Como a IA generativa acelera a transformação digital
A interrupção de uma pandemia global e seu impacto inicial no ímpeto da transformação digital empresarial já ficaram para trás. Mas a rápida aceleração, a mudança repentina para o trabalho remoto e a dependência de serviços digitais devem nos lembrar do impacto de eventos disruptivos à medida que observamos a chegada da IA generativa ao cenário.
A aceleração da transformação digital empresarial pode ser vista em todos os lugares, desde o DoorDash até o domínio do entretenimento em streaming e o estabelecimento de uma força de trabalho híbrida, algo que era impensável antes de 2020.
E estamos vendo isso acontecer novamente com a IA generativa, mais ou menos.
Não é que a IA generativa não seja legal, ela é. E não é que a IA generativa não vá mudar muitas coisas — desde a maneira como trabalhamos até a maneira como aprendemos e a maneira como vivemos — ela vai. Mas por si só, a IA generativa não é mais útil do que a análise. Ambas falham em produzir valor sem uma pergunta que precise de uma resposta. Seu impacto real é visto quando ele interage com tecnologias existentes.
A natureza catalítica da IA generativa gera um impacto significativo, geralmente quando acelera uma tendência existente.
Aplicações modernas
Por exemplo, os aplicativos modernos já estavam prontos para ultrapassar os aplicativos tradicionais nos próximos anos. Mas a IA jogou lenha na fogueira e já estamos vendo aplicativos modernos atingirem o ápice do domínio no portfólio empresarial. Porque a IA é um aplicativo moderno, assim como os aplicativos que estão sendo criados para tirar proveito dela.
APIs
As APIs já estavam correndo em direção ao topo da pilha de prioridades para entrega e segurança . A IA fez com que tudo relacionado às APIs se tornasse uma prioridade crítica, o que provavelmente tirará a segurança geral do trono. Porque a maioria das pessoas está criando aplicativos modernos (que dependem de APIs) e integrando serviços de IA usando, você adivinhou, APIs.
Híbrido e Multicloud
A IA generativa depende de recursos significativos de computação, armazenamento e rede. O tipo de recursos que vão ampliar o modelo operacional de TI híbrida existente e agravar os desafios dos ambientes multicloud . Os cérebros por trás da IA generativa — LLMs — provavelmente viverão em uma nuvem pública, mas haverá alguns que permanecerão no local. E os aplicativos que estão sendo criados para usar esses LLMs? Eles também serão multicloud. Se você não tinha certeza de que a TI híbrida viria para ficar, a realidade dos recursos necessários para treinamento e inferência, juntamente com uma exigência saudável de manter a privacidade dos dados privados, solidificará a normalidade do modelo operacional de TI híbrida .
AIOps
A IA generativa também está acelerando a mudança para AIOps. É a ferramenta que a AIOps estava esperando, e não faltam soluções que já encontrem maneiras de aproveitar a capacidade dessa tecnologia de gerar conteúdo, código e consultas. Na verdade, a IA generativa nos levará além do método mais maduro de hoje — scripts automatizados — para um estado em que o sistema é capaz não apenas de executar os scripts, mas também de gerá-los e as políticas corretas para inicializar. Ele move a agulha da automação de “automatizado” para “autônomo”. O impacto nas operações será profundo, mas não será totalmente sentido por anos. Mas está chegando.
Tudo isso acelerará mudanças rápidas para acomodar as necessidades dos aplicativos que utilizam IA, bem como das organizações que os criam e operam. Privacidade, segurança e responsabilidade impulsionarão a inovação em todos os domínios empresariais, mas especialmente em dados, entrega de aplicativos e segurança.
Mas todos esses — aplicativos modernos, APIs, multicloud, TI híbrida e AIOps — já estavam em alta antes mesmo da OpenAI introduzir o ChatGPT. A IA generativa simplesmente acelerou o ritmo para o qual eles já estavam caminhando. O que é basicamente o que a COVID fez com a transformação digital empresarial, exceto que com a IA veremos muito mais mudanças.
O maior impacto da IA não virá de sua mera existência, mas de como ela impacta pessoas, processos e produtos.