Infraestrutura – Poucos usuários têm dimensão dos recursos necessários para sustentar o funcionamento da inteligência artificial (IA). Ainda assim, a percepção de baixo custo e a intensa promoção da tecnologia contribuem para a expansão de aplicações consideradas pouco relevantes, ao mesmo tempo em que empresas enfrentam dificuldades para obter resultados concretos com seus investimentos.
Dados recentes apresentados na conferência Gartner Data & Analytics, em São Paulo, indicam que cerca de 80% das companhias já investem em iniciativas de IA, mas apenas 20% registraram algum tipo de retorno efetivo até o momento. O cenário revela um descompasso entre expectativa e entrega.
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Ao mesmo tempo, cresce a presença de conteúdos produzidos por IA nas redes sociais, muitos deles de baixa qualidade e alto potencial de engajamento. Esse tipo de material tende a gerar grande volume de visualizações, o que favorece plataformas digitais do ponto de vista financeiro.
Paralelamente, a cadeia de suprimentos enfrenta dificuldades para acompanhar o avanço da demanda. Relatos do mercado indicam escassez de componentes essenciais para data centers, como processadores, memória e infraestrutura energética, o que tem limitado a expansão da capacidade global.
Especialistas apontam que esse cenário está ligado ao modelo econômico baseado na captura de atenção, no qual tanto plataformas de IA quanto redes sociais se beneficiam do aumento de tráfego, independentemente da qualidade do conteúdo gerado.
O fenômeno também traz impactos para outros setores. Fabricantes de eletrônicos passaram a incorporar funcionalidades de IA em seus produtos, como celulares, computadores e televisores. No entanto, a necessidade de componentes mais avançados, somada à alta demanda dos data centers, tem pressionado preços.
Estimativas do mercado indicam que dispositivos pessoais podem ficar até 20% mais caros até o fim do ano.
Apesar das limitações, o uso da tecnologia segue em expansão, impulsionado pela facilidade de acesso e pela redução de custos de produção de conteúdo. Esse movimento amplia o debate sobre os impactos econômicos e sociais da inteligência artificial.
Analistas destacam que a questão central não está na tecnologia em si, mas nos modelos de negócio que orientam sua aplicação. O direcionamento de investimentos, a definição de prioridades e o uso de recursos em larga escala passam a ser pontos críticos em um cenário de crescimento acelerado.
Diante da pressão sobre infraestrutura e da escassez de insumos, o setor começa a discutir a necessidade de reavaliar o uso da capacidade computacional disponível. A priorização de aplicações em áreas como saúde, educação e pesquisa surge como uma das possibilidades em debate.
(Com informações de IT Forum)
(Foto: Reprodução/Magnific/olgsera)
