Uma torre construída sobre uma fundação sólida com pisos bem construídos será forte por muitos anos. Seu ambiente de nuvem precisa da mesma camada cuidadosa, especialmente à medida que a IA se torna central para as operações de negócios.
Organizações que anteriormente impuseram um protocolo que priorizava a nuvem mudaram para a adoção da nuvem quando faz mais sentido para os negócios. De acordo com o Top IT Insights Report 2025da Unisys, os recursos regulados e sensíveis são frequentemente mais adequados para aplicações on-premise, e as aplicações escaláveis e intensivas em dados são frequentemente movidas para a nuvem.
A nuvem híbrida permite que você implemente o melhor ambiente com base em necessidades, custos e velocidade. No entanto, otimizar esse ambiente para se preparar para a IA vai além de determinar o que vai para onde. A integração bem-sucedida da nuvem híbrida requer quatro camadas essenciais para construir uma base sólida para a inovação.
#1: Uma camada de infraestrutura forte para escalabilidade
Sua camada de infraestrutura inclui recursos de computação, armazenamento e rede necessários para operações de nuvem híbrida sem problemas. A construção de uma infraestrutura sólida suporta provisionamento mais fácil, cargas de trabalho automatizadas e integração perfeita de dados para aplicação de IA. Computação aberta e flexível, rede e armazenamento agrupados em recursos compartilhados seriam essenciais para fornecer recursos dinamicamente conforme necessário. Essa abordagem aumenta a flexibilidade, reduz os custos e melhora a escalabilidade.
Sem tomar primeiro as medidas necessárias para garantir uma arquitetura flexível, as organizações podem evitar a nuvem híbrida para cargas de trabalho de IA porque é:
- Software não fornecido ou não - ativado: Deve ocorrer um levantamento significativo do backend para apoiá-los.
- Prazo de validade: Sem um planejamento adequado, você rapidamente ficará sem potência de computação ao tentar escalar cargas de trabalho de IA.
Garantir uma infraestrutura adequada aumenta a elasticidade, agilidade e disponibilidade. Uma infraestrutura flexível e provisionada também é necessária para receber dados estruturados e não estruturados e apoiar a integração de dados para aplicação de IA.
#2: Uma camada de dados para a otimização da IA
Dados de qualidade são como oxigênio — essenciais para a sobrevivência e o desempenho. Sem um fluxo contínuo de dados de qualidade e escaláveis, os modelos de IA não podem funcionar de forma eficaz ou produzir resultados confiáveis e informações acionáveis. Para manter esse fluxo, sua camada de dados precisa das ferramentas e soluções certas para armazenamento, gerenciamento, governança, segurança e criptografia.
Aproveitar ao máximo a IA requer conectá-la cuidadosamente com seus dados. Toda a automação necessária além da engenharia, como operações de modelos de linguagem de grandes dimensões, depende de uma forte relação entre dados e IA. Incentive essa conexão:
- Conhecer as soluções na nuvem que unem dados e IA
- Identificar desafios de negócios e casos de uso de alto impacto em que a IA pode beneficiar sua organização
- Alinhando sua estratégia de IA com seus dados, tecnologia e estratégia de negócios
Estabelecer uma estratégia de modernização de dados também pode lhe dar as informações cruciais necessárias para utilizar a IA em sua organização. Juntos, esses fundamentos permitem que a IA ingera seus dados sem problemas.
#3: Uma camada de governança para conformidade regulatória
A camada de governança da arquitetura de nuvem híbrida envolve políticas, processos e tecnologias que apoiam o gerenciamento, a conformidade e a segurança do seu ambiente. Armazenar seus dados corretamente em bancos de dados construídos especificamente permite que você os regule adequadamente.
A introdução da IA requer governança adicional. Isso significa integrar práticas de IA responsáveis à sua estrutura de conformidade existente para alinhar com os requisitos governamentais que regulam como você pode usar a IA e os dados que alimentam os modelos.
Fazer isso pode diminuir sua vulnerabilidade à violação de dados e reduzir o risco de ciberataques obterem seus dados comerciais exclusivos ou informações sensíveis de clientes e parceiros. As práticas de IA responsável também consolidam a confiança de seus clientes, parceiros e potenciais clientes, tranquilizando-os de seu compromisso com a proteção de seus dados.
#4: Uma camada de modelo de machine learning para obter informações
A camada do modelo de aprendizado de máquina fornece inteligência central para aplicação de IA em ambientes de nuvem híbrida. Ao ajustar com precisão modelos de aprendizagem de idiomas pré-treinados para domínios específicos, você pode obter resultados de negócios acionáveis.
Para obter os melhores resultados, essa camada depende de treinamento e validação eficazes do modelo e monitoramento contínuo do modelo. O retorno de dedicar atenção a essa camada pode ser significativo:
- Melhor alocação de recursos à medida que os modelos de machine learning analisam padrões de uso e demandas de recursos
- Escala dinâmica automatizada, pois os modelos preditivos podem antecipar mudanças na demanda de carga de trabalho e dimensionar os recursos em conformidade
- Otimização do desempenho das cargas de trabalho de IA à medida que os modelos de aprendizado de máquina identificam gargalos e ineficiências em sua infraestrutura
- Otimização de custos, pois os algoritmos analisam dados de custos e padrões de uso e detectam oportunidades de economia de custos
- Segurança e conformidade reforçadas à medida que os modelos detectam anomalias, identificam ameaças à segurança e garantem a adesão regulatória
Se a IA precisar integrar-se perfeitamente à sua aplicação de negócios, considere um aplicativo adicional e uma camada de integração. Você pode construir essa camada com APIs e serviços de IA, chatbots, painéis de IA e integração de software empresarial.
Construa uma base preparada para a IA
A IA amplifica o que a nuvem híbrida pode fazer pela sua organização. Para concretizá-lo, construa suas camadas de infraestrutura, dados, governança e aprendizado de máquina como parte de uma base sólida. Para ouvir como outros gerentes e executivos estão trabalhando com a IA, faça o download do nosso relatório e saiba como as soluções de IA da Unisys podem ajudar na construção de suas fundações para que você possa otimizar seu uso da IA.
