Introdução à IA empresarial para organizações: guia para iniciantes

Introdução

As organizações estão cada vez mais cientes das oportunidades que a inteligência artificial (IA) oferece em todos os aspectos dos negócios. A IA está ganhando momentum em todos os setores, como engajamento de clientes, suporte, vendas, infraestrutura de TI, processos, desenvolvimento de código e entrega de soluções.

Conforme o relatório "Worldwide Artificial Intelligence IT Spending Market Forecast" da IDC, os gastos anuais com iniciativas de inteligência artificial (IA) crescerão 31,9% entre 2025 e 2029. Esse investimento, impulsionado pelo crescimento de aplicações e sistemas de agentes de IA para gerenciar frotas agênticas, chegará a US$ 1,3 trilhão em 2029.¹

Diante dessa rápida evolução, as lideranças se encontram sob pressão para identificar, escolher, desenvolver e entregar soluções de IA que darão uma vantagem competitiva às suas organizações. No entanto, a velocidade da inovação em IA está acelerada demais para a maioria das organizações se desenvolver nessa tecnologia no mesmo ritmo. Por isso, em muitos casos, aproveitar todo o valor que a IA tem a oferecer é um verdadeiro desafio que gera mais perguntas do que respostas.

O objetivo deste e-book é responder a muitas das dúvidas sobre adoção de IA para quem está começando na jornada, quer entender mais sobre o efeito futuro dessa tecnologia nos negócios ou precisa descobrir como escalar implementações de IA já realizadas.

Quais são os tipos de IA?

Para aproveitar todo o potencial da IA, você precisa saber tudo sobre essa tecnologia. Abaixo estão os dois principais tipos que as organizações têm adotado.

A IA preditiva ajuda as organizações a identificar e conectar padrões, eventos históricos e dados em tempo real para prever resultados com extrema precisão. Ela pode ser aplicada à previsão de demandas, manutenção preventiva e planejamento operacional, ajudando as organizações a corrigir problemas antes que afetem funcionários, clientes ou recursos da empresa. A IA preditiva usa técnicas consagradas de ciência de dados e machine learning (ML), permitindo que ela seja aprimorada conforme aumenta o volume de dados processados.

A IA generativa (gen AI) permite que as organizações produzam novos conteúdos moldados por dados exclusivos. As aplicações de gen AI costumam depender de modelos de deep learning, como os de transformação, para gerar novos conteúdos em texto, imagem e código, por exemplo. Os Large Language Models (LLMs) mais famosos, como a família de GPTs (modelos de transformação pré-treinados generativos) da OpenAI, continuam avançando rapidamente, revolucionando o processamento da linguagem natural e os campos criativos ao gerar textos e imagens semelhantes aos humanos. A gen AI é útil principalmente em aplicações de chatbots, geração automatizada de conteúdo e ferramentas criativas. Os sistemas de IA multimodal podem combinar vários modelos de IA generativa para oferecer conteúdo multimídia e de texto com mais eficiência.

Outras abordagens de IA, como visão computacional para detecção de objetos e classificação/segmentação de imagens, também são muito usadas em ambientes empresariais, principalmente em manufatura e controle de qualidade.

Além dessas duas categorias, outras abordagens de IA são amplamente usadas em contextos empresariais. Com a visão computacional, por exemplo, é possível detectar objetos e classificar/segmentar imagens, o que é especialmente relevante no controle de qualidade e na manufatura. Além disso, LLMs muito conhecidos, como a família de GPTs (modelos de transformação pré-treinados generativos) da OpenAI, entre outros, continuam avançando rapidamente, revolucionando o processamento da linguagem natural e os campos criativos ao gerar textos e imagens semelhantes a humanos.

Quais são os benefícios das implementações de IA?

Considere os seguintes desafios que sua empresa pode estar enfrentando. Como a IA poderia ajudar sua organização?

Volume de dados: as organizações muitas vezes têm dificuldade em gerenciar e extrair insights da imensa quantidade de informações que coletam. A IA pode processar, resumir e analisar rapidamente datasets enormes para revelar tendências e insights úteis que seriam difíceis de identificar com o esforço manual.
Ineficiência operacional: processos ineficientes e obstáculos prejudicam a produtividade. A automação com IA ajuda a otimizar as operações, reduzindo erros e melhorando a eficiência dos processos. Isso pode incluir desde aplicações simples, como gerar automaticamente atas de reuniões com próximas etapas claras ou acelerar a criação de imagens e vídeos para sites ou redes sociais, até tarefas mais complexas, como ajudar engenheiros de software a escrever e testar códigos.
Expectativas dos clientes: os clientes querem ter experiências personalizadas e eficientes. Ao analisar os dados do cliente e oferecer recomendações e interações sob medida, a IA pode melhorar o atendimento e a personalização.
Competitividade no mercado: a inovação contínua é uma obrigação para se manter à frente da concorrência em um mercado dinâmico. A IA pode ajudar as organizações a se adaptar mais rapidamente às mudanças do mercado, manter uma vantagem competitiva e até mesmo refinar a abordagem quando usada como parceira estratégica de liderança ou na preparação para uma reunião importante.

