Tl; dr:
As ferramentas de IA fragmentadas estão drenando orçamentos, diminuindo a adoção e as equipes frustrantes. Para controlar os custos e acelerar o ROI, os líderes da IA precisam de soluções interoperáveis que reduzam a expansão da ferramenta e otimizem os fluxos de trabalho.
O investimento de IA está sob um microscópio em 2025. Os líderes não apenas solicitam a provar o valor da IA - eles estão sendo perguntados por que, depois de investimentos significativos, suas equipes ainda lutam para fornecer resultados.
As equipes 1 em 4 relatam dificuldade em implementar ferramentas de IA e quase 30% cita a integração e o fluxo de trabalho ineficiências como sua principal frustração, de acordo com o nosso A IA não atendida precisa de relatório.
O culpado? Um ecossistema de AI desconectado. Quando as equipes passam mais tempo lutando com ferramentas desconectadas do que entregar resultados, os líderes da IA correm o risco de custos de balão, o ROI paralisado e a alta rotatividade de talentos.
Os profissionais da IA gastam mais tempo mantendo ferramentas do que resolvendo problemas de negócios. Os maiores bloqueadores? Oleodutos manuais, fragmentação de ferramentas e obstáculos de conectividade.
Think about se cozinhar um único prato necessário usando um fogão diferente todas as vezes. Agora think about administrar um restaurante nessas condições. A escala seria impossível.
Da mesma forma, os praticantes de IA são atolados pelos dutos frágeis e demorados, deixando menos tempo para avançar e entregar soluções de IA.
A integração da IA deve acomodar diversos estilos de trabalho, seja o código-primeiro em notebooks, orientados pela GUI ou uma abordagem híbrida. Ele também deve preencher lacunas entre equipes, como ciência de dados e DevOps, onde cada grupo depende de diferentes conjuntos de ferramentas. Quando esses fluxos de trabalho permanecem isolados, a colaboração diminui e surgem gargalos de implantação.
A IA escalável também exige flexibilidade de implantação, como arquivos JAR, código de pontuação, APIs ou aplicativos incorporados. Sem um infraestrutura Isso simplifica esses fluxos de trabalho, os líderes de IA correm o risco de inovação, crescentes ineficiências e potencial de IA não realizado.
Como as lacunas de integração drenam orçamentos e recursos de IA
Os obstáculos de interoperabilidade não apenas diminuem as equipes – eles criam implicações de custo significativas.
As principais restrições de fluxo de trabalho da IA enfrentam:
- Oleodutos manuais. A configuração e manutenção tediosas puxam a IA, a engenharia, o DevOps e a TI se junta à inovação e às novas implantações de IA.
- Fragmentação de ferramentas e infraestrutura. Os ambientes desconectados criam gargalos e latência de inferência, forçando as equipes a solucionar problemas sem fim em vez de escalar a IA.
- Complexidades de orquestração. O provisionamento handbook de recursos de computação-definindo servidores, configurações do DevOps e ajuste como escalas de uso-não é apenas demorado, mas quase impossível de otimizar manualmente. Isso leva a limitações de desempenho, esforço desperdiçado e computação subutilizada, impedindo que a IA escala efetivamente.
- Atualizações difíceis. Oleodutos e silos de ferramentas frágeis tornam a integração de novas tecnologias lentas, complexas e não confiáveis.
O custo de longo prazo? Overhead de gerenciamento de infraestrutura pesado que entra no ROI.
Mais orçamento vai para os custos indiretos das soluções manuais de retalhos em vez de fornecer resultados.
Com o tempo, essas quebras de processo bloqueiam as organizações em infraestrutura desatualizada, frustram as equipes de IA e o impacto nos negócios.
Os desenvolvedores de código-primeiro preferem personalização, mas o desalinhamento da tecnologia dificulta o trabalho com eficiência.
- 42% dos desenvolvedores dizem que a personalização melhora os fluxos de trabalho da IA.
- Apenas 1 em 3 diz que suas ferramentas de IA são fáceis de usar.
Essa desconexão força as equipes a escolher entre flexibilidade e usabilidade, levando a desalinhamentos que diminuem o desenvolvimento da IA e complica os fluxos de trabalho. Mas essas ineficiências não param com os desenvolvedores. Os problemas de integração da IA têm um impacto muito mais amplo nos negócios.
O verdadeiro custo de gargalos de integração
Ferramentas e sistemas de IA desarticulados não afetam apenas os orçamentos; Eles criam efeitos de ondulação que afetam a estabilidade e as operações da equipe.
- O custo humano. Com um mandato médio de apenas 11 meses, os cientistas de dados geralmente saem antes que as organizações possam se beneficiar totalmente de seus conhecimentos. Fluxos de trabalho frustrantes e ferramentas desconectadas contribuem para a alta rotatividade.
- Oportunidades de colaboração perdidas. Apenas 26% dos profissionais da IA se sentem confiantes, confiando em seus próprios conhecimentos, fazendo colaboração multifuncional essencial para compartilhar e retenção de conhecimento.
Infraestrutura em silêncio diminui a adoção da IA. Os líderes costumam se voltar para Hiperescaladores Para economia de custos, mas essas soluções nem sempre se integram facilmente às ferramentas, adicionando atrito de again -end para as equipes de IA.
