O mercado de nuvem pública continua sua trajetória de crescimento explosiva, com empresas correndo para seus consoles em nuvem para alocar mais recursos, principalmente para iniciativas de IA. Os provedores de nuvem estão caindo sobre si mesmos para promover seus mais recentes recursos de IA, publicando inúmeras requisições de trabalho (muitos “empregos fantasmas” não financiados) e oferecendo créditos generosos para atrair a adoção empresarial. No entanto, sob esse verniz de entusiasmo reside uma realidade preocupante de que poucos estão dispostos a discutir abertamente.
As estatísticas contam uma história preocupante: o Gartner estima que 85% das implementações de IA não atendem às expectativas ou não estão concluídas. Eu sempre testemunhei projetos com muita fanfarra, apenas para desaparecer em obscuridade silenciosamente. As empresas se destacam em gastar dinheiro, mas lutam para construir e implantar a IA de maneira eficaz.
Quão forte é a demanda por IA realmente?
Há uma desconexão intrigante na indústria de computação em nuvem hoje. Os provedores de nuvem afirmam constantemente que estão lutando para atender à esmagadora demanda por recursos de computação de IA, citando listas de espera para acesso à GPU e a necessidade de expansão maciça de infraestrutura. No entanto, seus relatórios trimestrais de ganhos geralmente ficam aquém das expectativas de Wall Street, criando um paradoxo curioso.
Os provedores estão anunciando simultaneamente despesas de capital sem precedentes para a infraestrutura de IA. Alguns estão planejando aumentos de 40% ou mais em seus orçamentos de capital, mesmo que parecem ter dificuldade para demonstrar crescimento proporcional da receita.
A preocupação fundamental dos investidores é que a IA continue sendo um projeto de pesquisa caro, e há uma incerteza significativa sobre como a economia global absorverá, utilizará e pagará por essas capacidades em escala. Os provedores de nuvem podem confundir a demanda futura potencial com a atual realidade do mercado, levando a uma incompatibilidade entre investimentos em infraestrutura e geração imediata de receita.
Isso sugere que, embora o potencial de longo prazo da IA seja significativo, a dinâmica do mercado de curto prazo pode ser mais complexa do que as declarações públicas dos provedores indicam.
O enigma do ROI
A qualidade dos dados é talvez a barreira mais significativa para a implementação bem -sucedida da IA. À medida que as organizações se aventuram em aplicativos de IA mais complexos, particularmente a IA generativa, a demanda por conjuntos de dados personalizados e de alta qualidade expôs deficiências graves na infraestrutura de dados corporativos existentes. A maioria das empresas sabia que seus dados não eram perfeitos, mas não perceberam o quão ruim era até que os projetos de IA comecem a falhar. Durante anos, eles evitaram abordar essas questões fundamentais de dados, acumulando dívidas técnicas que agora ameaçam prejudicar suas ambições de IA.
A hesitação da liderança composita esses desafios. Muitas empresas estão abandonando as iniciativas generativas de IA porque os problemas de dados são muito caros para corrigir. Os CIOs, cada vez mais preocupados com suas carreiras, relutam em assumir esses projetos sem um caminho claro para o sucesso. Isso cria um problema cíclico em que a falta de investimento leva a um fracasso contínuo, reforçando ainda mais a falta de vontade da liderança.
O retorno do investimento foi dramaticamente mais lento do que o previsto, criando uma lacuna significativa entre a implementação potencial e prática da IA. As organizações estão sendo forçadas a avaliar cuidadosamente os elementos fundamentais necessários para o sucesso da IA, incluindo governança de dados robustos e planejamento estratégico. Infelizmente, muitas empresas consideram essas coisas muito caras ou arriscadas.
Sentindo essa hesitação, os provedores de nuvem estão respondendo com programas de marketing e incentivo cada vez mais agressivos. Créditos gratuitos, ensaios estendidos e promessas de fácil implementação abundam. No entanto, essas táticas geralmente mascaram os problemas reais. Alguns provedores estão até criando sinais de demanda artificiais, publicando inúmeras vagas relacionadas à IA, muitas das quais não são financiadas, para criar a impressão de rápida adoção e sucesso.
Outro fator crítico que diminui a adoção é a severa escassez de profissionais qualificados que podem efetivamente implementar e gerenciar sistemas de IA. As empresas estão descobrindo que as equipes tradicionais de TI não têm o conhecimento especializado necessário para a implantação bem -sucedida da IA. Embora os provedores de nuvem ofereçam várias ferramentas e plataformas, a lacuna de experiência continua sendo uma barreira significativa.
Essa situação provavelmente criará uma divisão gritante entre a IA “Haves” e “tem-não”. As organizações que organizam com sucesso seus dados e implementam efetivamente a IA usarão IA generativa como um diferencial estratégico para avançar em seus negócios. Outros ficarão para trás, criando uma lacuna competitiva que pode ser difícil de fechar.
Um caminho estratégico para adoção
Os líderes da empresa devem se afastar do padrão atual de implementações de IA apressadas e mal planejadas. O caminho para o sucesso não está perseguindo todos os novos recursos de IA ou queimar através de créditos em nuvem. De fato, é através do desenvolvimento estratégico e atencioso.
Comece colocando sua casa de dados em ordem. Sem dados limpos e bem organizados, mesmo as ferramentas de IA mais sofisticadas não conseguirão agregar valor. Isso significa investir em medidas adequadas de governança de dados e controle de qualidade antes de mergulhar em projetos de IA.
Construir especialização por dentro. Os provedores de nuvem oferecem ferramentas poderosas, mas sua equipe precisa entender como aplicá -las efetivamente aos seus desafios de negócios. Invista no treinamento de sua equipe existente e contrate estrategicamente os especialistas da IA, que podem preencher a lacuna entre os resultados da tecnologia e dos negócios.
Comece com projetos pequenos e focados que abordam problemas de negócios específicos. Prove o valor por meio de experimentos controlados antes de dimensionar. Essa abordagem ajuda a criar confiança, desenvolver recursos internos e demonstrar ROI tangível.
O caminho a seguir para a IA baseada em nuvem
Os provedores de nuvem continuarão a crescer nos próximos anos, mas seu mercado poderá contratar, a menos que possam ajudar seus clientes a desenvolver estratégias de IA que superem as atuais altas taxas de falha. As razões pelas quais as empresas lutam contra a IA generativa, a IA agêntica e as falhas do projeto são bem compreendidas. Este não é um mistério para analistas e CTOs. No entanto, as empresas parecem relutantes ou incapazes de investir em soluções.
A lacuna entre a oferta e a demanda de IA acabará sendo fechada, mas levará significativamente mais tempo do que os provedores de nuvem e suas equipes de marketing sugerem. As organizações que adotam uma abordagem medida de planejamento e construção de fundações adequadas podem se mover mais lentamente inicialmente, mas terão mais sucesso em suas implementações de IA e realizarão melhores retornos em seus investimentos.
À medida que avançamos, os provedores e empresas de nuvem devem alinhar suas expectativas com a realidade e se concentrar na construção de implementações práticas e sustentáveis de IA, em vez de perseguir o ciclo mais recente do hype. Espero que empresas e provedores de nuvem possam conseguir o que estão procurando; Deve ser a mesma coisa – bem?