Terminologia da IA

Modelo fundamental: um grande modelo de IA treinado com dados amplos e projetado como uma base de uso geral para as aplicações se desenvolverem, normalmente adaptado ou ajustado para realizar muitas tarefas contextualizadas.

Modelo frontier: os modelos mais capacitados disponíveis a qualquer momento. Esse é um termo relativo que muda à medida que o setor avança.

IA generativa (gen AI): modelos de IA que aprendem com dados existentes e geram novos conteúdos, como texto, imagem, código ou áudio, em resposta a prompts.

Large Language Model (LLM): um tipo de modelo fundamental treinado com grandes volumes de texto (e, muitas vezes, código) para entender e gerar linguagem semelhante à humana para diversas finalidades.

Small Language Model (SLM): um modelo de linguagem compacto e eficiente (geralmente, de 1 a 10 bilhões de parâmetros) otimizado para casos de uso específicos e suas respectivas tarefas.

Capítulo 1: A ascensão da IA

A IA existe, pelo menos conceitualmente, desde os anos 1950. Como a maioria das evoluções científicas ou tecnológicas, o desenvolvimento da IA estagnou, avançou e estagnou de novo: o ciclo de empolgação, desilusão e progresso mais realista foi se repetindo ao longo das décadas.

Hoje, a IA está em um ponto de inflexão. O que antes era experimental agora está pronto para produção, e o que antes era apenas teórico está transformando o modo de operação das empresas.

O catalisador? Um artigo do Google de 2017, "Attention Is All You Need", apresentou a arquitetura do modelo de transformação, ou seja, a base de desenvolvimento atual dos Large Language Models (LLMs). Os modelos de transformação permitiram que os sistemas de IA processassem diversos conjuntos de dados e entendessem os contextos de maneiras que as abordagens anteriores não conseguiam. Aliada aos avanços em poder computacional e capacidade de armazenamento, essa inovação possibilitou a geração de textos semelhantes aos humanos, imagens realistas e código de software funcional.

Mas isso é só o começo. O trabalho contínuo para desenvolver modelos, aperfeiçoar técnicas de inferência e integrar diferentes abordagens de IA nos levou a sistemas que podem analisar e resolver problemas complexos, planejar e executar ações com autonomia e aprender com interações. Para as empresas, isso abre espaço para uma automação sofisticada e soluções criativas que não eram possíveis até alguns anos atrás.

Este guia ajudará você a entender melhor os modelos que oferecem inovações modernas, avaliar o nível de maturidade da sua organização, escolher a abordagem certa e desenvolver um roadmap prático para adotar e escalar a IA com confiança.

Tipos de modelos de IA que estão acelerando a inovação

Os Large Language Models (LLMs) e modelos de geração de imagens são alguns dos responsáveis pela recente explosão no uso de IA generativa.

Os LLMs (como os da OpenAI, Anthropic e Meta) são pré-treinados com datasets enormes. Eles podem processar e gerar linguagem natural, sendo de grande valor para a automação do atendimento ao cliente, a geração de textos de marketing e muitos outros usos. Por outro lado, os modelos de geração de imagens (como Stable Diffusion, Midjourney e DALL-E) criam recursos visuais a partir de prompts de texto, impulsionando a inovação nas áreas de entretenimento, marketing, entre outras.

A ascensão dos modelos de raciocínio e planejamento

Uma nova classe de modelos de raciocínio surgiu em 2025, mudando fundamentalmente como a IA aborda problemas complexos. Esses modelos usam o aprendizado por reforço para desenvolver recursos de correção de erros, autoverificação e lógica de cadeia de pensamento, formando a base para fluxos de trabalho de agentes de IA.

As empresas estão adotando uma abordagem de vários modelos especializados em vez de um sistema monolítico, usando modelos de raciocínio em grande escala em tarefas complexas de planejamento (5% a 10% das consultas) enquanto solicitações mais simples são encaminhadas para modelos com 7 a 13 bilhões de parâmetros. Esse padrão pode gerar uma economia significativa nos custos de inferência e nas despesas computacionais de processamento de cada consulta sem perder a qualidade.

Os modelos de IA processam textos em blocos chamados de tokens, equivalentes a uma palavra ou parte dela. Os tokens representam a moeda da IA: os preços dos serviços de IA costumam ser calculados por milhão de tokens processados, o que torna esse custo um fator essencial para as organizações implantando a IA em grande escala. Por exemplo, uma implementação de atendimento ao cliente pode encaminhar 80% das consultas simples para modelos menores e mais econômicos, reservando os modelos de raciocínio com uso intensivo de recursos para problemas complexos que justifiquem o custo mais alto por token.

Novas tendências a considerar

As empresas estão usando cada vez mais vários modelos de IA juntos. Os modelos modernos agora também oferecem suporte à chamada de função, assim eles podem interagir com ferramentas externas, interfaces de programação de aplicações (APIs) e bancos de dados, transformando-os de geradores de texto em executores de ações.

