Por que 80% dos líderes sentem a pressão para implantar IA
A pressão para que as empresas implementem IA generativa é inegável, com 80% dos líderes a sentirem uma urgência crescente. Embora a criação de modelos de IA esteja mais acessível do que nunca, o verdadeiro desafio é operacionalizá-los de acordo com as necessidades. Índice de preparação para IA da Cisco 2025. Mover um modelo de laboratório para produção em grande escala geralmente leva de sete a doze meses, um cronograma que dificulta a inovação e cede terreno competitivo.
Este atraso decorre de obstáculos operacionais complexos. As organizações enfrentam dados de baixa qualidade, informações isoladas e uma escassez persistente de talentos qualificados em IA. Além disso, preocupações significativas em torno da segurança cibernética, da integração com os ativos de TI existentes e do desempenho da rede do knowledge middle criam obstáculos substanciais. O sucesso requer mais do que apenas modelos poderosos; exige uma infraestrutura unificada, escalável e segura, projetada para as demandas exclusivas das cargas de trabalho de IA.
Por que as iniciativas de IA estagnam: fechando a lacuna de operacionalização
A jornada do laboratório de um cientista de dados para um ambiente de produção ativo é onde a maioria das iniciativas de IA falham. Os principais obstáculos contribuem para esta lacuna:
- Gestão e governança de dados: Os modelos de IA são tão eficazes quanto os seus dados de treinamento. Fontes de dados fragmentadas e qualidade inconsistente prejudicam o desempenho do modelo. A modernização dos pipelines de dados é elementary para uma IA bem-sucedida.
- Integração com TI existente: Os sistemas de IA devem integrar-se de forma segura e eficiente com aplicações e fluxos de trabalho existentes. Isto requer um planejamento arquitetônico cuidadoso para evitar a criação de novos silos ou a introdução de riscos de segurança.
- Desempenho da rede: Cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina geram tráfego massivo e de alto quantity. As arquiteturas de rede tradicionais não conseguem lidar com esses “fluxos elefantes”, levando a gargalos. Baixa latência e alto rendimento são essenciais para o desempenho superb da IA.
- Cibersegurança e conformidade: A IA introduz novas complexidades de segurança, desde a proteção de dados de treinamento confidenciais até a segurança dos próprios modelos. Abordar estas preocupações desde o início é elementary.
- Falta de habilidades especializadas: Existe uma lacuna significativa de talentos para profissionais que entendem tanto de IA quanto de infraestrutura empresarial. A qualificação das equipes em áreas como MLOps e redes prontas para IA é essencial.
AI PODs: a chave para uma infraestrutura de IA segura e escalável
Para superar estes desafios, as empresas precisam de uma estratégia de infraestrutura coesa. PODs de IA da Cisco são um conceito transformador nesse sentido. Um AI POD é um bloco de construção pré-validado e pronto para implantação que integra todos os componentes de computação, rede, armazenamento e software program necessários para executar cargas de trabalho de IA.
Ao aproveitar uma arquitetura padronizada, os Cisco AI PODs e parceiros confiáveis como a Crimson Hat simplificam a implantação, reduzem riscos e aceleram o tempo de obtenção de valor. Esta abordagem fornece um caminho claro para a expansão de projetos piloto para a produção em toda a empresa. Uma infraestrutura unificada garante que o poder computacional da GPU seja acompanhado por uma estrutura de rede de alto desempenho, tudo gerenciado sob uma estrutura operacional consistente com Crimson Hat OpenShift AI.
Cinco etapas práticas para construir um knowledge middle pronto para IA
Preparar sua organização para IA de nível empresarial requer uma abordagem estruturada.
Passo 1. Notice uma avaliação de prontidão. Comece avaliando sua infraestrutura de dados atual, recursos de rede, políticas de segurança e conjuntos de habilidades da equipe. Esta avaliação identificará lacunas críticas e ajudará a criar um roteiro prioritário.
Passo 2. Priorizar redes para IA. A rede do seu knowledge middle é o sistema nervoso central da sua estratégia de IA. Modernize-o para oferecer baixa latência e alto rendimento necessários para cargas de trabalho exigentes. As soluções baseadas em Ethernet da Cisco fornecem o desempenho necessário para garantir que os recursos da GPU sejam totalmente utilizados.
Etapa 3. Modernize os pipelines de dados. Estabeleça uma base de dados robusta. Implemente pipelines de dados modernos que forneçam dados de alta qualidade aos seus modelos de IA e aplique uma governança forte para garantir a integridade, a segurança e a conformidade dos dados.
Etapa 4. Planeje MLOps e LLMOps. Operacionalize a IA com uma abordagem disciplinada para gerenciar o ciclo de vida do modelo. Planeje operações de aprendizado de máquina (MLOps) e operações de modelo de linguagem grande (LLMOps) desde o início para automatizar o treinamento, a validação e a implantação.
Passo 5. Invista na qualificação das equipes. Colmatar a lacuna de competências investindo em formação e desenvolvimento. Equipe suas equipes de TI, ciência de dados e segurança com o conhecimento necessário para colaborar de forma eficaz em iniciativas de IA.
Seu plano para o sucesso da IA
A jornada para a IA empresarial envolve a construção de uma base resiliente, escalável e segura. Ao concentrar-se na tarefa crítica da operacionalização, você pode aproveitar o potencial transformador da IA. Uma abordagem de infraestrutura unificada, baseada em soluções comprovadas da Cisco e da Crimson Hat, estabelece as bases para o sucesso.
Para obter insights mais profundos sobre a criação de uma infraestrutura de IA preparada para o futuro, assista ao nosso webinar sob demanda. Junte-se aos meus colegas da Cisco e da Crimson Hat enquanto eles exploram esses tópicos e fornecem um guia estratégico para sua jornada empresarial de IA.