Red Hat: “tal como a cloud é híbrida, também a inteligência artificial o é”

Os Montes Claros, em Lisboa, receberam esta quinta-feira o Red Hat Open Tour. Numa altura em que se procura simplificar a automatização do IT e melhorar a segurança, a Red Hat mostrou como a Inteligência Artificial (IA) e o machine learning estão a ganhar cada vez mais protagonismo e permitem que as organizações “mudem do presente para o futuro tecnológico”.

Na abertura do evento, Edgar Ivo, Sales Account Manager em Portugal da Red Hat, referiu que este é a quarta paragem do Open Tour e a primeira depois do Red Hat Summit 2024 – que teve lugar no início de maio – e que permite apresentar as novidades da empresa. Numa nota mais pessoal, Edgar Ivo revela que, há vários anos, abraçou “este desafio porque acreditava que o open source era – e é – importante para as empresas. Há um ritmo cada vez maior e é isso que estamos a assistir. A Red Hat está disponível para apoiar nestas mudanças”.

Gianni Anguilletti, Vice-President MED Region da Red Hat, subiu, de seguida, ao palco, e observou que “o mundo está a mudar depressa, mais depressa do que alguma vez aconteceu”. Ao longo dos anos, “vimos o software open source a conquistar o mundo, o que trouxe uma nova onda de inovação”, seguido da pandemia e dos grandes incidentes de cibersegurança, da era da cloud e, atualmente, já estamos na ‘era da inteligência artificial’.

Anguilletti partilhou que há uma procura cada vez maior por serviços e soluções de IA, sendo que 82% das organizações preveem aumentar a procura por workloads de inteligência artificial nos próximos dois anos e 65% estão, atualmente, a investir em IA generativa. Por outro lado, 52% das organizações citam a ‘falta de ferramentas de MLOps’ como um desafio para as suas organizações.

Nesta nova era, a Red Hat conta com um portfólio “de confiança”. A tecnológica vai continuar a investir em gestão e automação, desenvolvimento nativo na cloud e infraestruturas de cloud híbrida. O portfólio da Red Hat dá aos seus clientes “escolha e consistência”, seja em bare metal, virtual, cloud privada, cloud pública ou no edge.

“Estamos a fornecer aos nossos clientes e Parceiros as ferramentas para criarem ferramentas de IA desde a experimentação até à produção, com a certeza que o modelo de IA pode ser hospedado e melhorado até à produção”, referiu Anguilletti.

“Em essência, na Red Hat estamos profundamente convictos de que, tal como a cloud é híbrida, também a inteligência artificial o é. Tal como o software é open source, também o é a inteligência artificial”, explicou. 

José Ángel de Bustos, Senior Specialist Solution e Architect na Red Hat , subiu ao palco com a apresentação “Realizing Value from AI/ML. Increasing Velocity and Consistency Through MLOps” e indicou que a inteligência artificial tem sofrido uma “evolução significativa”, passando do ‘simples’ business intelligence para até à IA generativa.

Saúde, serviços financeiros, operadoras de telecomunicações, seguros ou setor automóvel: todos os negócios estão a utilizar inteligência artificial e machine learning. Mas operacionalizar IA e machine learning necessita de colaboração onde “todos os membros da equipa têm um papel crítico num processo complexo”.

Por outro lado, operacionalizar inteligência artificial ainda é um processo desafiante. Com base num inquérito, a Red Hat indica que cerca de 50% das organizações consideram que o timeline entre uma ideia que envolva IA e machine learning até operacionalizar o modelo pode demorar até 12 meses.

“Estas aplicações de IA e machine learning são, de facto, aplicações, mas têm uma nova companhia: o modelo. É preciso adaptar os processos ao modelo também, não apenas à aplicação. Isto é um desafio”, afirma José Ángel de Bustos.

Entre os desafios que as organizações encontram estão a gestão de workloads, a orquestração, a complexidade da plataforma e do fabricante e a gestão da frota. No que diz respeito ao lifecycle do lançamento, os desafios passam pela coordenação do rollout, a cadeia de valor do software, a agilidade e a falta de confiança devido a falhas repetitivas no modelo e que limita o potencial geral do negócio.

“Mas temos boas notícias”, promete de Bustos. “A inovação de inteligência artificial e machine learning é levada pelo open source”, onde a colaboração, a partilha de problemas para os resolver mais problemas, a transparência e a segurança – tanto o acesso como a capacidade de atuar – ajudam a levar as capacidades de IA para as soluções.