Um exemplo dessa tendência é o Llama Stack, o ambiente open source de runtime de IA da Meta lançado em 2024, que padroniza como as organizações desenvolvem e implantam sistemas de IA com vários modelos. Pense nele como um Kubernetes para agentes de IA: assim como o Kubernetes orquestra containers, o Llama Stack orquestra agentes e seus respectivos provedores, oferecendo APIs essenciais para inferência, geração aumentada de recuperação (RAG), agentes, ferramentas e segurança que funcionam consistentemente em ambientes de desenvolvimento e produção.

Open source: uma base para a inovação em IA

A estratégia de IA da Red Hat é profundamente ancorada na filosofia open source para ajudar as empresas a avançar no uso das IAs preditiva e generativa com transparência, confiança e custos reduzidos. As organizações que usam as plataformas de nuvem híbrida aberta da Red Hat conseguem inovar com liberdade e manter o controle sobre suas soluções de IA.

Assuma o controle dos LLMs com o open source

A gen AI está transformando quase todos os aspectos dos negócios, da criação de software à comunicação, mas os modelos (LLMs e outros) usados nessa tecnologia muitas vezes são rigorosamente controlados pelo provedor do serviço. Isso significa que nem sempre será fácil para uma empresa avaliar tudo o que um serviço de gen AI pode fazer sem habilidades especializadas e investimentos significativos em termos de dinheiro e tempo.

Sem poder visualizar os datasets que criaram o modelo ou entender como o modelo usa esses dados, as organizações ficam expostas a possíveis riscos relacionados ao conteúdo gerado por IA. E se o treinamento do seu modelo de geração de código usar código-fonte com direitos autorais? Os códigos que esse modelo gerar também pertencerão ao proprietário dos direitos autorais do código usado no treinamento?

Muitas perguntas como essas ainda não foram totalmente respondidas, mas é essencial entender as consequências. As empresas estão recorrendo à IA para assegurar o acesso e o controle de seus próprios dados, além de entender como eles serão tratados e usados.

A Red Hat sempre acreditou no poder do open source para impulsionar a inovação e em uma abordagem transparente no desenvolvimento de software que permita aos clientes controlar as escolhas deles. Essa mesma filosofia agora se aplica à IA. Nossa abordagem se concentra na transparência e na escolha e oferece a estabilidade e o suporte proativo de que as empresas precisam, independentemente do modelo implantado.

Selecionar o modelo certo é difícil. Com milhares de opções disponíveis, como saber qual terá o melhor desempenho na produção?

Capítulo 2: Como escolher o modelo de IA certo

Uma única aplicação pode usar vários tipos de IA: um modelo preditivo para prever demandas, um generativo para elaborar respostas e um de reconhecimento de imagens para processar uploads. Cada um deles conta com diferentes requisitos de infraestrutura, custos e recursos.

Os modelos de IA são maduros o suficiente para as organizações usarem recursos essenciais e prontos para uso, como geração de texto, reconhecimento e segmentação de imagens e conversão de voz em texto. A disponibilidade dessas funções pré-desenvolvidas pode acelerar significativamente os projetos de desenvolvimento da IA.

O segredo é combinar os modelos ao seu caso de uso específico em vez de correr atrás do lançamento mais recente. Considere o problema que você está resolvendo, a precisão necessária e os recursos disponíveis.

Os modelos fundamentais são treinados com grandes conjuntos de dados e oferecem uma flexibilidade impressionante em muitas tarefas. No entanto, eles apresentam algumas desvantagens: aumento nos requisitos de recursos, custos mais altos e maior complexidade operacional. Eles podem ser avançados, mas nem sempre são a escolha certa.

Os Small Language Models (SLMs) oferecem um meio-termo interessante. Esses modelos oferecem alto desempenho em tarefas direcionadas e exigem muito menos recursos do que seus equivalentes maiores. Os provedores de modelos costumam oferecer modelos com contagens de parâmetros que variam de 2 bilhões a mais de 70 bilhões, assim você combina o tamanho do modelo com a complexidade da tarefa. Em muitos casos de uso empresariais, um SLM pode ter um desempenho tão bom quanto um modelo fundamental grande por uma fração do custo.

A tendência na IA empresarial é clara: o modelo certo é o menor que atenda aos seus requisitos de precisão e seja otimizado para sua infraestrutura.

Desenvolvimento e ajuste de modelos

Desenvolver um modelo de IA do zero pode ser uma tarefa expressiva: envolve a coleta e preparação de grandes datasets relevantes para o desafio da sua organização, a escolha de um algoritmo adequado e o treinamento dele usando seus dados. Esse processo exige uma capacidade computacional e expertise consideráveis, o que demanda muito tempo e recursos. O modelo deve receber manutenção ao longo do tempo e ser atualizado à medida que os dados de origem evoluem. Embora essa abordagem ofereça uma solução personalizada, ela nem sempre é o caminho mais eficiente.

Ajuste fino do modelo

Uma abordagem alternativa é ajustar um modelo fundamental para adaptá-lo aos requisitos específicos da sua organização. Uma técnica comum é transferir o aprendizado, isto é, retreinar um modelo já treinado com um grande conjunto de dados usando um conjunto menor e contextualizado. O modelo é treinado de novo usando o conhecimento geral que aprendeu no treinamento inicial, mas se adaptando às particularidades dos seus dados específicos. Com isso, ele consegue entender melhor a terminologia específica do setor e a voz da sua marca, tornando as respostas menos genéricas e mais ajustadas para seu negócio. Isso também permite que você comece com uma pequena implementação de IA e a amplie ao longo do tempo.

