A velocidade da confiança: acelere a migração da IA

No mundo empresarial, o hype da IA passou oficialmente pelo teste da realidade. As organizações não se perguntam mais se a IA pode ajudá-las. Elas questionam com que rapidez a solução entrega valor sem comprometer o orçamento ou a infraestrutura.

Na Red Hat, vemos um padrão recorrente: as lideranças pioneiras em IA mais bem-sucedidas não criam apenas modelos melhores, mas ambientes melhores para gerenciar esses modelos. De serviços bancários em Istambul a serviços governamentais na Espanha, veja como o Red Hat AI transforma semanas de espera em minutos de ação.

Caso de uso 1: acelere a produtividade da ciência de dados

Muitas vezes, o imposto sobre a inovação em IA é pago com tempo. Muitas organizações enfrentam dificuldades com conjuntos de ferramentas fragmentados e provisionamento manual. Isso força seus talentos mais caros, a ciência de dados, a atuar na administração de sistemas em tempo parcial. Ao padronizar o ambiente com o Red Hat OpenShift AI, as empresas eliminam a dívida técnica que costuma paralisar um projeto antes mesmo da primeira linha de código ser escrita.

• DenizBank: ao oferecer ferramentas padronizadas e autônomas a mais de 120 profissionais de ciência de dados, a empresa reduziu o tempo de configuração do ambiente de uma semana para apenas 10 minutos.
• Aramco: ao criar sua GenAI Foundation com a tecnologia Red Hat, a gigante do setor de energia permitiu que desenvolvedores se concentrassem na inovação, e não na infraestrutura. A plataforma permite integrar novos modelos de IA em menos de uma hora. Isso ajuda a engenharia de perfuração e de instalações a concluir tarefas repetitivas de análise de dados 10 vezes mais rápido, economizando uma média de duas horas de trabalho manual diário para cada pessoa.
• Turkish Airlines: eles não apenas aceleraram o início; eles aceleraram a conclusão. Novos modelos de microsserviços que levavam dias para chegar ao mercado agora entram em operação em 10 minutos, e a velocidade geral de implantação dobrou.
• Banco Galicia: diante de uma espera de três semanas para a verificação de clientes corporativos, o banco utilizou uma solução de NLP baseada em IA para reduzir esse tempo de dias para minutos. Com 90% de precisão, eles transformaram um grande problema do cliente em vantagem competitiva.
• Clalit Health Services: como um dos principais provedores de saúde pública do mundo, a Clalit utiliza o Red Hat OpenShift AI para gerenciar enormes conjuntos de dados que abrangem 20 anos de histórico de pacientes. A plataforma oferece um ambiente de pesquisa padronizado e habilitado para GPU que impulsiona desde projetos conjuntos com Harvard até iniciativas internas de LLM. Isso torna ambientes de pesquisa complexos mais rápidos de implantar e significativamente mais fáceis de gerenciar.

Caso de uso 2: impulsione a eficiência operacional e a transformação interna

Muitas vezes, a IA generativa é vista como algo desejável, mas não essencial, porém para organizações globais, ela está se tornando a base das operações internas. Para alcançar um ROI real, a IA deve ir além de simples chatbots e se integrar à infraestrutura da empresa, automatizando documentações complexas, otimizando fluxos de trabalho de suporte e reduzindo os custos indiretos de estruturas globais de TI.

• ARSAT: a empresa nacional de telecomunicações da Argentina industrializou suas operações criando uma plataforma de IA de agentes no Red Hat OpenShift AI. Ao passar do conceito à produção em apenas 45 dias, a empresa automatizou processos complexos da cadeia de suprimentos e interações com clientes. Isso resultou em uma redução de 30% nas despesas operacionais e garantiu significativamente mais tempo para que engenheiros se concentrem na inovação.
• Cidade de Vienna: para lidar com a previsão de aposentadoria de 30% da força de trabalho nos próximos cinco anos, a cidade lançou o "WienKI", um assistente virtual baseado em IA. Baseada no Microsoft Azure Red Hat OpenShift, a plataforma oferece a 70.000 funcionários acesso instantâneo e preciso a dados administrativos complexos, garantindo que a cidade entregue serviços de alta qualidade aos cidadãos com menos recursos.
• Sucesso interno da Red Hat: ao usar IA para otimizar a solução de problemas e o suporte, a Red Hat prevê economizar mais de US$ 5 milhões. Um único projeto de otimização de solução de problemas economizou US$ 1,5 milhão em apenas 10 meses.
• Agilidade no setor público: o governo regional de Castilla-La Mancha (JCCM) usou IA para reduzir em dois meses o tempo necessário para processar documentos de Avaliação de Impacto Ambiental (AIA), provando que a IA pode fazer a burocracia se mover na velocidade do cidadão.

Caso de uso 3: Análises preditivas de alto impacto para riscos e logística

Quando a IA é integrada diretamente à lógica principal de negócios, o foco muda da eficiência para a viabilidade. Esses casos de uso exigem computação de alto desempenho e processamento de dados em tempo real para prever resultados complexos demais para a intuição humana ou softwares tradicionais. Seja no gerenciamento da solvência financeira ou na otimização de cadeias de suprimentos globais, o objetivo é transformar enormes conjuntos de dados em decisões imediatas e acionáveis.

• Risco financeiro: o DenizBank utilizou IA preditiva para reduzir o risco de empréstimos inadimplentes de 7,51% para 5,79%, preservando um capital significativo.
• Combustível e logística: a Turkish Airlines tem como meta um impacto financeiro de US$ 100 milhões usando IA para otimizar "tail assignments", combinando aeronaves específicas a rotas específicas com base no consumo de combustível.
• Resultados: a colaboração entre Guidehouse e VA desenvolveu modelos de IA em alguns dias com o objetivo de identificar veteranos em risco para uma intervenção oportuna. Este é um caso de uso exemplar: onde a velocidade de produção não se trata apenas de ROI, mas de salvar vidas. 

Conclusão: IA é estratégia, não uma funcionalidade

O ponto em comum entre esses casos de sucesso não é apenas o uso de IA, mas o uso do Red Hat OpenShift AI para criar um ciclo de vida repetível e escalável.

Ao padronizar as partes rotineiras da IA — as implantações, a segurança e a criação de ambientes — essas organizações abriram caminho para os resultados impactantes: a economia de US$ 100 milhões, resultados em 10 dias e intervenções que salvam vidas.

Para começar a migrar a IA do projeto para a produção, teste as soluções do portfólio Red Hat AI. Os testes oferecem acesso gratuito por 60 dias a um ambiente totalmente gerenciado onde você pode testar essas ferramentas de nível de produção.