IA generativa para empresas: como se preparar para liderar com tecnologia

A IA generativa para empresas deixou de ser uma promessa do futuro para se tornar uma necessidade urgente do presente. Sua adoção está se acelerando em setores-chave como finanças, saúde, manufatura, varejo e tecnologia, abrindo oportunidades sem precedentes para automatizar processos, personalizar experiências e escalar operações com eficiência.

No entanto, adotar a IA generativa não é tão simples quanto “conectar um modelo” e começar a obter resultados. Isso envolve desafios técnicos, de segurança, conectividade, infraestrutura e governança que muitas organizações ainda não estão preparadas para enfrentar.

Neste artigo, compartilharemos uma visão completa sobre como se preparar para implementar a IA generativa para empresas com sucesso. Abordaremos esse tema a partir de quatro pilares fundamentais: nuvem, cibersegurança, rede e infraestrutura.

Qual é a infraestrutura necessária para escalar a IA generativa?

A IA generativa para empresas precisa de mais do que boas intenções: ela requer uma infraestrutura técnica robusta e escalável. Nesse sentido, nosso líder de nuvem, Nehuen Natero, explica: “Escalar a infraestrutura na nuvem para IA generativa não se trata apenas de adicionar mais capacidade, mas de fazê-lo com eficiência e controle. Os maiores desafios que resolvemos para nossos clientes são a gestão de custos, a elasticidade em picos de demanda e a interoperabilidade entre nuvens”.

Se você está avaliando a adoção da IA generativa, o primeiro passo é garantir que você tenha um ambiente de nuvem preparado para suportar as exigências de treinamento e execução de modelos de grande volume.

Os requisitos mínimos que você deve considerar

• Capacidade de computação elástica, idealmente com acesso a nós de processamento paralelo.
• Unidades de processamento gráfico (GPU), fundamentais para acelerar tarefas de treinamento.
• Armazenamento de alta velocidade para lidar com grandes volumes de dados não estruturados.
• Governança do ambiente de nuvem, com rastreabilidade, segurança e controle de custos.
• Acesso a serviços de IA como serviço de fornecedores líderes (Azure, AWS, Google Cloud, etc.).

Além disso, “recomendamos projetar arquiteturas multicloud ou híbridas que evitem o vendor lock-in e permitam distribuir cargas de maneira estratégica. Com uma governança clara dos recursos e automação na alocação de computação e armazenamento, é possível acompanhar o crescimento da IA sem perder visibilidade nem escalabilidade”, acrescenta Nehuen.

Em outras palavras, não contar com essa base pode resultar em problemas sérios, como:

• respostas lentas,
• bloqueios operacionais,
• custos desnecessários ou
• até mesmo falhas de conformidade por não garantir a disponibilidade.

Riscos de dados e uso seguro da IA

A IA generativa para empresas não apenas gerencia informações: ela aprende com elas, as processa e as replica. Por isso, proteger os dados com os quais ela interage se torna uma prioridade crítica.

Nesse sentido, Pablo Alarcón Rivera, que lidera a Segurança Informática da Wezen, alerta: “A irrupção da IA generativa nos obriga a repensar como cuidamos das informações. Não basta mais «fechar o perímetro»: esses modelos lidam com dados confidenciais e, se algo vazar, o impacto se multiplica em segundos”.

Algumas ameaças comuns incluem:

• Filtragem de dados confidenciais por meio de prompts mal projetados ou falta de controle de acesso.
• Treinamento não intencional com informações confidenciais, que podem reaparecer nas respostas geradas.
• Uso indevido do modelo por parte de agentes não autorizados.
• Perda da rastreabilidade sobre quais dados foram utilizados e como.

O que você pode fazer para mitigar esses riscos?

Diante desse contexto, as empresas podem realizar ações concretas. Por exemplo, “para trabalhar com confiança, é preciso adotar uma abordagem Zero Trust, definir com precisão quem acessa o quê e separar rigorosamente os ambientes de teste e produção. Também precisamos de monitoramento contínuo (não apenas alerta, mas aprendizado de padrões) e regras claras sobre o uso de prompts: o que pode ser inserido, o que não pode e como é auditado”, explica Pablo.

Em resumo, algumas estratégias que você pode implementar para mitigar esses riscos são:

• Implementar uma abordagem Zero Trust em todos os acessos.
• Utilizar soluções DLP (Data Loss Prevention).
• Restringir o uso de IA generativa a ambientes internos controlados.
• Auditar regularmente os registros de uso e treinamento.
• Estabelecer políticas claras sobre prompts, uso de dados e monitoramento.

“Com essas práticas, aproveitamos o potencial da IA sem comprometer a privacidade ou a integridade dos dados”, destaca nosso líder de segurança da informação.

Lembre-se: a IA não é insegura em si, mas seu uso sem controle pode expô-lo a riscos legais, operacionais e de reputação.