Começar por um modelo fundamental ou um SLM pode acelerar a adoção da IA. O ajuste fino adapta o modelo para executar tarefas específicas excepcionalmente bem usando seus próprios dados. Se o seu caso de uso for algo bem definido, como classificação de tickets de suporte ou extração de dados de faturas, um modelo com ajuste fino pode oferecer uma precisão maior do que um modelo generalizado, sem deixar de lado a eficiência de execução. Para organizações com requisitos empresariais específicos, preocupações com privacidade de dados ou uma busca por maior controle sobre o comportamento do modelo, fazer o ajuste fino e hospedar o próprio modelo pode ajudar bastante a lidar com esses desafios.

Técnicas para personalizar o comportamento do modelo

O ajuste fino não é a única maneira de adaptar modelos de IA às suas necessidades e nem sempre é o ponto de partida ideal. Diversas técnicas complementares podem melhorar o desempenho do modelo, geralmente trabalhando juntas para entregar os melhores resultados.

A RAG conecta os modelos a fontes de conhecimento externas, normalmente bancos de dados vetoriais (ou de gráficos), que oferecem contexto relevante no momento da consulta. Em vez de recorrer apenas ao que o modelo aprendeu durante o treinamento, a RAG recupera fatos atualizados e os inclui no prompt. Isso é especialmente útil em casos onde a precisão é importante e as informações mudam com frequência, como em documentação de produtos, detalhes sobre políticas ou registros de clientes.

É bom deixar claro que a RAG e o ajuste fino resolvem problemas diferentes. A RAG ajuda os modelos a acessarem informações atuais com as quais não foram treinados. O ajuste fino muda o comportamento, o raciocínio ou a resposta de um modelo. Muitos sistemas de produção usam um modelo de ajuste fino especializado no seu contexto e a RAG para acessar dados mais recentes.

O ajuste fino aumentado de recuperação (RAFT) une essas abordagens. Ele treina modelos para trabalharem efetivamente com documentos recuperados, fazendo o ajuste fino em pares de perguntas e respostas que incluem contextos relevantes e irrelevantes para simular cenários reais de RAG. O resultado é um modelo mais eficiente em identificar informações úteis, ignorar distrações e criar raciocínios a partir de conteúdo recuperado. Se o seu caso de uso depende muito de RAG, o RAFT pode melhorar significativamente a qualidade das respostas ensinando o modelo a usar o contexto recuperado com mais eficácia.

O Training Hub oferece um ponto de entrada acessível para personalização de modelos. Essa biblioteca open source conta com abstrações no nível do algoritmo para técnicas modernas de pós-treinamento, desde ajuste fino supervisionado até aprendizado por reforço.

Ao reunir implementações comprovadas pela comunidade, o Training Hub permite que os desenvolvedores apliquem métodos avançados de treinamento sem precisar conhecer cada técnica a fundo. O Training Hub pode reduzir a barreira de incorporação de conhecimento empresarial aos modelos existentes, assim os experts do seu domínio podem contribuir sem serem especialistas em IA.

Mais informações sobre o Training Hub

Os agentes de IA surgiram como uma abordagem avançada de conexão de modelos a sistemas empresariais. Em vez de apenas um modelo respondendo isoladamente, as arquiteturas agênticas orquestram vários agentes de IA que podem consultar bancos de dados, chamar APIs, pesquisar bases de conhecimento internas e agir conforme os resultados. Dessa forma, a IA deixa de só responder a perguntas e passa a concluir tarefas, criar tickets, atualizar registros ou coordenar fluxos de trabalho nos sistemas. Para empresas que querem agregar valor mensurável com os investimentos em IA, as abordagens agênticas estão rapidamente se tornando essenciais.

A engenharia de prompt e os prompts do sistema moldam o comportamento do modelo usando instruções cuidadosamente elaboradas. Isso vai desde oferecer de 2 a 10 exemplos à IA (conhecido como aprendizado de "poucos exemplos", em relação às abordagens sem exemplos ou de exemplo único) até prompts sofisticados do sistema que definem persona, restrições e formato de saída (vários exemplos). Quando combinado com a RAG, o contexto recuperado se torna parte do prompt, orientando o modelo a produzir respostas precisas e embasadas.

Na prática, essas técnicas se sobrepõem. Uma aplicação de IA empresarial bem projetada pode:

Usar um Small Language Model ajustado para entender o contexto e o tom.
Aprimorar o acesso a dados atuais com a RAG.
Orquestrar usando um framework agêntico para tarefas com várias etapas.

Use outras orientações vindas de prompts cuidadosamente elaborados para ter um comportamento consistente.