IA generativa e agênticos estão adicionando mais complexidade
Com 90% dos entrevistados esperando AI generativa e IA preditiva Para convergir, as equipes de IA devem equilibrar as necessidades do usuário com a viabilidade técnica.
Como CDAO HAWAII RAY FAGER explica:
“O uso da IA generativa em conjunto com IA preditiva realmente nos ajudou a construir confiança. Os usuários de negócios obtêm IA generativa, pois podem interagir facilmente com ele. Quando eles têm um aplicativo Genai que os ajuda a interagir com a IA preditiva, é muito mais fácil construir um entendimento compartilhado. ”
Com uma demanda crescente por generativo e Ai agênticoos profissionais enfrentam computação, escalabilidade e desafios operacionais. Muitas organizações estão colocando novas ferramentas generativas de IA, além de sua pilha de tecnologia existente, sem uma estratégia clara de integração e orquestração.
A adição de IA generativa e agêntica, sem a base para alocar eficientemente essas cargas de trabalho complexas em todos os recursos de computação disponíveis, aumenta a tensão operacional e torna a IA ainda mais difícil de escalar.
Quatro etapas para simplificar a infraestrutura de IA e cortar custos
Otimizar as operações de IA não precisa ser esmagador. Aqui estão as etapas acionáveis que os líderes podem tomar para otimizar as operações e capacitar suas equipes:
Etapa 1: Avalie a flexibilidade e adaptabilidade da ferramenta
A IA Agentic requer ferramentas modulares e interoperáveis que suportam atualizações e integrações sem fricção. À medida que os requisitos evoluem, os fluxos de trabalho da IA devem permanecer flexíveis, não restringidos pelas ferramentas e arquiteturas de bloqueio ou rígidas do fornecedor.
Duas perguntas importantes a serem feitas são:
- As equipes de IA podem conectar, gerenciar e trocar ferramentas facilmente, como LLMS, bancos de dados de vetores ou camadas de orquestração e segurança sem tempo de inatividade ou grande reengenharia?
- Nossas ferramentas de IA escalam em vários ambientes (no native, nuvem, híbrida) ou estão presos a fornecedores específicos e infraestrutura rígida?
Etapa 2: Aproveite uma interface híbrida
53% dos profissionais preferem uma interface híbrida de IA que combina a flexibilidade de codificar com a acessibilidade das ferramentas baseadas na GUI. Como explicou um líder de ciência de dados, “a GUI é elementary para a explicação, especialmente para construir confiança entre as partes interessadas técnicas e não técnicas”.
Etapa 3: otimize os fluxos de trabalho com plataformas de IA
Ferramentas de consolidação em uma plataforma unificada Reduz a costura handbook do oleoduto, elimina os bloqueadores e melhora a escalabilidade. Uma abordagem de plataforma também otimiza a orquestração de fluxo de trabalho de IA, alavancando os melhores recursos de computação disponíveis, minimizando a sobrecarga de infraestrutura e garantindo soluções de AI de baixa latência e alto desempenho.
Etapa 4: Foster colaboração multifuncional
Quando TI, a ciência de dados e as equipes de negócios estão alinhadas cedo, podem identificar barreiras de fluxo de trabalho antes de se tornarem obstáculos de implementação. O uso de ferramentas unificadas e sistemas compartilhados reduz a redundância, automatiza processos e acelera a adoção da IA.
Put together o cenário para a inovação futura de IA
A IA não atendida precisa de uma pesquisa deixa uma coisa clara: os líderes da IA devem priorizar ferramentas adaptáveis e interoperáveis - ou correr o risco de ficar para trás.
Sistemas rígidos e silenciosos não apenas diminuem a inovação e atrasa o ROI, mas também impede que as organizações respondam a avanços em movimento rápido na tecnologia de IA e empresa.
Com 77% das organizações já experimentando a IA generativa e preditiva, os desafios de integração não resolvidos só se tornarão mais caros ao longo do tempo.
Os líderes que abordam as ineficiências de expansão e infraestrutura de ferramentas agora reduzirão os custos operacionais, otimizarão os recursos e verão retornos de IA de longo prazo mais fortes de longo prazo
Torne o completo DataRobot UNET AI precisa de relatório Para saber como as principais equipes de IA estão superando obstáculos de implementação e otimizando seus investimentos na IA.
Sobre o autor
Might Masoud é um cientista de dados, advogado da IA e líder de pensamento treinado em estatísticas clássicas e aprendizado de máquina moderno. No DataRobot, ela projeta estratégia de mercado para o produto de governança da DataRobot AI, ajudando as organizações globais a derrotar o retorno mensurável dos investimentos da IA, mantendo a governança e a ética corporativa.
Might desenvolveu sua base técnica através de diplomas em estatística e economia, seguida por um mestrado em análise de negócios da Schulich Faculty of Enterprise. Este coquetel de experiência técnica e de negócios moldou pode como praticante de IA e líder de pensamento. Might oferece a IA ética e as palestras de IA éticas e democratizando as comunidades acadêmicas e de negócios.
Kateryna Bozhenko é gerente de produto da produção de IA na DataRobot, com uma ampla experiência na construção de soluções de IA. Com diplomas na administração internacional de negócios e saúde, ela é apaixonada por ajudar os usuários a fazer com que os modelos de IA funcionem efetivamente para maximizar o ROI e experimentar a verdadeira magia da inovação.