Gestão de dados pode otimizar IA em até 60%, diz especialista
Destaques
- •Especialista da Hitachi Vantara aponta que a organização de dados é crucial para a eficiência da IA.
- •Otimização da infraestrutura existente pode reduzir a demanda por novos recursos computacionais e energéticos.
- •Empresas devem priorizar a gestão de dados para extrair o potencial máximo de suas capacidades de IA.
A corrida global pela Inteligência Artificial (IA) tem impulsionado investimentos bilionários em infraestrutura de data centers e ampliação da rede elétrica. No entanto, um ponto crucial tem sido negligenciado: a forma como os dados são armazenados, movimentados e processados. Segundo Simon Ninan, vice-presidente sênior de Estratégia de Negócios na Hitachi Vantara, empresas que adotam boas práticas de organização e gestão de dados podem elevar a eficiência da capacidade computacional em até 60%.
A maior parte do debate sobre a expansão da IA se concentra na oferta de capacidade computacional, energia, terrenos, hardware e regulamentação. Contudo, a falta de atenção à gestão de dados leva ao desperdício de recursos. Ninan chama esse fenômeno de "computação fantasma" (phantom compute), onde recursos alocados permanecem ociosos ou executam tarefas de baixo valor devido à ineficiência no armazenamento de dados. Essa capacidade existe apenas no planejamento, sem se traduzir em desempenho real.
O gargalo da infraestrutura de IA
A IA depende fundamentalmente de dados. Muitas organizações ainda operam com grandes volumes de informações desestruturadas, redundantes ou sem valor para os modelos de IA. Isso resulta em consumo desnecessário de recursos computacionais, aumento de custos operacionais e redução da eficiência da infraestrutura. As ineficiências nos data centers são, portanto, um dos principais gargalos para a IA, mais do que a quantidade de hardware disponível.
Com uma estratégia eficiente de gestão de dados e otimização de processos, seria possível aumentar em até 30% a utilização das GPUs (Unidade de Processamento Gráfico) e reduzir a demanda por capacidade computacional entre 30% e 40%, sem comprometer o desempenho das aplicações de IA.
Mudança de perspectiva e prioridades
Essa mudança de perspectiva começa a se refletir em dados. O Relatório Global sobre o Estado da Infraestrutura de Dados 2025, da Hitachi Vantara, revelou que 35% das instituições financeiras apontam a gestão do crescimento dos dados como sua principal prioridade de armazenamento. No entanto, apenas 10% afirmam priorizar plataformas de armazenamento preparadas para IA, indicando que a expansão da infraestrutura ainda domina a agenda.
A questão fundamental que se coloca é se as empresas realmente necessitam de mais capacidade computacional ou se ainda não aprenderam a extrair todo o potencial da infraestrutura e dos dados que já possuem. A otimização dos recursos existentes surge como um caminho mais eficiente e sustentável para o avanço da IA.