O papel da nuvem híbrida na adoção da IA em empresas

Os ambientes de nuvem híbrida são fundamentais para a adoção da IA. O ambiente de nuvem híbrida combina infraestrutura on-premise e recursos de nuvem pública e privada, oferecendo mais flexibilidade no método e no local da implantação e do gerenciamento de cargas de trabalho de IA. É possível treinar os modelos com unidades de processamento gráfico (GPUs) potentes baseadas na nuvem e implantá-los on-premise ou na nuvem privada por motivos de segurança ou conformidade. O principal é ter certeza de que as ferramentas e a plataforma escolhidas funcionem em todos os ambientes.

A abordagem de nuvem híbrida aberta da Red Hat ajuda as organizações a integrarem a IA para melhorar a consistência, a escalabilidade e a flexibilidade. Dessa forma, você consegue gerenciar cargas de trabalho de IA em várias nuvens, otimizar o posicionamento de dados e fazer uma migração tranquila, tornando a adoção da IA em grande escala mais eficiente.

IA soberana: controle em um cenário incerto

À medida que a IA é integrada às operações empresariais, o controle e a visibilidade desses sistemas se tornam críticos para os negócios. A IA soberana lida com isso mantendo dados, modelos e inferência sob seu controle, seja on-premise, em uma região específica ou em um ambiente de nuvem confiável.

Vários fatores estão estimulando o interesse das empresas na IA soberana:

Conformidade regulatória: disposições importantes da Lei de Inteligência Artificial da UE entraram em vigor em 2025, juntando-se ao Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da Europa, à Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA) do Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA e a regulamentos específicos do setor que determinam como os modelos de IA devem ser regulamentados, auditados e documentados. É mais fácil estar em conformidade quando se executa os modelos em ambientes controlados.

Residência de dados: dados confidenciais devem ser mantidos em jurisdições específicas. Com a implantação soberana, seus dados nunca saem dos limites aprovados.

Previsibilidade de custos: os serviços de IA baseados na nuvem podem alterar os preços ou descontinuar os modelos quase sem aviso prévio, forçando as aplicações conectadas a sofrerem uma reavaliação cara. Os modelos auto-hospedados eliminam as cobranças de APIs por token e protegem contra mudanças de preços dos fornecedores.

Independência de fornecedor: quando um provedor de nuvem substitui ou descontinua um modelo, todas as aplicações baseadas nele precisam ser reformuladas. A implantação soberana de modelos open source acaba com essa dependência.

Desempenho: implantações on-premise e na edge proporcionam inferência de baixa latência para aplicações em tempo real sem chamadas de ida e volta para APIs externas.

Por que o open source é uma vantagem estratégica para a IA

Considerações e preocupações com a IA soberana estão colocando a tecnologia open source como prioridade na estratégia empresarial. Os métodos open source oferecem transparência sobre dados de treinamento e comportamento dos modelos, portabilidade na infraestrutura e zero dependência de fornecedor. Quando a IA serve de base para processos de negócios críticos, poder inspecionar, modificar e controlar seus modelos não é algo opcional, e sim essencial.

Small Language Models (SLMs) tornam a IA soberana prática. Modelos como IBM Granite, Mistral e Llama da Meta oferecem recursos robustos em formatos compactos e eficientes que podem ser executados na infraestrutura empresarial. "O Gartner® prevê que modelos de IA pequenos e para tarefas específicas serão usados pelo menos três vezes mais do que LLMs de uso geral até 2027."²

Ao entender como modelos, dados, infraestrutura e soberania se relacionam, você pode lidar com as complexidades da adoção da IA enquanto mantém o controle que seus negócios exigem.

A infraestrutura que sustenta o modelo de IA é tão crítica quanto o próprio modelo. Tarefas distintas exigem tipos diferentes de hardware.

Unidade Central de Processamento (CPU)

Processador tradicional que realiza tarefas de computação em geral. Embora versátil, nem sempre é tão eficiente para lidar com cargas de trabalho de IA em grande escala.

Unidade de Processamento Gráfico (GPU)

Processador especializado para lidar com tarefas de processamento paralelo. É ideal para o treinamento de modelos de deep learning que precisam processar grandes volumes de dados simultaneamente.

Unidade de Processamento de Tensor (TPU)

Acelerador específico para cargas de trabalho de machine learning, otimizado para as operações de tensor comuns em redes neurais.

Unidade de Processamento Neural (NPU)

Um novo tipo de processador para tarefas de IA que trabalha com determinados tipos de modelos de IA com mais eficiência e rapidez.

Capítulo 3: O que você precisa para começar

Como acontece com qualquer nova tecnologia, a adoção da IA conta com desafios. Este capítulo ajudará você a avaliar se sua organização está pronta para a IA e oferece um roadmap prático para começar.

Avaliação da maturidade da sua organização

Antes de entrar na implementação, considere se sua organização está preparada para as iniciativas de IA. O objetivo desta revisão inicial não é ter tudo definido; é uma questão de entender onde você está, quais desafios precisa superar e quais lacunas precisam de atenção.

Alinhamento estratégico: suas ambições de IA oferecem suporte para metas empresariais mais amplas? Projetos de IA que não têm uma conexão clara com os objetivos estratégicos têm dificuldade de proteger o investimento contínuo e o patrocínio executivo.

Capacidade da infraestrutura: seu ambiente atual é compatível com cargas de trabalho de IA? Isso inclui recursos computacionais, armazenamento, funcionalidades de rede e a flexibilidade para escalar conforme os requisitos aumentam.

