IA com agência expõe fragilidades nas infraestruturas empresariais

A maioria das organizações ainda não dispõe de infraestruturas preparadas para suportar Inteligência Artificial (IA) com agência em ambiente de produção. A conclusão consta do relatório State of AI Infrastructure, da Google Cloud, baseado num inquérito a mais de 1.400 responsáveis de IT, que revela que 83% dos líderes de IT consideram necessárias atualizações tecnológicas para responder às exigências desta nova geração de sistemas autónomos.

O estudo aponta para um desfasamento crescente entre a ambição das empresas em torno da IA e a capacidade das suas infraestruturas. Ao contrário da IA conversacional, os agentes de IA executam tarefas de forma autónoma, desencadeando múltiplas ações e exigindo maior capacidade de processamento, memória e governação.

Um dos principais desafios identificados é o chamado “imposto da inferência”. Segundo o relatório, 62% dos inquiridos já registam custos significativos associados à inferência, motivados por taxas de transferência de dados, armazenamento e hardware especializado subutilizado. Além disso, 81% apontam a complexidade operacional como um dos maiores entraves à escalabilidade da IA.

Para responder a estas limitações, a Google Cloud defende uma abordagem baseada em fluid compute, que permite alocar dinamicamente diferentes tipos de processadores – CPU, GPU e TPU – consoante a natureza de cada carga de trabalho.

A proliferação de agentes autónomos levanta igualmente novos desafios de governação. Cerca de 79% dos líderes tecnológicos identificam a segurança, a governação e as operações de machine learning (MLOp) como o principal obstáculo à expansão da IA. O relatório recomenda a criação de um plano de controlo centralizado que permita gerir permissões, identidades e fluxos de trabalho, garantindo simultaneamente mecanismos de auditoria e supervisão humana.

Prioridades na hora de investir

Os dados assumem igualmente um papel central. A Google Cloud alerta que agentes de IA dependem de acesso contínuo a informação distribuída por múltiplos sistemas, tornando essencial a adoção de uma camada unificada de dados capaz de eliminar silos e disponibilizar contexto de negócio de forma consistente.

A arquitetura híbrida continua também a ganhar relevância. Mais de metade das organizações (52%) já utiliza modelos híbridos multicloud e 48% privilegiam infraestruturas com controlos rigorosos de residência dos dados, refletindo a crescente importância da soberania digital e dos requisitos regulamentares.

A computação na edge é outra prioridade. Nove em cada dez organizações consideram as implementações edge importantes para as suas iniciativas de IA e 72% classificam-nas como muito importantes. Entre os principais benefícios destacam-se a redução da latência, a continuidade operacional em ambientes sem ligação permanente à cloud e a diminuição dos custos associados ao processamento contínuo.

O consumo energético surge igualmente como um fator determinante nas decisões de investimento. O estudo indica que 91% dos líderes já consideram a eficiência energética na seleção de hardware e 61% classificam este critério como prioritário, refletindo a crescente pressão sobre custos operacionais, capacidade elétrica disponível e requisitos regulamentares.

Perante este cenário, a Google Cloud defende uma infraestrutura integrada e otimizada para IA, onde computação, armazenamento, rede e software são concebidos de forma conjunta para suportar cargas de trabalho de IA com agência de forma mais eficiente e escalável.