No evento Red Hat Summit e Ansible Fest em Boston, este mês, o burburinho e as promessas exageradas em torno da inteligência artificial generativa cederam espaço para debates sobre como as organizações podem realmente construir e implementar a IA para seus próprios negócios, utilizando seus próprios dados. Naturalmente, como se trata de um Summit da Red Hat, os temas centrais como código aberto, com o lançamento do Red Hat Enterprise Linux 10, e automação e gerenciamento com o Ansible, também foram amplamente discutidos. Contudo, assim como em diversas ocasiões atuais, a IA dominou consideravelmente as conversas, mas, ao menos, de maneira prática e crítica.
Em vez de se concentrar nas áreas mais exageradas da IA, como assistentes virtuais — que uma pesquisa recente da Aberdeen/ZDNet revelou ter interesse limitado para a maioria dos usuários — a maioria das sessões e até anúncios significativos se concentraram em tecnologias e estratégias imediatamente aplicáveis que as empresas podem usar para otimizar o uso da IA, sempre respeitando a segurança e a eficiência ao alavancar seus próprios dados. Por exemplo, houve uma ênfase significativa no processo de inferência, que envolve a execução de um modelo de IA com novos dados para fazer previsões ou decisões. Anúncios sobre tecnologias como vLLM e llm-d oferecem melhores opções de escalabilidade e implantação, simplificando as complexidades da inferência ao distribuir a carga computacional. Pesquisas da Aberdeen mostram que uma parte considerável das empresas está interessada em implementar inferência de IA internamente, com 37% delas buscando soluções personalizadas que utilizem seus próprios dados para atender a necessidades específicas, melhorando a soberania dos dados e o controle interno.
Além da inferência, também se discutiu muito sobre tecnologias agentes e novas soluções que podem ajudar as empresas a automatizar e integrar agentes de IA sob medida. Muitas dessas conversas giraram em torno do MCP (Model Context Protocol), um novo padrão de código aberto desenvolvido para facilitar a criação de agentes utilizando dados personalizados e integrados a serviços específicos. Novamente, em vez de se focar em assistentes de IA e chatbots supervalorizados, o Summit analisou essa tecnologia pela sua capacidade de auxiliar negócios na automação de tarefas críticas, otimização de operações e liberação de recursos humanos para iniciativas mais estratégicas. Discussões francas sobre as implicações de segurança também foram bem-vindas, especialmente considerando que algumas questões pendentes, como autenticação, devem ser aperfeiçoadas na próxima versão do MCP.
Essa temática se alinhou a uma das discussões mais apreciadas do Summit, sobre como possibilitar a utilização segura da IA no contexto empresarial. Embora debates sobre IA frequentemente incluam questões sobre a integridade dos dados — especialmente quando se tratam de modelos de linguagem amplos (LLMs) públicos — conversas sobre as implicações de segurança ao construir e implementar IA são raras. Isso também reflete a pesquisa que a Aberdeen tem realizado sobre o uso de IA nas empresas, revelando que a cibersegurança é a maior preocupação para as organizações que desejam alavancar a IA e o principal obstáculo à sua eficaz implementação.
Será interessante observar se a IA seguirá o mesmo caminho de outras tecnologias supervalorizadas. Já existem argumentos convincentes de que a percepção pública sobre a IA pode estar em declínio. No entanto, em ciclos de hype anteriores, testemunhamos que, precisamente quando as previsões exageradas se mostram infundadas é o momento em que empresas e usuários práticos começam a utilizar a tecnologia de maneira efetiva, fora do contexto do hype. Observando o foco do Red Hat Summit/Ansible Fest nas aplicações práticas e prontas para o mercado da IA, pode ser que este fenômeno esteja ocorrendo neste momento.
Referencia: ZDNet
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