o setor destinado a cargas de trabalho de IA. Com base em nossa experiência em TO e TI, proezas de engenharia e ecossistemas de parceiros, estamos adotando uma abordagem pragmática e orientada a soluções para IA empresarial. O Hitachi iQ vai além da integração e dos testes básicos, colocando recursos específicos do setor no topo da pilha de soluções de IA, tornando-a mais relevante para os negócios de uma organização. O Hitachi iQ com o DGX e o HGX da NVIDIA será otimizado para setores como manufatura, transporte, energia e serviços financeiros.

Além da certificação DGX BasePOD, o Hitachi iQ será lançado com uma oferta HGX de ponta – alimentada por NVIDIA H100 – e um complemento de ofertas baseadas em PCI-E de médio porte, consistindo em GPUs NVIDIA H100 e L40S. Também forneceremos as ferramentas e a estrutura de IA de nível empresarial da NVIDIA, NVIDIA AI Enterprise. Além disso, utilizando a tecnologia de armazenamento Hitachi Content Software for File (HCSF), a Hitachi Vantara lançará um nó de armazenamento acelerado, oferecendo uma solução de armazenamento rápida para as cargas de trabalho de IA mais complexas.

Não se trata apenas de entrega de tecnologia, no entanto. Já no ano passado, a Hitachi anunciou a criação de um Centro de Excelênciaopens in a new tab (COE) para IA generativa, apoiando os clientes em suas jornadas aceleradas, ajudando a controlar os riscos. Para que os clientes possam acelerar seus caminhos para se tornarem os líderes de IA de hoje e os líderes de mercado de amanhã.

E não para por aí. A estratégia futura do nosso portfólio iQ é construída sobre os três pilares de “acesso universal a dados e inteligência” (em nuvem híbrida) com um único plano semântico, soluções industriais empacotadas (com SLMs), co-pilotos construídos com parcerias no setor industrial para automatizar funções e processos importantes na entrega e nas operações, e soluções de infraestrutura de TI de classe mundial da Hitachi Vantara e titãs do setor, como a NVIDIA.

Para finalizar, estamos aqui hoje na conferência GTC da NVIDIA. Fale um pouco mais sobre nossa parceria com a NVIDIA e o que a torna especial.

O recente anúncio de nossa colaboração estratégica com a NVIDIA representa um marco significativo na aceleração da transformação digital por meio da IA (generativa). Essa parceria significa um compromisso com o desenvolvimento de um portfólio personalizado de soluções, projetado especificamente para atender às demandas do mercado. Nosso foco é criar recursos de IA específicos do setor que permitam insights rápidos e acionáveis a partir de dados, acelerando a transformação digital nos setores industrial e empresarial.

Essa colaboração se baseia em nosso status atual de parceiro preferencial da NVIDIA. Mas o que diferencia a Hitachi Vantara e nos torna uma opção atraente para os clientes que estão embarcando em suas jornadas de IA? Além de fornecer soluções de infraestrutura de primeira linha, incluindo aquelas projetadas para acesso a dados não estruturados de baixa latência/alta velocidade, nossa força está na experiência no assunto. Oferecemos um alcance global de serviços e suporte, proporcionando uma estrutura robusta para a implementação bem-sucedida da IA. Além disso, nosso amplo ecossistema de parceiros aumenta ainda mais nossa capacidade de fornecer soluções abrangentes e impactantes para nossos clientes.

Octavian, agradecemos a conversa.

Octavian Tanase é diretor de produtos da Hitachi Vantara.

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