Desafios de Custo da IA em Setores Regulamentados
A implementação de IA em larga escala pode ser onerosa, e os custos podem aumentar rapidamente. Muitas organizações enfrentam dificuldades com uma infraestrutura que não foi projetada para cargas de trabalho de IA, levando a atrasos na implantação, aumentos de custo e riscos de conformidade.
A solução EY.ai enterprise private ajuda a enfrentar esses desafios, oferecendo:
- Economias de custo de até 40% que podem ser obtidas para cargas de trabalho adequadas através da implantação de IA privada, reduzindo riscos.
- Implantação simplificada com infraestrutura totalmente integrada e pronta para uso, reduzindo o tempo de implementação.
- Soluções setoriais pré-construídas que ajudam a acelerar o impacto nos negócios enquanto mantêm dados sensíveis no local.
Isso torna a adoção de IA mais econômica, mantendo a governança necessária em indústrias regulamentadas.
Por que os Modelos de Implantação Importam Mais do que Nunca
A partir do trabalho com clientes em setores orientados pela conformidade, as equipes da EY identificaram cinco barreiras comuns à adoção de IA:
- Custos elevados de infraestrutura
- Problemas de qualidade e gestão de dados
- Preocupações com privacidade e propriedade intelectual
- Desafios de integração
- Escassez de talentos em desenvolvimento de IA
Esses obstáculos são especialmente desafiadores em indústrias regulamentadas, onde os dados não podem deixar ambientes seguros e o desempenho em tempo real é crítico.
Observa-se uma tendência crescente em direção à diversificação das estratégias de implantação. Muitas empresas estão transferindo algumas cargas de trabalho de IA de configurações de nuvem única para ambientes privados ou híbridos. Essa mudança reflete a necessidade de equilibrar custo, desempenho e conformidade, mantendo a flexibilidade para se adaptar a regulamentações em mudança.
Uma Solução Prática: Implantação de IA Privada e Híbrida
Algumas organizações estão agora resolvendo esses problemas ao mudar para modelos de IA privados ou híbridos. Essas abordagens de implantação permitem que as empresas mantenham a governança sobre seus dados, otimizem a infraestrutura para desempenho e atendam às necessidades de conformidade com mais facilidade.
Em um modelo econômico, a inferência de IA privada proporcionou benefícios significativos de custo em comparação com alternativas de nuvem pública ou baseadas em API (Grupo de Estratégia Empresarial, abril de 2025).
Ilustração Setorial: Serviços Financeiros
Considere uma instituição financeira global que visa modernizar suas funções de risco e conformidade usando grandes modelos de linguagem (LLMs). As leis de privacidade de dados em vários mercados-chave impediram o movimento de transações sensíveis e dados de clientes para fora de ambientes soberanos.
Nesses cenários, um modelo de implantação de IA privada — projetado para suportar o processamento e a inferência de dados dentro do país — pode ajudar as instituições a:
- Atender a requisitos de conformidade sem comprometer o desempenho.
- Alcançar economias de custo projetadas ao longo do tempo, em comparação com uma configuração de nuvem pública semelhante.
- Acelerar prazos de implantação usando infraestrutura validada e estruturas pré-construídas.
- Aumentar a auditabilidade e governança, proporcionando a reguladores e equipes internas de risco uma supervisão mais robusta.
- Melhorar a resiliência, com infraestrutura ajustada às demandas de latência críticas para os negócios.
Esse exemplo mostra como organizações de serviços financeiros podem escalar a IA de forma responsável, enfrentando os desafios de conformidade, custo e desempenho que enfrentam de maneira mais aguda.
O que Considerar ao Escolher um Modelo de Implantação
Organizações que avaliam sua estratégia de implantação de IA devem considerar:
- Onde residem os dados mais sensíveis.
- Requisitos de latência e desempenho.
- Custo total de propriedade entre as opções.
- Obrigações regulatórias e de auditoria.
Devem também perguntar:
- Podemos atender às nossas obrigações de governança e conformidade com nossa arquitetura atual?
- Como podemos melhorar o desempenho processando dados mais próximos de onde residem?
- Como seria uma estratégia híbrida faseada — e onde começaria?
- Como nosso modelo de implantação afetará o aprisionamento de fornecedores, transparência e flexibilidade a longo prazo?
Um Caminho Mais Sólido para a IA em Escala
Para empresas orientadas pela conformidade, o sucesso com a IA depende da alinhamento da estratégia de implantação com as realidades regulatórias e operacionais. À medida que os custos de nuvem aumentam e as necessidades de governança se intensificam, modelos de IA híbridos e on-premises estão surgindo como opções flexíveis ao lado da nuvem — ajudando as empresas a escolher a solução certa para cada carga de trabalho.
Exemplos do mundo real mostram que, com a abordagem de implantação certa, a IA pode oferecer valor — de forma segura, eficiente e em escala.
Ampliando o Caso de Negócio para a Implantação Híbrida de IA
O exemplo dos serviços financeiros destaca apenas um cenário onde a IA híbrida ou privada oferece benefícios tangíveis. Outros setores com requisitos semelhantes — como ciências da vida, saúde e governo — enfrentam desafios paralelos.
Nas ciências da vida, os dados de ensaios clínicos são altamente sensíveis e muitas vezes não podem cruzar fronteiras, tornando as implantações em nuvem pública inviáveis. Modelos híbridos permitem que as organizações mantenham informações de saúde protegidas dentro de ambientes soberanos, enquanto ainda aproveitam as capacidades modernas de processamento.
No setor de energia, a latência é crítica. Modelos de IA usados para monitorar equipamentos, detectar riscos de segurança ou prever interrupções precisam processar dados em tempo quase real. A infraestrutura on-premises — ajustada às realidades físicas de uma instalação — pode suportar essa capacidade de resposta, enquanto a nuvem pode continuar a suportar cargas de trabalho que são menos sensíveis ao tempo. Ao minimizar a distância física entre a geração de dados e a inferência do modelo, as empresas de energia podem melhorar tanto a velocidade quanto a confiabilidade.
Aproveitando ao Máximo os Investimentos Existentes
Muitas empresas orientadas pela conformidade já possuem centros de dados robustos ou infraestrutura de nuvem privada. Em vez de investir pesadamente na migração para a nuvem pública, algumas estão optando por modernizar esses ativos e integrá-los em seus fluxos de trabalho de IA. Com a arquitetura certa, essas organizações podem estender o valor dos sistemas legados, minimizando novos gastos de capital. O resultado é uma abordagem mais econômica e sustentável para o crescimento da IA.
O Papel das Alianças na Implantação Estratégica de IA
Escalar a IA em indústrias regulamentadas exige uma solução que atenda às expectativas regulatórias sem desacelerar a inovação. Ao combinar casos de uso alinhados ao setor, infraestrutura integrada e modelos de implantação simplificados, trabalhar com alianças pode ajudar a acelerar a adoção de IA enquanto reduz riscos, complexidade e custo. Essa abordagem ecossistêmica permite que as empresas implantem IA onde for necessário — no local, na nuvem ou na borda — sem reestruturar sistemas existentes.
Olhando para o Futuro: Infraestrutura de IA Pronta para o Futuro
À medida que as capacidades de IA continuam a evoluir — especialmente com o surgimento de sistemas agentes — a infraestrutura que sustenta essas capacidades deve ser igualmente adaptável. Plataformas prontas para o futuro devem suportar casos de uso setoriais pré-construídos, estruturas de governança e arquiteturas compostáveis que permitam às organizações escalar com confiança — em seus próprios termos.
