Apesar dos investimentos bilionários em inteligência artificial generativa (GenAI), a maioria das empresas ainda não consegue obter retorno mensurável. Um novo estudo aponta que o problema não está nos algoritmos, mas sim na camada oculta por trás deles — a infraestrutura de dados. Questões como armazenamento, escalabilidade e gargalos de desempenho estão limitando o avanço da IA corporativa, impedindo que muitos projetos saiam da fase piloto e alcancem resultados financeiros reais.
O Descompasso Entre Investimento e Retorno
Um estudo recente do Massachusetts Institute of Technology (MIT) revelou que, mesmo com empresas norte-americanas investindo entre US$ 30 e 40 bilhões em GenAI, 95% ainda não obtiveram retorno mensurável, enquanto apenas 5% conseguiram escalar suas soluções com sucesso.
De acordo com os pesquisadores, o problema não está na falta de talentos ou infraestrutura, mas na própria tecnologia — os sistemas atuais de IA ainda carecem de memória, adaptabilidade e capacidade de integração com fluxos de trabalho críticos.
A pesquisa indica uma divisão clara: um pequeno grupo de empresas consegue extrair grande valor da IA, enquanto a maioria não vê impacto significativo em seus resultados financeiros.
Principais Erros que Comprometem Projetos de IA Generativa
A maior parte das iniciativas de GenAI fracassa antes mesmo de sair da fase de testes. Entre mais de 300 implementações públicas analisadas, apenas uma pequena fração atingiu a escala necessária para gerar impacto real.
Entre os fatores mais recorrentes de falha estão:
- Integração deficiente com processos empresariais;
- Falta de aprendizado contínuo por parte dos modelos;
- Uso de ferramentas paralelas por funcionários, como ChatGPT, fora dos sistemas corporativos;
- Alocação inadequada de orçamento, com foco excessivo em vendas e marketing, em detrimento da automação de processos internos.
Segundo Björn Kolbeck, CEO e cofundador da Quobyte, os problemas de retorno se estendem por todas as camadas corporativas — desde soluções mal implementadas até limitações técnicas graves. Ele destaca que a infraestrutura deficiente, especialmente o armazenamento de dados, é o principal gargalo de desempenho.
“Todos sofrem se não for possível alimentar GPUs em escala, seja pela falta de memória, adaptabilidade ou integração”, explicou Kolbeck.
Por Que o Armazenamento É o Elo Fraco da Infraestrutura de IA
Muitas empresas investem pesadamente em IA, mas negligenciam o armazenamento adequado para sustentar o treinamento e a operação dos modelos. Segundo Kolbeck, esse erro leva a três problemas principais:
- Criação de silos de dados, que dificultam o acesso unificado às informações;
- Baixo desempenho, causado por sistemas que não acompanham a velocidade das GPUs;
- Falta de disponibilidade contínua, comprometendo a confiabilidade das aplicações.
O especialista ressalta que o armazenamento deve ser capaz de escalar horizontalmente e oferecer acesso unificado, criando um verdadeiro “data lake” corporativo — uma base centralizada e eficiente de dados para toda a empresa.
Quando o desempenho do armazenamento não acompanha as demandas de processamento, GPUs caras ficam ociosas, atrasando treinamentos e desperdiçando recursos.
A Importância da Arquitetura “Scale-Out”
Para Kolbeck, o sucesso em larga escala da IA depende de uma mudança estrutural na forma como o armazenamento é projetado. Ele defende o modelo “scale-out”, no qual a capacidade é ampliada horizontalmente com a adição de novos servidores, em vez do tradicional “scale-up”, que apenas expande o poder de um único sistema.
A Quobyte adota essa abordagem em seu sistema de arquivos paralelos, transformando servidores comuns em uma infraestrutura de armazenamento de alto desempenho e escalável.
“Projetos de IA precisam de armazenamento que cresça na mesma proporção em que se adicionam GPUs. Caso contrário, o progresso é limitado”, afirma Kolbeck.
Esse conceito é inspirado em mudanças vistas em outras áreas — desde o avanço dos clusters em computação de alto desempenho (HPC) até a arquitetura distribuída dos grandes provedores de nuvem.
Enfrentando os Maiores Desafios de Dados
Os fluxos de trabalho de IA envolvem diferentes tipos e tamanhos de arquivos, exigindo alta capacidade de leitura e gravação simultânea por múltiplas GPUs. Além disso, os sistemas precisam se adaptar rapidamente a novas demandas impostas por cientistas de dados em constante experimentação.
Kolbeck reforça a importância de ferramentas de análise de desempenho em tempo real, que permitam aos administradores de armazenamento compreender o impacto das aplicações e ajustar o sistema conforme necessário.
Na visão da Quobyte, o uso de gestão baseada em políticas facilita essa adaptação — permitindo reorganizar, mover ou modificar o armazenamento com poucos cliques, conforme as necessidades do negócio evoluem.
Por Que Tecnologias Legadas Não São Suficientes
Segundo Kolbeck, grande parte das empresas ainda utiliza tecnologias antigas de armazenamento, como o protocolo NFS, criado em 1984 pela Sun Microsystems. Esse tipo de sistema não acompanha as exigências de escala e flexibilidade da IA moderna.
Ele compara dois caminhos históricos: o da Yahoo, que apostou em sistemas baseados em NFS, e o da Google, que construiu toda sua infraestrutura em software distribuído sobre servidores comuns. O sucesso da segunda estratégia demonstra o poder de uma abordagem escalável e moderna.
“Acreditar que a tecnologia de armazenamento tradicional será suficiente para sustentar projetos de IA é, na melhor das hipóteses, otimismo ingênuo”, comentou.
A Base Invisível da Inteligência Artificial
O verdadeiro desafio da IA generativa nas empresas não está apenas em desenvolver modelos mais inteligentes, mas em construir a base de dados e infraestrutura capaz de sustentá-los.
Sem sistemas escaláveis, de alto desempenho e com acesso unificado, os projetos de IA continuarão presos em estágios experimentais, incapazes de gerar retorno real.
Em um cenário em que o potencial da IA cresce exponencialmente, o futuro das aplicações empresariais dependerá cada vez mais da solidez — e não da visibilidade — da infraestrutura que as suporta.
