IBM, voltado para a fase de operação de IA empresarial... A jogada decisiva está na nuvem híbrida e na governança

A IBM no mercado de inteligência artificial (IA) de nível empresarial, está continuamente aumentando sua presença com base em três vantagens centrais: “velocidade”, “redução de custos” e “segurança”. Sua estratégia-chave é a “IA híbrida”, que permite que a IA opere de acordo com os fluxos de trabalho reais, mesmo em ambientes corporativos altamente regulamentados e complexos.

A IBM descreve essa estratégia como um modelo de “priorização de cargas de trabalho”, “execução em qualquer lugar”, “governança centralizada” e “abstração de infraestrutura”. Em resumo, isso significa ajudar as empresas a introduzir IA de forma controlada, evitando ficarem presas a serviços de nuvem específicos ou a um sistema único. A IBM também implementou paralelamente a estratégia de “Cliente Zero”, ou seja, aplicar seus produtos de IA primeiro em sua organização interna, que está presente em 175 países, com 280 mil funcionários. Essa abordagem permite validar os produtos internamente antes de lançá-los ao mercado.

A reação do mercado também tem sido positiva. Na divulgação de resultados financeiros de meados de abril, a IBM anunciou crescimento na receita dos setores de software e infraestrutura. Em particular, a receita de sua nova geração de mainframes cresceu 48%. Isso é visto como um resultado da demanda por IA combinada com as necessidades de infraestrutura existente das empresas.

Da fase de experimentação de IA para a fase operacional

Na próxima conferência “IBM Think” em 12 de maio, a transição de empresas da fase de experimentação de IA para sua implementação prática deve ser um dos principais temas. Entre os pontos de foco estão a “IA de agentes múltiplos” capaz de gerenciar vários agentes de IA simultaneamente, e o sistema de governança para controle unificado desses agentes.

Nesse processo, a IBM está se posicionando como a “camada de controle” da IA empresarial. Sua visão é fornecer integração de nuvem híbrida, pipelines de dados confiáveis e infraestrutura para operação de múltiplos agentes. Isso pode ser interpretado como uma estratégia cujo foco não está na competição direta com grandes modelos de linguagem (LLMs), mas em ajudar as empresas a integrar a IA de forma estável em seus negócios reais.

O lançamento do “IBM Sovereign Core” no início deste ano também reflete essa abordagem. A plataforma visa permitir que empresas e governos controlem de forma mais direta suas cargas de trabalho de IA e nuvem. Em um contexto de aumento das exigências de soberania de dados e conformidade, a IBM busca aumentar sua flexibilidade por meio de frameworks abertos e ecossistemas de parceiros.

Preparando-se para a “segurança pós-quântica” e computação quântica

Outro pilar importante da IBM é a computação quântica. Em seu evento anual IBM Think, novas novidades relacionadas à tecnologia quântica são frequentemente anunciadas, e este ano provavelmente será divulgado um roteiro relacionado.

Um exemplo típico é a colaboração da IBM com a Cisco para avançar na construção da chamada “Internet quântica”. O objetivo é conectar computadores quânticos remotos e planejar a longo prazo a expansão da rede para uma arquitetura distribuída composta por dezenas de dispositivos.

Ao mesmo tempo, os esforços de segurança também estão em andamento. A IBM está se preparando para uma estrutura de “segurança pós-quântica”, para lidar com a possível substituição gradual dos algoritmos de criptografia de chave pública até 2035. Isso porque os métodos de criptografia atualmente amplamente utilizados podem se tornar vulneráveis diante de computadores quânticos futuros.

Responsáveis pelo setor de segurança da IBM destacaram em entrevista recente que o que se necessita atualmente é de “agilidade criptográfica”, ou seja, a capacidade de trocar rapidamente de sistemas de criptografia. Eles explicaram que, se o sistema continuar usando uma estrutura de criptografia fixa, será difícil responder às novas ameaças.

Colaboração com Nvidia e Arm para fortalecer acessibilidade de dados

Além de suas próprias tecnologias, a IBM reforça sua estratégia de IA empresarial por meio de parcerias e aquisições. Em março, a IBM anunciou a ampliação da colaboração com a Nvidia ($NVDA) para suportar a implantação em larga escala de IA. Entre as ações estão a conexão das ferramentas da IBM com o NeMo Retriever da Nvidia para acelerar a extração de documentos, e a integração da camada de acesso unificado a dados da IBM com a pipeline de GPU da Nvidia.

No início deste mês, a IBM também anunciou uma parceria com a Arm, apresentando um novo plano de hardware de arquitetura dupla para IA e cargas de trabalho intensivas de dados. O objetivo é atender às necessidades de empresas que desejam evitar dependência de uma arquitetura de semicondutores específica, podendo implantar de forma flexível em diversos ambientes de sistema.

Além disso, em dezembro do ano passado, a IBM adquiriu a empresa de dados em streaming Confluent, fortalecendo sua capacidade de processamento de dados em tempo real. Essa aquisição é interpretada como uma resposta à demanda das empresas por acesso imediato a dados confiáveis em ambientes complexos de nuvem híbrida.

Foco na “Operação Confiável de IA”

A direção da IBM é bastante clara. Ela não busca competir apenas por modelos de ponta, mas se concentra em operar IA confiável no ambiente real das empresas. Isso está alinhado com a realidade do mercado corporativo — mais importante do que demonstrações tecnológicas impressionantes são a gestão, conformidade, segurança e integração de dados após a implantação.

O ponto central é se a IBM poderá se tornar o “sistema de registro” e a plataforma operacional principal para IA nas empresas. Ela ficará apenas como mais uma fornecedora na pilha de tecnologia de IA ou se tornará o núcleo da infraestrutura de IA empresarial? A resposta deve ficar mais clara antes ou após a conferência IBM Think.

As iniciativas da IBM em IA híbrida, computação quântica e estratégias de acesso a dados indicam que o mercado de IA de nível empresarial já passou da fase de “experimentos” para a fase de “operações” competitivas.

Notas do TP AI Este resumo foi feito com base no modelo de linguagem TokenPost.ai. Pode haver omissões ou diferenças em relação ao conteúdo original.