Empresas enfrentam custos explosivos com IA na nuvem. HP responde com hardware poderoso que roda modelos avançados diretamente no escritório. A estratégia equilibra desempenho, segurança e economia.
Jerome Gawryszewski, gerente de desenvolvimento de negócios de IA e ciência de dados da HP, explica como as organizações superam barreiras de dados e computação. A conversa ocorreu antes da AI & Big Data Expo em San Jose.
Desafios reais na preparação de dados para IA
Muitas companhias acumulam volumes enormes de dados, mas lutam para transformá-los em valor. Fragmentação entre departamentos, esquemas inconsistentes e sistemas legados criam barreiras pesadas.
A automação só avança depois de resolver governança e integração. Sem isso, projetos de IA param no meio do caminho.
HP identifica três pontos principais de travamento:
– Propriedade de dados dividida entre equipes
– Infraestrutura antiga sem interoperabilidade
– Falta de padrões unificados de qualidade
Riscos de modelos que aprendem sozinhos
Modelos de IA em atualização contínua exigem controle rigoroso. Concept drift e envenenamento de dados representam ameaças reais.
A recomendação da HP é tratar atualizações de modelos como liberações de código. Todo deploy passa por validação. Detecção automática de drift e revisão humana evitam problemas graves.
Empresas que mais acertam integram governança de IA aos frameworks de risco desde o início. Não é questão de sofisticação técnica, mas de disciplina organizacional.
Hardware HP que transforma a computação de IA
A linha Z da HP evoluiu para atender demandas de ciclos autônomos de IA. Não se trata de um único equipamento, mas de um ecossistema escalável.
Principais soluções de hardware destacadas:
ZGX Nano Supercomputador compacto (15x15cm) com NVIDIA GB10 Grace Blackwell. Entrega 1.000 TOPS de desempenho em FP4 e roda modelos de até 200 bilhões de parâmetros localmente. Duas unidades conectadas chegam a 405 bilhões.
Z8 Fury. Suporta até quatro GPUs NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell. Ideal para desenvolvimento completo de modelos no local.
ZGX Fury. Processa inferência de trilhões de parâmetros na mesa de trabalho, com 748 GB de memória coerente.
Esses equipamentos vêm pré-configurados com stack NVIDIA DGX e toolkit HP, reduzindo tempo de setup de dias para minutos. Formatos rack-ready facilitam a integração em ambientes corporativos.
Estratégia inteligente para reduzir custos de GenAI
Gastos com GenAI corporativa atingiram US$37 bilhões em 2025. Muitas empresas ultrapassam orçamentos em mais de 25%. A solução não está apenas em infraestrutura, mas em disciplina de uso.
Modelo de três camadas recomendado pela HP:
1. Hardware local para experimentação, prototipagem e inferência previsível
2. Nuvem apenas para bursts de treinamento ou acesso a modelos frontier
3. Edge computing onde latência é crítica
Análises independentes mostram vantagem de até 18 vezes em custo por milhão de tokens em cinco anos com abordagem on-premises. Capital substitui despesa operacional recorrente.
Como tornar dados proprietários realmente prontos para IA
Empresas erram ao tratar “dados prontos para IA” apenas como engenharia. O verdadeiro desafio é a soberania. Enviar informações sensíveis para a nuvem gera riscos de conformidade e exposição.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) executado localmente resolve isso. O modelo consulta base de conhecimento interna no momento da pergunta, sem treinar sobre os dados ou enviá-los externamente.
Controles de acesso baseados em papéis garantem que cada usuário veja apenas o permitido. Toda a inteligência fica dentro da infraestrutura controlada pela empresa.
Impacto nas equipes de TI nos próximos anos
Agentes de IA incorporados devem chegar a 40% dos aplicativos empresariais até o fim de 2026. Tarefas rotineiras migram para automação, enquanto governança e arquitetura ganham importância.
Equipes de TI passam de executoras de tarefas para designers de agentes confiáveis. A infraestrutura local oferece observabilidade completa sobre comportamento desses agentes, algo ilimitado na nuvem.
Por que computação local faz sentido agora
Dados sensíveis, requisitos regulatórios e necessidade de baixa latência impulsionam o retorno da computação on-premises. HP posiciona sua linha Z como ponte entre ambição de IA e realidade operacional.
Empresas que adotam essa abordagem evitam filas de nuvem, mantém controle total e aceleram ciclos de inovação. O hardware evoluiu junto com as necessidades dos times de dados e IA.
Resultados aparecem em meses: menor custo total, maior segurança e maior velocidade de entrega de valor.
