As GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) ganharam espaço exatamente por essa capacidade de executar milhares de operações simultaneamente
Por Fábio Stein, CTO da EVEO
Nos últimos dois anos, a inteligência artificial (IA) deixou de ser um experimento restrito a laboratórios de inovação e passou a fazer parte das operações reais das empresas.
Sistemas de recomendação, automação de processos, análise de grandes volumes de dados e ferramentas de apoio à decisão já estão presentes em setores como tecnologia, finanças, varejo e indústria.
Esse avanço, porém, trouxe um desafio que muitas organizações ainda estão começando a perceber: a infraestrutura necessária para sustentar esses projetos.
À medida que a IA deixa de ser piloto e passa a operar em escala, cresce também a demanda por capacidade computacional, armazenamento e redes capazes de suportar workloads muito mais intensivos do que as aplicações corporativas tradicionais.
Modelos de inteligência artificial exigem um tipo de processamento diferente das aplicações corporativas convencionais. Enquanto muitas aplicações corporativas tradicionais são otimizadas para processamento sequencial em CPUs, modelos de Machine Learning e IA exigem processamento altamente paralelo.
Essa característica muda completamente a forma como a infraestrutura precisa ser planejada. As GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) ganharam espaço exatamente por essa capacidade de executar milhares de operações simultaneamente. Originalmente criadas para processamento gráfico, elas passaram a ser utilizadas no treinamento e na execução de modelos de IA porque conseguem acelerar cálculos complexos que levariam muito mais tempo em ambientes convencionais.
Para as empresas, esse ganho não é apenas técnico, ele se traduz em velocidade de inovação. Quanto mais rápido um modelo pode ser treinado, testado e ajustado, mais rapidamente ele pode gerar valor para o negócio, seja na automação de processos, na análise de dados ou na criação de novos produtos digitais. Apesar do entusiasmo em torno da inteligência artificial, muitas empresas ainda enfrentam dificuldades quando tentam transformar projetos de IA em aplicações reais. O problema raramente está no modelo ou no algoritmo em si. Na maioria das vezes, ele aparece na base da operação: dados desorganizados, infraestrutura limitada, ausência de governança ou falta de processos claros para sustentar a tecnologia.
Alguns desafios aparecem com frequência quando organizações começam a trabalhar com IA. O primeiro é a qualidade dos dados, já que os modelos dependem de informações bem estruturadas e governadas. O segundo é a capacidade computacional necessária para treinar e operar esses sistemas com eficiência. Também entram nessa equação a falta de talentos especializados e questões de segurança e compliance, especialmente quando a inteligência artificial passa a atuar em processos críticos da empresa.
No fim, o grande desafio não está em iniciar um projeto de IA, mas em conseguir escalar esse projeto com confiabilidade, segurança e previsibilidade de custos.
IA deixou de ser experimento e passou a ser operação
Nos últimos dois anos, o comportamento do mercado mudou de forma significativa. Muitas empresas saíram da fase de experimentação e começaram a incorporar a inteligência artificial em suas operações. Isso significa que a tecnologia deixou de ser um laboratório de inovação e passou a fazer parte do funcionamento cotidiano de diversas áreas do negócio.
Esse movimento pode ser observado em setores como tecnologia, fintechs, e-commerce, indústria e saúde. Nessas organizações, modelos de machine learning já ajudam a automatizar tarefas, interpretar grandes volumes de dados e otimizar processos operacionais. Quando isso acontece, a infraestrutura deixa de ser apenas suporte técnico e passa a ser parte essencial da estratégia de crescimento da empresa.
A consequência é clara: projetos de IA que funcionam bem em pequenos testes, muitas vezes, exigem uma base tecnológica completamente diferente quando entram em produção. Nos próximos anos, a inteligência artificial deve avançar em três direções principais dentro das empresas.
A primeira é a entrada da IA em processos críticos, deixando de atuar apenas como assistente e passando a integrar fluxos operacionais completos. Isso significa que sistemas automatizados poderão executar tarefas que antes dependiam exclusivamente de intervenção humana, passando a integrar o próprio fluxo operacional das empresas.
A segunda tendência envolve a evolução dos modelos multimodais e dos chamados agentes inteligentes, capazes de lidar com diferentes tipos de informação e automatizar processos de ponta a ponta. Esses sistemas devem aumentar significativamente a produtividade das equipes e abrir novas possibilidades de automação.
Por fim, surge um terceiro movimento: a industrialização da inteligência artificial. À medida que a tecnologia se espalha pelas organizações, cresce também a necessidade de governança, segurança, controle de custos e observabilidade. O desafio deixa de ser apenas criar modelos e passa a ser operá-los de forma estável e escalável.
Nesse cenário, a discussão sobre inteligência artificial deixa de ser apenas sobre algoritmos e passa a envolver decisões estratégicas sobre infraestrutura, arquitetura de dados e capacidade computacional. Empresas que quiserem transformar IA em vantagem competitiva precisarão olhar para a base tecnológica que sustenta esses projetos.
Sem essa fundação, a inteligência artificial dificilmente sairá do laboratório para gerar impacto real nos negócios. No fim das contas, IA pode ser o cérebro das novas aplicações digitais – mas sem infraestrutura adequada, esse cérebro simplesmente não funciona.
Sobre a EVEO
A EVEO é reconhecida como a maior empresa de servidores dedicados do Brasil e a principal referência em private cloud do país. Pioneira no mercado de tecnologia há mais de 25 anos, possui cinco data centers Tier III estrategicamente localizados em Cotia e Osasco (SP), Curitiba (PR), Fortaleza (CE) e Miami (FL), garantindo robustez e conectividade para o cenário nacional e internacional. Seu portfólio abrange soluções como bare metal, nuvem privada, servidores virtuais, colocation, storage, banco de dados e disaster recovery para atender diversos segmentos com segurança, eficiência e alta disponibilidade. Certificada com o selo GPTW – Great Place To Work, a EVEO reforça seu compromisso com a valorização de pessoas e qualidade do ambiente de trabalho.
Primeira empresa a permitir prescrições médicas por IA via WhatsApp no Brasil
80% dos problemas de atendimento ao cliente serão resolvidos por IA até 2029
NIST lança alerta global: agentes de IA não podem mais operar no anonimato
Como preservar a sua base de talentos na era da IA
Acompanhe o melhor conteúdo sobre Inteligência Artificial publicado no Brasil.
Cadastre-se para receber o IDNews e acompanhe o melhor conteúdo do Brasil sobre Identificação Digital! Aqui!
