A corrida global pela Inteligência Artificial (IA) tem impulsionado investimentos massivos em infraestrutura, com empresas de tecnologia e governos focando na construção de novos data centers e na expansão da rede elétrica. Essa busca por capacidade computacional adicional, no entanto, pode estar negligenciando um fator crucial: a governança de dados. Segundo Simon Ninan, vice-presidente sênior de Estratégia de Negócios da Hitachi Vantara, organizações que implementam boas práticas de organização, classificação e gestão de dados podem alcançar até 60% de aumento na eficiência do uso da infraestrutura existente.
O debate atual sobre a expansão da IA tende a concentrar-se em gargalos como a disponibilidade de energia, a escassez de terrenos, as limitações na cadeia de suprimentos de hardware e as exigências regulatórias. Contudo, a forma como os dados são armazenados, movimentados e processados é um ponto frequentemente subestimado. Antes de investir em novos servidores, GPUs ou ampliar a capacidade energética, muitas empresas poderiam otimizar significativamente os recursos que já possuem através de uma gestão de dados mais eficaz. A análise da Hitachi Vantara sugere que o principal desafio da infraestrutura para IA não reside na falta de GPUs, mas sim no desperdício de sua capacidade de processamento, um fenômeno que Ninan denomina "computação fantasma".
Computação fantasma: o desperdício oculto
"Computação fantasma" refere-se a recursos computacionais que foram alocados, mas permanecem ociosos ou executam tarefas de baixo valor devido a métodos ineficientes de armazenamento e processamento de dados. Essa capacidade existe apenas no planejamento, sem se traduzir em desempenho real. A IA, por sua natureza, é intrinsecamente dependente de dados. No entanto, muitas organizações ainda operam com vastos volumes de informações desestruturadas, redundantes ou sem relevância para os modelos de IA em uso. Esse cenário leva a um consumo desnecessário de recursos computacionais, elevando os custos operacionais e diminuindo a eficiência geral da infraestrutura.
As ineficiências operacionais dentro dos data centers emergem, assim, como um dos principais gargalos para a adoção e o escalonamento da IA, superando a mera quantidade de hardware disponível. Uma estratégia focada em gestão de dados e otimização de processos poderia resultar em um aumento de até 30% na utilização das GPUs e uma redução na demanda por capacidade computacional entre 30% e 40%, sem prejudicar o desempenho das aplicações de IA. Essa mudança de perspectiva, embora fundamental, ainda não é a prioridade para a maioria das empresas.
A gestão de dados como diferencial competitivo
O Relatório Global sobre o Estado da Infraestrutura de Dados 2025, da Hitachi Vantara, corrobora essa visão, revelando que, embora 35% das instituições financeiras considerem a gestão do crescimento de dados sua principal prioridade de armazenamento, apenas 10% priorizam plataformas de armazenamento preparadas especificamente para IA. Essa disparidade indica uma lacuna significativa entre a percepção da importância dos dados e a implementação de soluções adequadas para suportar cargas de trabalho de IA. A expansão da infraestrutura, por outro lado, continua a dominar a agenda estratégica, sugerindo que o foco principal ainda está no aumento da capacidade física, e não na otimização do uso dos recursos existentes.
O cenário atual levanta uma questão fundamental: as empresas realmente necessitam de mais capacidade computacional, ou elas simplesmente ainda não aprenderam a extrair todo o potencial da infraestrutura e dos dados que já possuem? A resposta a essa pergunta pode definir o ritmo e a sustentabilidade do avanço da IA nas organizações. Ignorar a governança de dados significa perpetuar o desperdício e limitar o retorno sobre os investimentos em tecnologia.
Implicações para o ecossistema de IA
A ênfase excessiva na aquisição de hardware e energia, sem a devida atenção à gestão de dados, pode levar a um ciclo de gastos insustentáveis. Empresas que não otimizam seus fluxos de dados correm o risco de subutilizar seus investimentos em IA, ao mesmo tempo em que aumentam seus custos operacionais e sua pegada de carbono. A "computação fantasma" não apenas desperdiça recursos financeiros, mas também energia elétrica, contrariando metas de sustentabilidade.
Para o ecossistema brasileiro de IA, essa perspectiva oferece uma oportunidade. Focar em estratégias de governança de dados pode permitir que empresas locais, mesmo com orçamentos mais limitados para infraestrutura, alcancem níveis de desempenho comparáveis aos de concorrentes maiores. A adoção de práticas de gestão de dados eficientes pode se tornar um diferencial competitivo, permitindo a alocação mais inteligente de recursos e a aceleração da inovação.
Perguntas em aberto e o futuro da infraestrutura de IA
A questão central que permanece é se as organizações conseguirão realizar a transição de um modelo focado em capacidade bruta para um modelo centrado na eficiência e na inteligência de dados. A falta de priorização em plataformas de armazenamento preparadas para IA, como indicado pelo relatório, sugere que essa transição não será imediata. Será necessário um esforço educacional e estratégico para convencer os tomadores de decisão sobre o valor da governança de dados como pilar da infraestrutura de IA.
O futuro da infraestrutura de IA dependerá não apenas da capacidade de construir mais data centers e garantir mais energia, mas, fundamentalmente, da habilidade das empresas em gerenciar seus dados de forma inteligente. Observar quais empresas conseguirão reequilibrar essa equação será crucial para entender quem liderará a próxima onda de inovação em IA. A eficiência não virá apenas de mais poder de processamento, mas de um uso mais sábio do que já se tem.
Em última análise, a corrida pela IA pode ser vencida não apenas pela capacidade de construir mais, mas pela inteligência em gerenciar o que já existe. A otimização da infraestrutura através da governança de dados pode ser a chave para desbloquear o verdadeiro potencial da inteligência artificial, transformando o desperdício em desempenho e custos elevados em eficiência sustentável.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · TIInside
