Estamos à beira de uma revolução de IA generativa (GenAI). Cerca de 98% das organizações têm metas específicas de GenAI para 2024 – representando quase um terço dos gastos com modernização digital no ano passado e em 2024, de acordo com uma nova pesquisa da Couchbase. De acordo com a nossa pesquisa, os CIOs estão entusiasmados com a perspectiva de melhorias de produtividade, prototipagem rápida e melhorias na experiência do cliente (CX), entre muitos outros benefícios elogiados. Mas será que a infraestrutura de TI existente pode suportar projetos de IA em grande escala?
A resposta para muitos CIOs é “não”. Para inaugurar uma nova era de aplicações adaptativas alimentadas pela GenAI, as organizações devem primeiro modernizar as suas estratégias de gestão de dados para obter controlo sobre a análise e processamento de dados de alta velocidade que a IA exige cada vez mais.
Nossa pesquisa indica que o investimento médio em modernização digital por organização foi de US$ 28 milhões em 2023, com crescimento previsto de 27% para ultrapassar US$ 35 milhões este ano. No entanto, a tecnologia, os recursos e a adesão organizacional continuam a ser barreiras importantes. Calculamos que, em média, as organizações desperdiçam 4 milhões de dólares anualmente em projetos fracassados, reduzidos ou atrasados. Quase dois terços (63%) sofreram atrasos superiores a três meses devido a problemas de modernização de TI.
Quando se trata de GenAI, mesmo apenas alguns meses podem ser a diferença entre o sucesso e o fracasso dos negócios a longo prazo. As empresas precisam de aumentar a produtividade em mais de um terço por ano apenas para se manterem competitivas. Eles não podem permitir que projetos falhem ou sejam adiados.
O desafio é que a maioria das organizações não está preparada para suportar o tipo de aplicativos de IA adaptativos de última geração que transformarão a experiência do usuário por meio de hiperpersonalização e atualizações em tempo real. Eles não têm as proteções de segurança e privacidade necessárias. Eles não conseguem oferecer a baixa latência necessária para rápido acesso, compartilhamento e uso de dados. E não possuem bancos de dados multifuncionais que ajudem a reduzir as alucinações da GenAI, criando um único conjunto de dados confiáveis para interagir com modelos externos.
Os CIOs devem considerar a mudança não apenas a nível técnico, mas também a nível cultural, se quiserem impulsionar o sucesso da GenAI. Isso exigirá que eles estabeleçam metas e expectativas realistas sobre o que a tecnologia pode fazer para atrair os líderes seniores e dar aos projetos as melhores chances de sucesso.
A velocidade também é crítica. O compartilhamento e o acesso aos dados devem acontecer rapidamente para obter o desempenho máximo. Caso contrário, os aplicativos fornecerão informações desatualizadas e haverá um risco maior de alucinações. A segurança e a privacidade também são cruciais: os CIOs precisam evitar a exposição inadvertida de propriedade intelectual sensível. Finalmente, é vital não esquecer os utilizadores finais da tecnologia. Os funcionários devem ser treinados para garantir o uso ideal e seguro do GenAI.
Manter e melhorar a capacidade da GenAI sem reduzir o investimento noutras áreas será um desafio. Mas isto pode ser feito. Concentrar-se na arquitetura de dados é um bom ponto de partida. É notável que mais da metade (54%) das empresas admitem que atualmente não possuem todos os elementos implementados para garantir uma estratégia de dados abrangente e pronta para GenAI. Existem vários aspectos a serem considerados.
As organizações precisam primeiro de controlar onde os dados são armazenados, quem tem acesso e como são utilizados, para que não possam ser acedidos ou utilizados de forma inadequada. Eles também precisarão de ferramentas e procedimentos especializados para evitar que dados proprietários e informações de clientes sejam expostos fora da organização. Os desenvolvedores devem receber conselhos claros e detalhados sobre as melhores práticas para usar os dados de forma segura e eficaz.
A seguir, considere a própria arquitetura de dados. Conforme discutido, é vital que qualquer sistema possa suportar aplicações GenAI em tempo real, garantindo que os dados possam ser acessados, compartilhados e usados com latência mínima. Um banco de dados de alto desempenho que possa gerenciar dados não estruturados em alta velocidade evitará que a GenAI seja limitada na forma como consulta os dados. Isso também oferecerá suporte à análise de dados quase em tempo real – outro requisito vital para que a GenAI forneça respostas precisas aos seus usuários. Apenas 18% das empresas possuem uma base de dados vetorial que pode armazenar, gerir e indexar dados vetoriais de forma eficiente, mas isso também ajudaria a melhorar o desempenho da GenAI.
No entanto, vale lembrar que a GenAI muitas vezes requer diferentes níveis de processamento de dados. Portanto, a infraestrutura de TI deve ser capaz de ser dimensionada para atender às demandas imediatas sem incorrer em gastos desnecessários. Finalmente, considere o desafio das alucinações. As organizações devem consolidar sua arquitetura de banco de dados para evitar que aplicativos de IA acessem — e sejam confundidos por — múltiplas versões de dados. Menos de um terço (31%) das empresas fizeram este investimento.
Com essas peças implementadas, as organizações podem pensar seriamente sobre a criação de aplicativos adaptativos alimentados por GenAI. São aplicativos que executam uma única tarefa, mas usam IA para se adaptar de forma inteligente, dinâmica e automática às mudanças nas circunstâncias e às preferências específicas de seus usuários. Um aplicativo de reservas pode ser atualizado regularmente com base em informações de viagem em tempo real, eventos e histórico do usuário para sugerir viagens e ofertas personalizadas, por exemplo.
Estimamos que metade (46%) das empresas perderá clientes e 36% transferirão pessoal para rivais se as aplicações que fornecem já não corresponderem às expectativas. Com essas expectativas aumentando o tempo todo, as empresas não podem ficar paradas. Eles devem oferecer o tipo de experiência hiperpersonalizada e contextualizada que esses usuários exigem, ou arriscarão uma ameaça existencial aos seus negócios.
Chegar lá não será fácil. Mas existem tecnologias de banco de dados disponíveis atualmente para apoiar essas ambições. Essas plataformas multifuncionais oferecem controle sobre armazenamento e acesso a dados, podem gerenciar dados estruturados e não estruturados em alta velocidade, escalar sob demanda e suportar tecnologias como pesquisa baseada em vetores e análises em tempo real. Eles também suportam computação de ponta para compartilhamento e acesso de dados em alta velocidade e segurança aprimorada.
Em vez dos antigos bancos de dados de função única, eles oferecem tudo o que uma organização precisa para apoiar seu impulso em direção a aplicativos adaptativos. O futuro está ao virar da esquina.
Saiba mais sobre como a pesquisa vetorial do Couchbase na borda e a análise em tempo real com o Couchbase columnar podem ajudar as organizações a desenvolver uma nova classe de aplicativos adaptativos alimentados por IA que envolvem os clientes de uma forma hiperpersonalizada e contextualizada.
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