Como gerenciar a latência e a conectividade para dados em tempo real

A eficiência de um modelo de IA depende tanto da sua qualidade quanto da velocidade com que ele acessa os dados e executa tarefas. Nosso líder de Networking, Alex Morales, explica que: “Em projetos de IA, observamos que os gargalos da rede são um dos principais fatores que afetam a experiência. Um modelo pode estar bem treinado e em um ambiente de nuvem robusto, mas se a rede não garantir baixa latência, redundância e segmentação adequada, o desempenho cai em segundos críticos”.

Em outras palavras, uma arquitetura de rede fraca ou mal planejada pode fazer com que até mesmo o melhor modelo falhe na prática.

Alguns dos principais problemas de conectividade em ambientes com IA generativa incluem:

• Alta latência entre os usuários e o modelo.
• Gargalos no processamento de solicitações simultâneas.
• Perda de pacotes ou quedas de conexão que interrompem fluxos automatizados.
• Falta de redundância ou segmentação, afetando a segurança e o desempenho.

Mas como evitar esses inconvenientes? “Em nossa experiência, o segredo está em antecipar essas demandas com arquiteturas SD-WAN, balanceamento de carga inteligente e monitoramento em tempo real. Dessa forma, evitamos interrupções nos processos de IA e garantimos que os dados fluam com a velocidade e a estabilidade que o negócio precisa”, indica Alex.

De uma perspectiva preventiva, as empresas devem contar com:

• Uma arquitetura de rede moderna e escalável, com balanceamento de carga.
• SD-WAN ou soluções de rede definidas por software.
• Mecanismos de monitoramento em tempo real.
• Segmentação de rede e canais dedicados para tráfego de IA.

Em um contexto em que as decisões são tomadas em milissegundos, uma rede ruim equivale a uma IA ineficiente.

Infraestrutura física necessária: hardware e armazenamento de alto desempenho

Embora a nuvem seja a opção mais comum para IA generativa, muitas organizações ainda operam ambientes locais ou híbridos. Nesses casos, a infraestrutura física assume uma importância fundamental.

Nesse sentido, nosso líder de infraestrutura, Carlos Lasko, esclarece: “Quando as organizações escolhem ambientes locais ou híbridos para IA generativa, a infraestrutura física se torna o coração do desempenho. Para os modelos funcionarem de forma estável e eficiente, é fundamental projetar desde o início um ambiente preparado para cargas intensivas”.

O que você precisa para executar IA generativa localmente?

Para preparar o ambiente para cargas intensivas, há uma série de requisitos fundamentais. “Isso inclui GPUs de alto desempenho, armazenamento NVMe de alta velocidade, processadores otimizados para IA e sistemas de refrigeração adequados. Também é fundamental adotar contêineres e orquestradores como o Kubernetes, que permitem escalar processos de forma ágil e resiliente.

Dimensionar corretamente cada componente — sem exagerar nem ficar aquém — evita gargalos e possibilita a evolução tecnológica no futuro”, destaca Carlos.

Resumindo, é preciso contar com:

• GPUs de alto desempenho, como NVIDIA A100 ou equivalentes.
• Processadores multinúcleo otimizados para cargas de trabalho de IA.
• Armazenamento distribuído de alta velocidade (NVMe ou SSD).
• Sistemas de refrigeração eficientes, devido ao alto consumo de energia.
• Contêineres e orquestradores (como Kubernetes) para escalar processos.

Investir corretamente desde o início pode economizar tempo, falhas e dores de cabeça no futuro. Em outras palavras, “uma infraestrutura bem planejada não apenas responde às demandas atuais, mas também prepara o terreno para o que está por vir”, conclui nosso líder de infraestrutura.

Prepare-se para adotar a IA generativa com visão técnica e estratégica

A adoção da IA generativa para empresas não é uma tendência que você pode ignorar nem uma moda passageira. É uma evolução tecnológica que exige preparação, alinhamento estratégico e capacidades técnicas bem definidas.

Vamos fazer uma rápida revisão do que você deve levar em consideração:

• Nuvem: seu ambiente deve ser flexível, escalável e pronto para cargas pesadas.
• Cibersegurança: sem proteção, qualquer avanço pode se tornar uma brecha.
• Networking: se sua rede não responder, sua IA também não responderá.
• Infraestrutura física: mesmo em modelos híbridos, o hardware continua sendo um pilar.

Contar com um parceiro técnico que possa acompanhá-lo desde o diagnóstico até a execução permite evitar erros dispendiosos e acelerar o retorno do investimento.

Na Wezen, ajudamos organizações como a sua a dar esse passo com uma visão integral: da infraestrutura à segurança, passando pela rede e pela implantação operacional.

É hora de começar a liderar com IA generativa. Descubra como podemos ajudá-lo a preparar seu ambiente tecnológico para uma adoção bem-sucedida, segura e escalável da IA generativa. Escreva para nós.

Imagem: Pexels editada com Nano Banana AI.