A revolução da IA é uma revolução de dados: por que o armazenamento é mais importante do que nunca (O Programa - LTO)

Líderes de pensamento A revolução da IA é uma revolução de dados: por que o armazenamento é mais importante do que nunca

O Programa LTO

O fácil acesso aos dados e a capacidade de utilizá-los de maneiras significativas sempre foram importantes, mas na era da IA, aprendizado de máquina e análise de dados, tornou-se absolutamente essencial. O mercado global de IA, atualmente avaliado em mais de US$ 390 bilhões, deve ultrapassar US$ 826 bilhões até 2030. No entanto, esse crescimento depende da tecnologia de IA continuar a evoluir e aumentar o valor aplicável. Conseguir isso requer grandes quantidades de dados.

Organizações em todo o mundo armazenaram aproximadamente 7,2 zettabytes (ZB) de dados em 2024, e espera-se que esse número cresça para 15,1 ZB até 2027. Esse grande crescimento ressalta a necessidade de soluções de armazenamento confiáveis e acessíveis que possam lidar com as crescentes demandas de dados.

A explosão de aplicativos orientados por IA em todos os setores, desde finanças e saúde até manufatura e varejo, acelerou ainda mais a demanda por conjuntos de dados vastos e bem preparados. Os sistemas de IA prosperam com dados, usando-os para refinar algoritmos, aprimorar modelos preditivos e otimizar a automação. De acordo com empresas líderes como a IDC, quanto mais dados de alta qualidade uma organização tiver, mais ela poderá melhorar a eficácia dos resultados da IA para permitir uma tomada de decisão mais inteligente e impulsionar a eficiência operacional. No entanto, o desafio não está apenas em coletar e gerar grandes quantidades de dados, mas em garantir sua retenção e acessibilidade a longo prazo. Sem soluções de armazenamento adequadas, as empresas correm o risco de perder informações valiosas que podem moldar a próxima onda de avanços da IA.

A importância dos dados para a IA

Para que a IA continue avançando em seu ritmo atual, ela deve melhorar consistentemente em eficiência e precisão. A única maneira de conseguir isso é fornecendo aos modelos de IA dados contínuos e de alta qualidade para treinamento. Os conjuntos de dados usados para treinar grandes modelos de linguagem (LLMs) cresceram a uma taxa surpreendente, triplicando de tamanho a cada ano desde 2010. Por exemplo, o GPT-2 foi treinado em um conjunto de dados contendo cerca de 3 bilhões de palavras, enquanto o GPT-4, lançado apenas quatro anos depois, foi treinado em aproximadamente 9,75 trilhões de palavras.

Essa rápida expansão dos conjuntos de dados de treinamento de IA apresenta um desafio significativo: como armazenar grandes quantidades de dados de alta qualidade de maneira econômica. Como os sistemas de IA consomem grandes quantidades de dados baseados em texto existentes, incluindo livros, artigos e trabalhos de pesquisa, as organizações correm o risco de esgotar o material gerado por humanos de alta qualidade. Isso pode forçar os desenvolvedores de IA a confiar em conteúdo gerado por IA para treinamento futuro, levando a possíveis problemas, como precisão reduzida, diminuição da criatividade e aumento da repetição. Para combater esse risco, as organizações devem priorizar a retenção da maioria dos dados que geram, pois podem se tornar um recurso valioso para treinar modelos de IA no futuro. Essa necessidade impulsiona a demanda por soluções de armazenamento robustas, escaláveis e de longo prazo.

Data Analytics como vantagem competitiva: não há IA sem IA

A análise orientada por IA tornou-se a base da estratégia de negócios moderna, oferecendo às organizações a capacidade de descobrir padrões, prever tendências e tomar decisões mais rápidas e inteligentes. Mas, embora a IA receba os holofotes, é fácil ignorar a base desconhecida por trás de tudo: dados. Mais especificamente, a infraestrutura que disponibiliza décadas de dados quando e onde são necessários – o que agora chamamos de Information Archive (IA).

