Convergência Cognitiva da Cloud: um conceito a observar | NTT DATA | NTT DATA

qua, 19 março 2025

Convergência cognitiva da Cloud: o local onde se cruzam cloud, IA e capacidades cognitivas humanas

Imagine um mundo onde possibilidades ilimitadas se encontram no cruzamento entre a tecnologia e a imaginação.

Estamos perante um mundo no qual possibilidades ilimitadas se encontram na intersecção da tecnologia e do pensamento. Este é o potencial da “convergência cognitiva da cloud”, um conceito identificado como um tema chave no relatório Technology Foresight 2025 da NTT DATA. Publicado anualmente, o relatório representa uma bússola, sinalizando as tendências tecnológicas emergentes identificadas e analisadas pela NTT DATA.

O relatório apresenta uma imagem realista sobre a forma como os avanços tecnológicos estão a redefinir a interação entre a cloud, a IA e as capacidades cognitivas humanas. No futuro, a integração perfeita de tecnologias avançadas de computação em cloud com IA e capacidades cognitivas humanas vão ajudar as organizações a simplificar as suas operações, a personalizar as experiências dos clientes e a melhorar a tomada de decisões.

Avanços tecnológicos a ter em conta

A evolução da convergência cognitiva da cloud é alimentada pelos progressos registados na infraestrutura cloud, na computação periférica, na IoT e na automação. De acordo com o relatório, estas são as principais tecnologias que os líderes empresariais e de TI devem acompanhar de perto:

  • A contentorização é um método de virtualização leve que permite que as aplicações sejam executadas em contentores isolados com as suas próprias bibliotecas de código e dependências, proporcionando consistência entre ambientes. O Docker é uma tecnologia de contentorização comum.
  • Ferramentas de orquestração como o Kubernetes automatizam a implantação, o dimensionamento e a ligação em rede de contentores, melhorando a escalabilidade, a eficiência dos recursos e os processos de desenvolvimento.
  • As plataformas de computação periférica processam dados mais perto da fonte - por exemplo, dispositivos IoT ou servidores periféricos locais. Isto minimiza a latência e reduz o consumo de largura de banda, permitindo funcionalidades como a análise em tempo real, a transferência segura de dados e o suporte a diferentes dispositivos periféricos. O Azure IoT Edge e o AWS IoT Greengrass são tecnologias populares que melhoram os tempos de resposta das aplicações, suportam operações remotas e reforçam a segurança dos dados através do processamento local de dados sensíveis.
  • A infraestrutura como código automatiza a gestão da infraestrutura de TI através do código, garantindo uma instalação e configuração consistentes e previsíveis. Isto permite que os programadores apliquem o controlo de versões e os princípios de repetição e colaboração à infraestrutura, tal como fazem com o código das aplicações. Ferramentas como o Terraform, o AWS CloudFormation e o Ansible melhoram a eficiência, reduzem o desvio de configuração e permitem às equipas de TI escalar ou replicar rapidamente os ambientes.
  • Os serviços de IA e de machine learning são plataformas baseadas na cloud para criar, implementar e gerir modelos de IA, incluindo a preparação de dados, a formação, a implementação e a monitorização. Por exemplo, o Amazon SageMaker e o Azure Machine Learning oferecem algoritmos pré-construídos, machine learning automatizado e integração na cloud. Estes serviços simplificam a implementação da IA e agilizam a gestão do ciclo de vida do modelo.

4 estratégias para o sucesso

O relatório identifica quatro estratégias principais para gerir as suas iniciativas de convergência de cloud cognitiva:

Integrar a computação em cloud e IA para criar soluções inteligentes e escaláveis

A convergência da cloud e da IA melhora a tomada de decisões, acelera a inovação e simplifica as operações através de análises avançadas e da automação.

Um desenvolvimento fundamental é a integração da infraestrutura para cargas de trabalho transacionais e de IA tradicionais, levando a operações simplificadas e tornando as aplicações de IA mais eficientes. A GenAI em serviços cloud, a engenharia de software aumentada por IA e os sistemas operacionais de IA apoiam esta transformação, dando às organizações uma vantagem competitiva na economia digital.

Os avanços nas infraestruturas de computação cloud

Como parte deste esforço, o relatório recomenda que se estabeleçam prioridades:

  • Governação para conformidade e gestão de risco
  • Otimização de custos para a eficiência de recursos
  • Agilidade operacional para escalabilidade
  • Continuidade do negócio para minimizar o tempo de inatividade
  • Desenvolvimento de competências para uma força de trabalho eficaz
  • Gestão de fornecedores para uma melhor prestação de serviços
  • Medidas de segurança robustas para proteção de dados

Estes elementos são essenciais para alinhar a utilização da tecnologia de computação cloud com os objetivos estratégicos das organizações, fomentando a inovação, melhorando a qualidade do serviço e proporcionando uma melhor experiência de utilizador.

Computação periférica e IoT para processar dados perto da fonte

O processamento de dados perto da fonte reduz significativamente a latência e apoia a tomada de decisões em tempo real. Por exemplo, melhora o desempenho das aplicações usadas em veículos autónomos e cidades inteligentes, onde as respostas imediatas são cruciais para a funcionalidade e uma excelente experiência do utilizador.