Habilidades e expertise: que recursos de IA existem na sua organização? Entender suas habilidades atuais ajuda a identificar onde o treinamento, a contratação ou o suporte externo podem ser necessários.

Maturidade dos dados: que dados sua organização armazena e qual o nível de acessibilidade deles? Muitas vezes, os dados empresariais ficam fragmentados entre sistemas, formatos e equipes. Uma noção realista do seu cenário de dados ajuda a identificar quais oportunidades de IA são viáveis.

Um roadmap prático para a adoção da IA

A velocidade e a escala da adoção da IA dependem de muitos fatores, mas começar aos poucos e expandir gradualmente ainda é uma abordagem comprovada. As etapas a seguir mostram um caminho prático desde o conceito inicial até a implantação na produção.

Etapa 1: defina o problema e os critérios de sucesso

Comece com um problema específico, não uma tecnologia. Os melhores pontos de partida são casos de uso com resultados claros, dados disponíveis e stakeholders engajados. Defina os critérios de sucesso com antecedência: limites de precisão, qualidade da resposta, requisitos de latência ou métricas de negócios. Sem critérios claros, você não saberá se sua implementação está dando certo. Evite recorrer à IA sem necessidade; concentre-se em problemas onde ela oferece uma vantagem real em relação às outras abordagens.

Etapa 2: monte sua equipe

A adoção da IA depende da colaboração interdisciplinar. Forme uma equipe multifuncional logo no início, reunindo:

Stakeholders empresariais que entendem o problema e usarão a solução.
Engenheiros de dados que conseguem preparar dados e desenvolver pipelines.
Profissionais de inteligência artificial e machine learning que selecionam, personalizam e avaliam modelos.
Equipes de operações de TI que integram as soluções à infraestrutura e aplicam políticas de segurança.
Especialistas em ética e conformidade que fazem as iniciativas atenderem às exigências regulatórias.
Equipes de desenvolvimento e comunidades, que devem estar envolvidas desde o começo. Com uma abordagem multifuncional, os investimentos em IA conseguem entregar resultados mensuráveis.

Conhecimentos específicos são bastante valiosos. Em geral, as pessoas que entendem bem seus processos de negócios conseguem identificar as oportunidades mais impactantes e detectar problemas que podem passar despercebidos para quem só conhece a tecnologia.

Etapa 3: avalie seus dados

Com um caso de uso definido, analise se você tem os dados necessários para sustentá-lo. Avalie a integridade, a precisão e a relevância do problema específico que você está resolvendo. Identifique onde os dados estão, quem são os proprietários e o que é necessário para acessá-los. Se não houver dados críticos ou não for possível obtê-los, revise o caso de uso antes de investir mais.

Etapa 4: selecione seu modelo

Escolha modelos de IA com base no caso de uso identificado e nos critérios de sucesso. Considere a capacidade, o custo, a escalabilidade e a compatibilidade com a sua infraestrutura. As arquiteturas com diversos modelos agora são uma prática padrão: diferentes modelos se destacam em diferentes tarefas, e as aplicações de produção costumam combinar vários deles.

Disponibilizar um ambiente de IA onde desenvolvedores e stakeholders possam explorar e testar diferentes modelos pode acelerar significativamente essa seleção. O Red Hat® AI inclui um gen AI studio exatamente para isso, permitindo prototipagem e avaliação rápidas antes de colocar em produção.

Como já mencionado, o modelo certo geralmente é o menor que atenda aos seus requisitos de precisão. Um modelo menor ajustado com base nos seus dados específicos, como transcrições de atendimento ao cliente ou documentação da solução, pode oferecer tempos de resposta mais rápidos, custos reduzidos e maior precisão para seu caso de uso do que um modelo maior de uso geral.

A adoção da IA depende da colaboração

Formar uma equipe com diversas habilidades é essencial para o sucesso dos projetos de gen AI.³

Líderes empresariais: representam as pessoas que usam ou são afetadas pela solução.

Especialistas em IA: ajustam, mantêm e atualizam modelos de gen AI, otimizando o desempenho para casos de uso específicos.

Engenheiros de dados e IA: preparam dados de treinamento, desenvolvem pipelines de RAG, implementam fluxos de trabalho de ajuste fino e integram modelos a sistemas de produção.

Executivos de ética e conformidade: certificam-se de que as iniciativas de gen AI cumpram as normas.

Especialistas em operações de TI: integram soluções à infraestrutura, aplicam políticas de segurança e disponibilizam ambientes de IA e recursos de modelos como serviço para aprendizado e testes rápidos na organização.

Etapa 5: conecte modelos aos seus dados

Grande parte do conhecimento empresarial está em documentos espalhados pela organização: PDFs, wikis, tickets de suporte e documentação interna. Conectar modelos a esse conhecimento geralmente é o caminho mais eficiente para agregar valor.

Com a Geração Aumentada de Recuperação (RAG), os modelos podem acessar seus dados no momento da consulta sem retreinamento. O segredo está na ingestão eficaz de documentos: converter conteúdo não estruturado em formatos que os modelos conseguem usar. O Docling, um framework open source incluído no Red Hat AI, lida com essa complexidade extraindo textos, tabelas e estruturas de PDFs e outros documentos.

