O programa de IA e Big Data do segundo dia da TechEx North America referiu-se pelo menos uma vez ao “cemitério de IA”, referindo-se ao grande número de pilotos que nunca se tornam sistemas duráveis. Essa frase deu o tom. A pergunta era uma prova.
O curso de implementação, ROI e adoção de IA empresarial lidou com a parte difícil do trabalho de IA. Suas sessões abordaram pilotos paralisados, IA agente para impacto nos negócios, a passagem da experimentação para o impacto, a decisão de comprar ou construir, e ROI durável e tomada de decisão autônoma. Um sistema tem de ser adoptado, governado e medido antes de merecer ser considerado bem sucedido.
A sessão no cemitério de IA foi útil porque nomeou o padrão de falha. Muitas empresas têm orçamento suficiente para iniciar experiências de IA e atenção executiva suficiente para divulgá-las. Menos têm a qualidade dos dados, o design do processo, a autoridade operacional e o controle de risco para mantê-los funcionando.
Uma sessão do segundo dia sobre como ir além dos copilotos em direção à IA agente enquadrou a questão como impacto nos negócios e não como novidade. Os copilotos têm sido úteis como ferramentas de produtividade individuais, mas o seu valor é muitas vezes difícil de medir. Os agentes prometem uma conexão mais estreita com os processos de negócios, mas também aumentam a necessidade de limites. Um agente que pode atuar em sistemas tem que ser avaliado pela qualidade da ação.
Esse ponto está diretamente ligado ao curso Futuro da IA. O tema de abertura, a confiança como vantagem competitiva, foi um contrapeso útil à velocidade. O programa tratou de transparência, governança, regulamentação, análise bancária e risco. Também incluiu material da Hex sobre agente de dados, com avaliação e governança integradas. A IA Agentic não amadurecerá em ambientes empresariais se a avaliação permanecer informal.
A governança apareceu em diversas formas. Houve uma governação multifuncional, que reflete a realidade de que o risco da IA não pertence à área jurídica, de segurança ou de engenharia. Houve governança na camada de dados, onde a confiança depende da linhagem e da qualidade. Havia governança em torno das personas dos agentes e das pilhas de risco, onde as empresas precisavam entender o que um agente de IA pode saber e fazer. A sessão bancária deu ao tema um enfoque setorial, uma vez que os serviços financeiros têm menos espaço para garantias indefinidas sobre automação.
A Semana da Transformação Digital exerceu a mesma pressão do segundo dia na entrega de negócios. O programa foi construído em torno de casos de uso reais, impacto nos negócios, ROI, agentes de IA baseados em APIs, prontidão para mudanças, transformação de serviços governamentais, inovação na cidade e conversão de dados em valor financeiro. O material de preparação para a mudança foi especialmente importante. A IA falha porque os funcionários não alteram as rotinas, os gestores não alteram os incentivos ou os dados necessários para uso diário nunca aparecem no lugar certo.
Sessões envolvendo o DMV e a cidade de San Jose colocaram a IA e a transformação dentro do serviço governamental. No governo, a medida da qualidade inclui fiabilidade, acesso, explicabilidade e confiança pública. O material da Dow sobre a transformação de dados em dólares situava-se no lado comercial do mesmo argumento. Em ambos os casos, o valor depende da ligação do trabalho de dados com um resultado responsável.
O programa do segundo dia da Cyber Security and Cloud Expo expandiu o risco. Seu curso empresarial que prioriza a nuvem tratou de ameaças lideradas por IA, segurança na nuvem, “lacuna de velocidade GenAI”, inteligência de ameaças, segurança de identidade e governança de IA. O programa cibernético tratou a IA como uma força que muda tanto o ataque quanto a defesa. Pode ajudar a automatizar o trabalho defensivo, mas também pode acelerar o uso indevido, ampliar as rotas de fuga e aumentar a pressão sobre os controles existentes.
A frase “gap de velocidade” foi usada várias vezes durante o segundo dia. As unidades de negócios estão adotando a IA generativa mais rápido do que muitas equipes de segurança conseguem supervisioná-la: as ferramentas chegam primeiro, as políticas e o monitoramento chegam depois. As sessões sobre jailbreak e vazamento de dados esclareceram esse ponto de forma mais concreta. Se a equipe colocar material confidencial em ferramentas não sancionadas ou se os sistemas de IA aprovados forem mal delimitados, a segurança da nuvem e a governança de dados se tornarão a mesma coisa.
A confiança zero foi apresentada como uma resposta, com uma interpretação mais forte de confiança zero que agora deve incluir sistemas de IA, agentes e os dados ao seu redor. A identidade não se limita a usuários humanos, mas serviços, agentes e fluxos de trabalho automatizados também exigem modelos de permissão. A empresa que prioriza a nuvem está, portanto, se tornando um lugar onde a identidade, a classificação de dados, a governança de IA e a detecção de ameaças fazem parte dos mesmos mecanismos de controle.
(Fonte da imagem: TechEx/TechForge)
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