Prepare a sua estratégia de IA para o futuro com a resiliência dos dados

As novas ferramentas de IA generativa conquistaram corações e mentes com o seu potencial para impulsionar mudanças socioeconómicas à escala global. Estimativas moderadas sugerem que a implementação de tecnologias de IA/ML nas empresas pode conduzir a uma melhoria de 35% na produtividade. Os otimistas da IA afirmam que o potencial de aumento da eficiência é ainda maior. Em todo o caso, não há sinais de paragem.

Um inquérito realizado pela Gartner no quarto trimestre de 2023 revelou que a IA generativa (GenAI) emergiu como a tecnologia de IA mais prevalecente na empresa, apresentando a menor barreira de adoção. Um número significativo de 29% dos entrevistados relatou implantação ativa e uso de IA generativa. A maioria destas empresas (34%) indicou que utiliza principalmente a IA generativa através de aplicações existentes, como o Microsoft Copilot ou o Adobe Firefly. Esta abordagem foi considerada mais popular do que outras opções, incluindo a personalização de modelos de GenAI com engenharia imediata (25%), a formação ou o aperfeiçoamento de modelos de GenAI personalizados (21%) ou a utilização de ferramentas de GenAI autónomas, como o ChatGPT ou o Gemini (19%).

O principal obstáculo à adoção da IA é a demonstração do seu valor (49%). Cerca de 39% das empresas também referem que a falta de dados é um dos seus principais desafios na adoção da IA.

Os desafios relacionados com o trabalho com os LLM incluem lacunas de conhecimento, problemas de funcionalidade e alucinações. Os entusiastas da IA que tentam adotar a IA generativa nas suas empresas procuram treinar as suas aplicações de IA utilizando os dados disponíveis da empresa, uma vez que isto conduz a resultados de GenAI mais precisos, com conhecimento do negócio e acionáveis. É por isso que uma das principais abordagens para mitigar os riscos associados aos resultados da IA é a Retrieval Augmented Generation (RAG). Permite que as equipas de IA aumentem os LLM com conhecimentos específicos do negócio, tais como bases de dados internas da empresa, para aumentar a precisão das respostas.

Uma vez que qualquer modelo de IA/ML é tão bom quanto os dados com que o treina, nunca houve um momento em que manter os dados da empresa protegidos fosse tão crucial como atualmente, com o aumento da IA generativa. Durante muito tempo, as empresas compreenderam o valor do armazenamento e da análise dos dados empresariais. No entanto, com a GenAI e a RAG, especificamente, a qualidade e a disponibilidade dos dados tornaram- -se ainda mais críticas.

Dada a natureza intensiva de dados da IA e os seus requisitos de dados exponenciais, as empresas que estão a considerar a implementação de IA/ ML também devem considerar a sua estratégia de cópia de segurança. É crucial garantir a segurança, a disponibilidade e a escalabilidade dos dados. Uma infraestrutura de backup robusta, segura e à prova de falhas não é apenas uma necessidade, mas um complemento estratégico para uma estratégia abrangente de IA e análise.

A solução Arcserve Unified Data Resilience oferece toda a cobertura necessária para os dados corporativos, com backup simplificado, proteção contra malware e prevenção contra perda de dados. Estes recursos garantem que a sua empresa possa sempre aproveitar ao máximo as oportunidades que as tecnologias de ponta oferecem.

A Arcserve é a única empresa no mercado que pode oferecer proteção para todo o tipo de carga de trabalho: backup em disco, fita e cloud, além de backup de dados SaaS, appliances de armazenamento imutável e soluções de disponibilidade contínua que podem ser essenciais para os seus aplicativos de IA.

Para saber mais sobre os componentes da solução Arcserve Unified Data Resiliency, visite arcserve.com.

Conteúdo co-produzido pela MediaNext e pela Arcserve