Use a RAG para acelerar a consolidação do conhecimento da sua empresa nos modelos. À medida que você aprende quais informações são mais importantes, é possível ajustar os modelos seletivamente para melhorar ainda mais o desempenho.

Etapa 6: personalize se necessário

Quando a RAG sozinha não é suficiente, o ajuste fino adapta os modelos ao seu domínio e requisitos específicos. Isso envolve treinar o modelo com seus dados para melhorar a precisão, ajustar o tom ou ensinar conhecimentos especializados.

O Red Hat AI conta com recursos de treinamento que simplificam esse processo, oferecendo fluxos de trabalho acessíveis para personalização de modelos. A geração de dados sintéticos permite que os modelos gerem exemplos de treinamento a partir de seus documentos e diretrizes. Ao incorporar a geração de dados sintéticos ao fluxo de trabalho, você pode desenvolver datasets de treinamento de alta qualidade, mesmo quando os exemplos do mundo real são limitados ou confidenciais.

Considere usar o RAFT (ajuste fino aumentado de recuperação) se a sua aplicação depender muito da RAG. O RAFT treina modelos para trabalhar com mais eficácia com conteúdo recuperado, melhorando a capacidade deles de identificar informações relevantes e analisar documentos logicamente.

Etapa 7: otimize para produção

Passar da prova de conceito para a produção traz novos desafios de custo, latência e escala. A otimização garante um desempenho eficiente dos modelos em condições reais, onde cada milissegundo de latência e cada centavo gasto em computação importam.

A quantização de modelos reduz o tamanho e acelera a inferência usando formatos numéricos de menor precisão. Ao representar pesos de modelos com menos bits (por exemplo, inteiros de 8 ou 4 bits em vez de ponto flutuante de 16 bits), os modelos quantizados exigem menos memória e são processados em menos tempo. Os parâmetros da Red Hat com mais de meio milhão de avaliações revelaram que a quantização de 8 bits oferece um desempenho aproximadamente 1,8 vez mais rápido com recuperação total da precisão, enquanto a quantização de 4 bits atinge uma aceleração 2,4 vezes maior em aplicações sensíveis à latência.

Os servidores de inferência são tão importantes quanto os próprios modelos. Infraestruturas de serviço para fins específicos, como o Red Hat AI Inference Server (baseado em vLLM), maximizam a taxa de transferência usando técnicas como processamento contínuo em lotes, atenção paginada e uso otimizado da GPU. Para cargas de trabalho que excedem a capacidade de um único servidor, a inferência distribuída espalha a computação por várias máquinas, viabilizando o uso de modelos maiores e uma maior taxa de transferência.

O Red Hat AI oferece uma coleção cada vez maior de versões validadas e comprimidas dos modelos open source mais conhecidos, além de ferramentas do LLM Compressor para quantizar e otimizar seus próprios modelos. Nossos modelos validados são comparados em centenas de cenários, assim você pode implantá-los confiando no desempenho e na precisão.

Como já mencionado na etapa 4: o modelo certo é o menor que atenda aos seus requisitos de precisão. Um modelo quantizado e bem ajustado quase sempre supera um modelo enorme na economia da produção.

Etapa 8: implante com salvaguardas e monitoramento

A IA de produção exige supervisão contínua. Implante modelos com as salvaguardas adequadas: filtros de conteúdo, validação de saída e limites de segurança que reflitam suas políticas e tolerância a riscos.

Implemente o monitoramento de desvios para acompanhar o comportamento do modelo ao longo do tempo, como mudanças na precisão, qualidade da resposta e adesão às diretrizes de segurança. Os modelos podem ficar defasados à medida que o mundo vai mudando, e o monitoramento detecta isso antes dos usuários.

Etapa 9: itere e escale

A adoção da IA raramente é um projeto único. Use o que aprendeu com as implantações iniciais para refinar sua abordagem, expandir para novos casos de uso e desenvolver recursos internos. Cada iteração melhora a confiança e a expertise da organização.

Se a expertise em IA da sua empresa ainda estiver em desenvolvimento, procure orientações externas para acelerar o progresso. A Red Hat Consulting oferece a experiência de centenas de implementações de IA para ajudar você a tomar decisões de arquitetura, evitar armadilhas comuns e desenvolver recursos internos.

O que é inferência?

A inferência de IA é a última etapa do processo de machine learning. Nela, são feitas conexões entre o que o modelo aprendeu no treinamento e os padrões que ele nota no mundo real. É assim que as aplicações de IA tiram conclusões, seja para oferecer suporte no atendimento ao cliente, prever acidentes de carro ou identificar anomalias em dados clínicos.

Conheça casos de uso de IA

Capítulo 4: Adote e escale com a Red Hat

Com a velocidade do desenvolvimento da IA, modelos que eram de última geração há seis meses já foram superados e novas técnicas estão sempre surgindo. Em muitos aspectos, esse processo rápido e iterativo reflete o modelo de desenvolvimento em que a Red Hat se baseou.

