O trabalho invisível por detrás da IA pronta para empresas

Nos últimos anos, muitas organizações aceleraram a adoção de IA e software development para produtos inteligentes, mas poucas percebem o suporte oculto que realmente faz isso funcionar: pipelines de dados robustas, infraestrutura de alto desempenho e engenharia disciplinada. Sem esses elementos, a ambição de inteligência artificial escalável esbarra na realidade complexa.

O problema da escala: computação, energia e investimento

Lançar um modelo de IA é o que todos veem. O que poucos veem é o esforço hercúleo por detrás. Segundo a McKinsey, até 2030 os centros de dados que suportam cargas de IA exigirão USD 5,2 trilhões em investimento de capital (em contraste com USD 1,5 trilhão para TI tradicional). Já a procura por energia explode: o Goldman Sachs estima que a energia consumida por centros de dados pode crescer 165% até 2030 em comparação a 2023. A Deloitte projeta que nos EUA, a procura de energia para data centers de IA pode subir de aproximadamente 4 GW em 2024 para 123 GW em 2035.

A IA generativa alimenta muito esse crescimento: a infraestrutura para esse uso deverá atingir USD 309,4 bilhões até 2031. learn. Num estudo com mais de 350 líderes de TI, 90 % já implementavam projetos generativos de IA, apesar das limitações de infraestrutura e custo admitidas por muitos.

Esses números demonstram que adotar IA não é só algoritmo: é uma batalha de escala, energia e disciplina de engenharia.

Os desafios ocultos da engenharia de dados e infraestrutura

Muitos projetos de IA falham ou ficam presos antes da produção. Uma causa frequente é a falta de maturidade nos dados. De acordo com a Medium, estima-se que 67% das iniciativas de IA fracassam por falhas na preparação dos dados. Sistemas legados frequentemente entregam qualidade entre 60% e 70%, enquanto aplicações de IA em produção exigem 99%. Além disso, a dívida técnica nos pipelines de dados é omnipresente: engenheiros gastam semanas a meses apenas a limpar, alinhar e transformar dados.

Aqui vão tarefas invisíveis típicas:

• Construir pipelines ETL / ELT que ingerem, validam, normalizam e versionam dados.

• Criar camadas semânticas, sistemas de metadados e governança para tornar os dados confiáveis.

• Projetar infraestrutura de armazenamento e computação (distribuída, baixa latência, escalável).

• Integrar cloud, on-premise e edge para workflows híbridos.

• Garantir resiliência, monitoramento, observabilidade e segurança.

• Otimizar deploys: autoscaling, controle de custos, escolhas de hardware (GPUs, TPUs, aceleradores).

Essas são as áreas em que os serviços de desenvolvimento de software de IA e as empresas especializadas em desenvolvimento de software com profundo conhecimento em engenharia de dados se destacam. Sem isso, muitos "projetos-piloto de IA" continuam a ser experiências, nunca alcançando o retorno sobre o investimento.

Por que é que empresas maduras em dados/infrastrutura vencem

Numa pesquisa da IDC / NetApp, as organizações classificadas como “AI Masters” (aquelas que investem em infraestrutura e preparação de dados) alcançaram um crescimento de receita 24% maior e uma economia de custos 25% maior do que organizações menos maduras. Outro estudo aponta que apenas 14% das organizações têm a maturidade de dados necessária para explorar todo o potencial da IA.

Paralelamente, as competências em computação em nuvem (57%) e engenharia de dados (56%) foram as mais procuradas em 2025.

É evidente: o abismo entre a prova de conceito e a implementação empresarial reside no “trabalho invisível”. As organizações que dominam esse abismo controlam todo o valor do desenvolvimento de software de IA e das soluções de IA generativa.

Como abordar uma IA enterprise-ready

Aqui está uma estrutura simplificada de cinco etapas para construir uma base de IA escalável e robusta:

• Avalie a maturidade e as lacunas dos dados: audite as suas fontes, qualidade, latência e integridade

• Projete uma arquitetura de dados modular: use produtos de dados, alinhamento de domínio e pipelines desacoplados

• Construa uma infraestrutura com flexibilidade: nuvem híbrida, autoescalonamento, cache e estratégia multicloud

• Estabeleça governança e observabilidade: linhagem, metadados, monitorização, alertas, deteção de anomalias

• Itere e otimize: faça perfis continuamente, ajuste, gerencie custos, experimente novos hardwares de inferência

Ao longo de todo esse processo, é preciso um parceiro com serviços de desenvolvimento de software de IA e profundos conhecimentos de infraestrutura e engenharia de dados, para não precisar reinventar a roda.

O trabalho invisível por trás da IA pronta para empresas não é glamoroso, mas é essencial. Sem pipelines de dados robustos, infraestrutura escalável e governança inteligente, mesmo os melhores modelos de IA vacilam. É por isso que o investimento na espinha dorsal da engenharia é o que separa os pilotos de IA da IA em escala.

Na BySix, somos especializados em colmatar essa lacuna. Como empresa de desenvolvimento de software de IA, combinamos uma vasta experiência em desenvolvimento de software, engenharia de dados e inteligência artificial para apoiar as empresas desde a estratégia até à produção. Quer esteja a explorar soluções de IA generativa ou a construir sistemas de IA críticos, a BySix oferece serviços completos para que a sua estratégia seja bem-sucedida. Vamos construir o invisível juntos.

O trabalho invisível por detrás da IA corporativa não é glamoroso, mas é vital. Sem pipelines robustas, infraestrutura escalável e governança inteligente, mesmo os melhores modelos vão falhar. Investir nessa base de engenharia é o que separa pilotos de IA de IA com escala real.

No BySix, somos especialistas em atravessar essa fronteira. Como uma verdadeira AI software development company, unimos experiência em software development, engenharia de dados e artificial intelligence para apoiar empresas desde a estratégia até a produção. Quer esteja explorando Generative AI solutions ou construindo sistemas de IA críticos, o BySix oferece serviços completos para fazer sua visão virar realidade. Vamos construir o invisível juntos.