A IA como um reservatório profundo de conhecimento organizacional, muitas vezes alojado em armazenamento escalável e econômico, como fita. É onde grandes volumes de dados estruturados e não estruturados são preservados, não apenas para conformidade, mas para alimentar a inovação potencial que leva a vantagens competitivas. Quando chega a hora de treinar modelos de IA, grandes conjuntos de dados são temporariamente extraídos desse arquivo para sistemas de alto desempenho. Quando o treinamento é concluído, os dados retornam ao IA para retenção de longo prazo. Esse ciclo de acesso e preservação possibilita o desenvolvimento contínuo da IA.

A capacidade de uma organização de tomar decisões de alto impacto e orientadas por dados não depende apenas das ferramentas de IA mais recentes. Depende se você pode acessar e reter as informações corretas, ao longo do tempo, em escala e sem sacrificar a eficiência de custos. Bem feita, a análise de dados pode personalizar as experiências do cliente, simplificar as operações e girar rapidamente em resposta às mudanças nos mercados. No entanto, tudo isso depende de uma estratégia de dados de longo prazo que vê a coleta de informações não como um problema de armazenamento, mas como um ativo estratégico. O futuro pertence às organizações que tratam seus dados históricos como um recurso vivo, que continua a crescer em valor a cada insight orientado por IA.

Novas oportunidades para uma tecnologia comprovada

O aumento de aplicativos de IA orientados por dados introduz novas demandas por soluções de armazenamento. As organizações exigem um sistema que permita o armazenamento de longo prazo de conjuntos de dados massivos, garantindo acessibilidade, sustentabilidade e segurança. Além disso, com o aumento dos ataques cibernéticos – estima-se que os custos globais de crimes cibernéticos cheguem a US$ 10,5 trilhões anualmente até 2025 – a segurança dos dados tornou-se uma consideração crítica para qualquer solução de armazenamento. Muitas empresas podem buscar instintivamente tecnologias de armazenamento de ponta e recém-desenvolvidas para atender a esses requisitos. No entanto, devido à necessidade de armazenamento confiável agora, as organizações devem considerar uma tecnologia existente que já provou sua confiabilidade: o armazenamento em fita.

Durante décadas, muitas organizações estabelecidas confiaram no armazenamento em fita, mesmo quando as empresas mais novas e nativas da nuvem o ignoraram. No entanto, o ressurgimento da IA, aprendizado de máquina e análise avançada de dados forneceu novos casos de uso para essa tecnologia testada e comprovada. O armazenamento em fita oferece uma combinação poderosa de escalabilidade, flexibilidade, eficiência de custos e segurança, tornando-o uma solução ideal para gerenciar cargas de trabalho massivas de IA e ML. Ao contrário de muitas outras soluções de armazenamento, a fita é altamente sustentável, pois não consome energia durante o armazenamento de dados, reduzindo significativamente sua pegada de carbono. Além disso, sua capacidade offline fornece uma camada extra de proteção contra ameaças de segurança cibernética, como ataques de ransomware, pois os dados armazenados em fita são inerentemente imunes a violações remotas.

As soluções modernas de armazenamento em fita evoluíram para atender às demandas de IA e análise de dados. Com os mais recentes avanços na tecnologia de fita de alta capacidade, as empresas podem armazenar petabytes de dados por uma fração do custo das soluções tradicionais baseadas em nuvem. Além disso, a longevidade da fita, muitas vezes superior a 30 anos, garante que as organizações possam preservar conjuntos de dados valiosos sem o risco de degradação dos dados. Isso o torna uma opção altamente atraente para empresas que buscam preparar sua infraestrutura de dados para o futuro, mantendo a eficiência de custos.

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A revolução da IA e dos dados

A revolução contínua da IA é fundamentalmente uma revolução de dados. As organizações que não priorizam o armazenamento e a acessibilidade de dados correm o risco de ficar para trás em um mundo cada vez mais orientado por dados. Mais dados equivalem a mais oportunidades de inovação e diferenciação competitiva. Ao adotar soluções de armazenamento escaláveis e seguras, incluindo o potencial renovado da fita, as organizações podem garantir que permaneçam na vanguarda dos avanços da IA e da tomada de decisões orientada por dados. À medida que as empresas continuam a navegar pelas complexidades do crescimento impulsionado pela IA, aquelas que reconhecem a importância da retenção de dados e das soluções de armazenamento inteligente serão as que prosperarão no futuro centrado em dados.

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