A infraestrutura programável permite a alocação dinâmica de recursos e a automação, fazendo com que as organizações se adaptem rapidamente às exigências em constante mudança. Esta flexibilidade é especialmente crucial em ambientes em rápida evolução, como as redes 5G, onde as configurações tradicionais são inadequadas.

Continuar a procurar oportunidades para simplificar e automatizar processos

Na otimização de processos, as empresas devem considerar sempre o impacto na eficiência operacional, na redução de custos e na satisfação dos colaboradores. A simplificação dos processos melhora a produtividade e permite que as equipas se concentrem em tarefas de elevado valor, acabando por promover a inovação e aumentar o desempenho geral da empresa.

Ao simplificarem os processos, as organizações podem minimizar os erros humanos e adaptar-se rapidamente às exigências do mercado. Isto ajuda as empresas a encontrar oportunidades para inovar e manter uma vantagem competitiva.

Navegar pelos riscos e pontos cegos

Como quase todas as inovações tecnológicas, a convergência cognitiva da cloud vem acompanhada de alguma incerteza:

Privacidade e segurança de dados

E se proporcionar aos utilizadores o controlo sobre os seus dados conduzir a novos modelos de negócio em que possam participar ativamente e até lucrar com a utilização dos dados?

No futuro, os prestadores de serviços de computação cloud cognitiva vão dar prioridade a estruturas orientadas por IA e para a privacidade, que proporcionem aos utilizadores um controlo sem precedentes. Este ecossistema orientado para a confiança vai permitir uma inovação segura e orientada para os dados em domínios sensíveis como os cuidados de saúde e as finanças, alimentando a confiança e a adoção.

Além disso, as soluções regionais em matéria de proteção de dados podem tornar-se tão eficazes e fiáveis que inspirem normas globais, conduzindo a uma regulamentação unificada.

Em resposta às diversas preocupações com a privacidade e à fragmentação das regulamentações, as soluções específicas para cada região vão criar a confiança dos consumidores a nível local, ao mesmo tempo que promovem a resiliência. As organizações vão adaptar-se a regras variáveis, reforçando as ligações com os clientes regionais e preparando o terreno para uma abordagem global mais unificada.

Impacto ambiental e sustentabilidade

O compromisso da cloud cognitiva com as práticas ecológicas pode estabelecer novos padrões no setor tecnológico e dar aos inovadores ecológicos uma vantagem competitiva.

Os prestadores de serviços de cloud computing cognitiva estão a liderar uma mudança para uma infraestrutura sustentável e de baixo consumo de energia, alimentada por energias renováveis. Este tipo de compromisso vai atrair clientes e investidores preocupados com o ambiente, posicionando algumas organizações como líderes em tecnologia responsável e criando uma dinâmica para uma indústria mais ecológica.

Entretanto, os elevados custos de conformidade podem incentivar parcerias entre organizações tecnológicas e ambientais, resultando em tecnologias verdes conjuntas que beneficiam vários setores.

Neste cenário, as crescentes exigências regulamentares vão pressionar os prestadores de serviços de computação em cloud cognitiva a desenvolver soluções inovadoras e eficientes em termos de recursos, tais como centros de dados auto-regulados. Estes avanços vão apoiar a conformidade e, ao mesmo tempo, contribuir para um ecossistema tecnológico mais sustentável.

Qual é o próximo passo?

À medida que as tecnologias de IA e cloud se fundem, é possível desbloquear insights poderosos e serviços adaptáveis incorporando a sinergia cloud-AI nas funções principais das organizações. As empresas devem avaliar a eficácia com que estão a utilizar esta convergência de forma a melhorar a tomada de decisões orientada por dados.

Esta é também a altura ideal para determinar até que ponto as infraestruturas estão preparadas para tirar partido da computação periférica e das capacidades IoT para uma resposta em tempo real em processos críticos.

A automação em ambientes cloud simplifica as operações e a alocação de recursos, eliminando algumas tarefas manuais. Identificar quais as áreas dos fluxos de trabalho das organizações que mais vão beneficiar da automação para aumentar a eficiência operacional e libertar recursos para iniciativas estratégicas é importante.

Também é essencial incorporar informações obtidas a partir de análises em tempo real - que apoiam a tomada de decisões proativas e ágeis, assim como a capacidade de resposta a ambientes dinâmicos - na estratégia de cloud computing para estimular ações oportunas e informadas.

Conclusões finais

Para enfrentar os potenciais desafios envolvidos na integração da IA nos ambientes de trabalho, a análise de cenários para o futuro das organizações com a ajuda de personas ou avatares alimentados por GenAI - criados com tecnologias como a renderização de imagens geradas por computador, o processamento de linguagem natural e a IA emocional - vai tornar-se uma abordagem comum.

Estas personas vão proporcionar formas mais imersivas e interativas de simular ambientes empresariais e minimizar o risco através do planeamento baseado em cenários.

Poderá persistir alguma incerteza, mas a exploração destes cenários reduzirá o risco de pontos cegos no futuro.

O que fazer a seguir?

Leia o relatório NTT DATA Technology Foresight 2025 para descobrir mais estratégias para navegar na próxima onda de mudanças tecnológicas.