O segundo dia da TechEx North America foi um exame mais profundo e crítico da IA nas empresas, mas com uma tendência otimista. O programa de IA e Big Data começou com referência ao que foi chamado de “cemitério de IA” – isto é, projetos de IA que parecem ter um bom desempenho no piloto, mas não parecem funcionar bem no mundo real. Apesar da presença do que pode ser um termo negativo, vários palestrantes e sessões abordaram formas pelas quais as empresas com visão de futuro talvez nunca tenham que experimentar o cemitério tecnológico.
As diferentes apresentações do segundo dia deste evento mergulharam mais profundamente nas questões generalizadas que podem estar afetando as implantações de IA. As sessões nos cursos de implementação, ROI e adoção de IA empresarial tomaram os pilotos paralisados como ponto de partida e tentaram determinar as razões por trás dos projetos hesitantes. Houve muitos conselhos sólidos para as organizações, com sessões sobre como focar a IA de agentes em áreas de negócios específicas, construir bases de dados prontas para agentes (planejando o sucesso nos bastidores) e as realidades da cobrança de IA baseada em tokens nas finanças da empresa.
A nível infra-estrutural, houve também discussões mais profundas sobre se as empresas deveriam comprar ou construir infra-estruturas físicas para os seus projectos de IA, e as melhores formas de criar durável ROI em dados e projetos de IA quando todos os muitos fatores afetados são levados em devida consideração.
Em projetos onde a implementação da IA fica estagnada, a questão central poderia ser resumida no conceito de “copiloto pessoal”. Isso funciona bem na mesa de um único funcionário e em seus fluxos de trabalho individuais, mas na verdade não se adapta a um departamento inteiro – muito menos a uma empresa inteira. Muitas empresas relatam ter orçamento para iniciar esses experimentos de IA no nível do usuário único, e geralmente há ótimos resultados. Quando esse usuário é um executivo C-suite, uma eficiência alcançada pessoalmente tende a aumentar os níveis de entusiasmo em torno da empresa, o que deve ser considerado positivo. Mas a transição deste ponto para mudanças significativas em toda a empresa é onde muitas organizações encontram suas dificuldades e obstáculos individuais. Aqui estava a essência das atividades do segundo dia no salão de exposições e nos numerosos palcos do Centro de Convenções San José McEnery.
Problemas cibernéticos
Apesar do uso de termos como “paralisado” e “difícil de escalar”, na fase Cyber Security and Cloud Expo, os palestrantes citaram a velocidade com que as empresas e organizações adotam sistemas de IA agentes como causa de uma “lacuna de velocidade”. Onde as implantações de IA são bem-sucedidas, elas ganham força rapidamente! Mas os problemas de segurança e governação surgem quando as unidades de negócio adotam a IA generativa mais rapidamente do que a equipa de segurança consegue governar e garantir a segurança da empresa.
Tal como a proverbial faca de dois gumes, a IA pode ser considerada uma força que muda e pode melhorar tanto o ataque como a defesa no espaço da segurança cibernética. Existem os problemas criados internamente por agentes ilimitados e grandes modelos de linguagem, além da adição aos arsenais de ferramentas de varredura de IA dos invasores que podem identificar possíveis explorações.
Também prevaleceu entre as mesas-redondas e os discursos principais o antigo tema da Shadow IT, agora apresentado na sua nova forma de Shadow AI. Se a equipe colocar material confidencial em ferramentas não sancionadas, por exemplo, ou se os sistemas de IA aprovados forem mal limitados e gerenciados, a superfície de ataque poderá se expandir sem que a equipe de segurança cibernética sequer esteja ciente de que isso está acontecendo. Portanto, a governação de dados e a supervisão do sistema estão a tornar-se mais interligadas do que antes – esta foi a mensagem tanto das vertentes de segurança cibernética do programa, como também dos elementos Cloud e Big Data.
Para funções puramente de cibersegurança, a confiança zero foi apresentada como uma resposta à adoção desenfreada da IA fora dos auspícios das equipas de cibersegurança – a adoção da posição de “negação por defeito” tanto para humanos como para máquinas. A prova de identidade e os níveis de privilégio também devem ser aplicados aos serviços e agentes; dessa forma, os fluxos de trabalho automatizados estão sujeitos aos mesmos modelos de permissão que todos os outros elementos da pilha de TI.
O segundo dia da TechEx North America certamente não foi uma rejeição das ambições de IA dos tomadores de decisão – o papel da IA e até mesmo dos agentes eram fatos aceitos entre palestrantes, líderes de pensamento e delegados no evento. Mas houve detalhes e considerações apresentados por representantes de diferentes indústrias e funções empresariais, cada um com coisas positivas e perspicazes para contribuir. Cada um colocou as suas preocupações e entusiasmos sobre a mesa, contribuindo para as discussões em torno da implementação da IA em 2026.
A marcha dos robôs
E ainda havia muita excitação em muitas áreas da sala de conferências. Os robôs humanóides em exibição foram uma fonte de muito entusiasmo (todos parecem adorar um andróide adorável!), Mas de forma mais pragmática, a nova faixa de IA física atraiu alguns dos maiores públicos do programa. Vários delegados fora da área citaram a codificação de software como o local que primeiro produziu resultados positivos com o uso de grandes modelos de linguagem em ambientes profissionais. E também veio de muitos lugares a opinião de que os sistemas físicos automatizados serão o próximo segmento da indústria a beneficiar do trabalho concertado em torno de novos modelos e dos seus recursos práticos.
É improvável que os modelos de IA no centro da IA física da próxima geração sejam LLMs (embora sejam úteis se os dispositivos forem projetados para interagir com humanos) e, à medida que tais modelos se desenvolvem e emergem de seus estágios de pesquisa, é a série TechEx Events que será a primeira a mostrá-los e apresentá-los, e como eles podem funcionar de forma viável em contextos de negócios.
Novas vertentes de aprendizagem para o evento
O evento deste ano contou com uma injeção bem-vinda de codificação pragmática, com sessões de aprendizado prático que levaram os participantes a criar seus próprios modelos de agentes de IA, com lições sobre como os agentes podem se aprimorar, diretamente a partir de instâncias interativas do Google Colab. O TechEx Learning Hub também contou com workshops da Nvidia e do sempre popular Google Hackathon, com alunos com habilidades variando desde aqueles que precisavam ser introduzidos em um IDE até aqueles que já possuíam habilidades de software bem ajustadas. Colocar o aprendizado em prática é o objetivo deste evento, sejam os tomadores de decisão de alto escalão aprendendo lições sobre as melhores práticas estratégicas ou os desenvolvedores transformando ideias criativas em realidade.
A TechEx pega o que há de mais moderno e o destila através das lentes dos negócios; pragmático, mas voltado para o futuro. Acompanhe a próxima etapa da TechEx em Amsterdã em setembro – quem sabe até que ponto podemos ter progredido no espaço de quatro meses?
(Fonte da imagem: Eventos TechEx)
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