Indo além dos projetos-piloto de IA para obter valor escalável

Passar de projetos-piloto isolados de IA para a adoção em grande escala pelas empresas continua sendo um desafio significativo para muitas organizações.

Embora a experimentação com modelos generativos seja agora comum, o processo de industrialização dessas ferramentas — incorporando-as em estruturas essenciais de governança, segurança e integração — frequentemente encontra obstáculos. Para preencher a lacuna entre o investimento e os retornos operacionais tangíveis, a IBM lançou um novo modelo de serviço. Seu objetivo é ajudar as empresas a montar, em vez de apenas construir, sua infraestrutura interna de IA.

Adotando um modelo de consultoria baseado em ativos

As abordagens tradicionais de consultoria geralmente dependem muito do trabalho manual para lidar com questões de integração, um processo que pode ser lento e caro. A IBM faz parte de uma mudança que visa alterar isso por meio de um serviço de consultoria baseado em ativos. Esse modelo combina expertise em consultoria padrão com uma biblioteca de ativos de software pré-construídos, projetados para ajudar os clientes a construir e governar suas próprias plataformas de IA com eficiência.

Em vez de encomendar um desenvolvimento personalizado para cada novo fluxo de trabalho, as organizações podem utilizar os ativos arquitetônicos existentes para redesenhar processos e conectar agentes de IA a sistemas legados. Isso permite que as empresas dimensionem novas aplicações de agentes e obtenham valor sem a necessidade de grandes mudanças em sua infraestrutura central, modelos de IA ou provedores de nuvem escolhidos.

Navegando em um ambiente multicloud

Uma preocupação comum dos líderes empresariais é a dependência de um único fornecedor, especialmente ao adotar plataformas proprietárias. A estratégia da IBM reconhece a realidade diversificada dos cenários de TI empresarial. O serviço é construído sobre uma base de vários fornecedores, compatível com Amazon Web Services, Google Cloud e Microsoft Azure, bem como com a própria plataforma watsonx da IBM.

Essa flexibilidade se estende ao suporte a modelos, acomodando variantes de código aberto e fechado. Ao permitir que as empresas aproveitem seus investimentos atuais em tecnologia, em vez de forçar uma substituição completa, o serviço aborda uma barreira fundamental à adoção: o medo de acumular dívida técnica ao mudar de ecossistema.

O núcleo técnico desta oferta é o IBM Consulting Advantage, a plataforma de entrega interna da empresa. Tendo utilizado este sistema em mais de 150 projetos com clientes, a IBM relata que aumentou a produtividade dos consultores em até 50%. A premissa é que, se estas ferramentas aceleram a entrega para as próprias equipes da IBM, elas devem oferecer velocidade e eficiência semelhantes para os clientes.

O serviço também fornece acesso a um mercado de agentes e aplicativos de IA específicos do setor. Para os líderes empresariais, isso promove um foco “primeiro na plataforma”, desviando a atenção do gerenciamento de modelos individuais para a supervisão de um ecossistema coeso de agentes digitais e trabalhadores humanos.

Implementando uma abordagem centrada na plataforma para ampliar o valor da IA

A verdadeira eficácia dessa estratégia centrada na plataforma é melhor demonstrada por meio da implantação no mundo real. A Pearson, empresa global de aprendizagem, está atualmente usando esse serviço para construir uma plataforma personalizada. Sua implementação combina a experiência humana com assistentes de agentes de IA para gerenciar o trabalho diário e a tomada de decisões, mostrando a função da tecnologia em um ambiente operacional ao vivo.

Da mesma forma, uma empresa de manufatura empregou a solução da IBM para formalizar sua estratégia de IA generativa. O foco estava em identificar casos de uso de alto valor, testar protótipos direcionados e alinhar a liderança em torno de um plano escalável. O resultado foi a implantação de assistentes de IA usando várias tecnologias em um ambiente seguro e governado, estabelecendo uma base para uma expansão empresarial mais ampla.

Apesar dos holofotes sobre a IA generativa, traduzir o investimento em impacto financeiro mensurável não é automático.

“Muitas organizações estão investindo em IA, mas alcançar valor real em escala continua sendo um grande desafio”, afirma Mohamad Ali, vice-presidente sênior e chefe da IBM Consulting. “Abordamos muitos desses desafios internamente, usando IA para transformar nossas próprias operações e entregar resultados mensuráveis. Isso nos dá um manual comprovado para ajudar os clientes a ter sucesso.”

A conversa do setor está mudando gradualmente das capacidades de modelos de linguagem grandes (LLMs) individuais para a arquitetura necessária para executá-los com segurança e eficácia. O sucesso na expansão da IA e na obtenção de valor dependerá muito da capacidade da organização de integrar essas soluções sem criar novos silos de dados ou operacionais. Os líderes devem garantir que, ao adotarem fluxos de trabalho agenticos pré-construídos, eles mantenham padrões rigorosos para a linhagem e governança dos dados.

Veja também: JPMorgan Chase trata os gastos com IA como infraestrutura essencial

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