A Red Hat é uma organização empresarial com um modelo de desenvolvimento open source: uma base modular e flexível que evolui com a comunidade. Ao desenvolver projetos de IA open source inovadores em vez códigos novos a portas fechadas, o Red Hat AI se mantém atualizado com as inovações mais recentes e oferece o suporte empresarial, a transparência e a estabilidade de que sua organização precisa.

O Red Hat AI conta com uma plataforma unificada para implantação de IA empresarial, indo além da infraestrutura tradicional para lidar com desafios específicos da IA: ferramentas fragmentadas, custos imprevisíveis e portabilidade de cargas de trabalho. O Red Hat AI oferece um portfólio de soluções e serviços necessários para desenvolver, implantar, monitorar e usar modelos e aplicações de IA em qualquer estágio da sua jornada de adoção.

Entrega de resultados de negócios com o Red Hat AI

O Red Hat AI proporciona confiança, poder de escolha e consistência em ambientes de nuvem híbrida, acelerando o desenvolvimento e a entrega de soluções de IA e superando os desafios enfrentados por quem adota essa tecnologia. Com o Red Hat AI, as organizações podem:

Otimizar com inferência eficiente e econômica e fazer mais com os recursos disponíveis. O Red Hat AI otimiza a inferência de modelos em ambientes de nuvem híbrida, implantando mais rapidamente por um custo menor. Com o vLLM como base, a plataforma maximiza a taxa de transferência e minimiza a latência. Além disso, com as ferramentas do LLM Compressor e uma coleção cada vez maior de modelos validados e comprimidos, as organizações podem reduzir os custos computacionais sem comprometer a precisão.
Conectar modelos aos seus dados para as aplicações inteligentes de IA entenderem o domínio da sua organização e oferecerem respostas precisas e relevantes. A utilidade dos modelos de gen AI depende do conhecimento que eles têm do seu negócio. O Red Hat AI oferece uma experiência simplificada e consistente para integrar seus dados privados a modelos de IA usando RAG, ajuste fino com o Training Hub e recursos incorporados de ingestão de dados.
Acelerar a inovação dos agentes de IA e colocar experimentos em produção com confiança. O Red Hat AI oferece uma base flexível e escalável para o desenvolvimento e implantação de fluxos de trabalho de agentes de IA usando a API Llama Stack como ponto de entrada unificado, experiências de dashboard dedicadas e suporte ao Model Context Protocol (MCP) para conectar modelos a ferramentas e fontes de dados externas.
Implantar a IA em ambientes de nuvem híbrida e escalar com eficiência sem perder o controle. Implante cargas de trabalho de IA onde sua empresa precisar: on-premise, na nuvem ou na edge da sua rede. O Red Hat AI oferece flexibilidade para escolher um modelo e um acelerador de hardware, com ferramentas e governança consistentes. Ele também conta com registros centralizados de modelos, observabilidade aprimorada e gerenciamento inteligente de GPUs.
Ter uma plataforma de IA open source e com suporte empresarial que proporciona inovação, poder de escolha e confiança. A plataforma inclui a família IBM Granite de modelos open source com indenização total desenvolvidos especificamente para uso empresarial, com suporte à produção em tempo integral e cobertura de ciclo de vida estendida.

A Red Hat também conta com um extenso ecossistema de parceiros para potencializar ainda mais suas funcionalidades de IA. A NVIDIA mantém uma parceria com a Red Hat para oferecer uma plataforma empresarial completa e otimizada para cargas de trabalho de IA. O Red Hat AI estende o suporte a aceleradores para além da NVIDIA e inclui GPUs da AMD, Gaudi da Intel, Spyre da IBM e TPUs do Google. Assim, os clientes têm flexibilidade para escolher o hardware mais adequado às cargas de trabalho, ao orçamento e ao direcionamento estratégico deles.

A Red Hat Consulting pode ajudar a acelerar sua jornada, seja em um projeto-piloto ou desenvolvendo uma base para rápida adoção.

O portfólio completo de tecnologias, a expertise comprovada e as parcerias estratégicas da Red Hat podem ajudar você a desenvolver e implantar modelos e aplicações de IA, além dos serviços e treinamentos necessários para atingir suas metas de IA.

É hora de avançar na sua jornada de adoção da IA

Acelere a adoção da IA com uma estratégia de nuvem híbrida aberta. Assim, você ganha flexibilidade para executar suas aplicações de IA onde forem necessárias.

Dê início aos seus projetos de inteligência artificial e machine learning com os serviços de expertise, consultoria e treinamento da Red Hat para ajudar sua organização a chegar longe com a IA.

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Press release da IDC. "Agentic AI to Dominate IT Budget Expansion Over Next Five Years, Exceeding 26% of Worldwide IT Spending, and $1.3 Trillion in 2029, According to IDC." 26 de agosto de 2025.
Comunicado à imprensa do Gartner. "Gartner Predicts by 2027, Organizations Will Use Small, Task-Specific AI Models Three Times More Than General-Purpose Large Language Models." 9 de abril de 2025.
Kearney. "Standing up tiger teams to tackle generative AI complexity." 15 de novembro de 2023.