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Principais considerações para criar uma base sólida para a IA generativa

27 de agosto de 2026•
Tipo de conteúdo: E-book

Capítulo 1: Novas possibilidades para a inovação empresarial…

A IA generativa (gen AI) é uma ferramenta poderosa para organizações que desejam criar produtos inovadores, otimizar processos e obter vantagens competitivas em mercados dinâmicos. Com base nos avanços em redes neurais e deep learning (ensinar computadores a processar dados usando um algoritmo inspirado no cérebro humano), a gen AI vai além dos recursos de IA preditiva. Ela não apenas processa dados, mas também cria conteúdo novo e original. A gen AI remodela a colaboração entre humanos e máquinas, inspira novas abordagens para a solução de problemas e entrega resultados de negócios significativos em todos os setores.

Organizações em todo o mundo criam aplicações inovadoras usando tecnologias de gen AI. Esses casos de uso exigem um maior alinhamento aos requisitos empresariais, o que geralmente ocorre por meio da personalização baseada em dados corporativos.

Mesmo em estágios iniciais, a adoção da gen AI oferece benefícios essenciais para:

  • Eficiência operacional: lidar com tarefas que consomem muito tempo, como escrever código, criar documentação ou gerenciar cadeias de suprimentos, ajuda as empresas a produzir mais em menos tempo e com custo menor.
  • Aumento da receita: a gen AI ajuda a aumentar os fluxos de receita ao identificar oportunidades personalizadas de upselling, criar conteúdo de marketing sob medida para segmentos de clientes específicos e acelerar o lançamento de novos produtos e serviços.
  • Satisfação dos clientes: oferecer suporte instantâneo e preciso, além de experiências personalizadas, ajuda os clientes a obter acesso às informações e aos serviços necessários no momento certo, gerando confiança e fidelidade a longo prazo.
  • Produtividade dos funcionários: gerenciar tarefas rotineiras com IA, como escrever atas de reuniões, redigir e-mails ou localizar dados em sistemas internos, permite que as pessoas se concentrem em trabalhos de alto valor que exigem criatividade e julgamento humanos.

… mas também novas preocupações.

Embora os benefícios e as desvantagens da gen AI ainda estejam aparecendo, muitas organizações já desejam investir nessas novas tecnologias. Entender os desafios da gen AI ajuda as empresas a estabelecer diretrizes éticas e frameworks de desenvolvimento claros, cumprir as regulamentações governamentais e do setor, detectar e corrigir possíveis problemas.

  • Privacidade de dados: as preocupações com a privacidade surgem quando dados confidenciais ou pessoais são usados para treinar modelos de IA generativa, levando a questionamentos sobre a proteção da privacidade dos indivíduos. As regulamentações de armazenamento e soberania de dados, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia (UE), devem ser cumpridas.
  • Propriedade de dados: o uso de modelos proprietários (ou modelos pré-treinados com dados proprietários) cria questões de propriedade de dados que podem levar litígios.
  • Viés e imparcialidade: as respostas das ferramentas de gen AI refletem vieses humanos, incluindo estereótipos prejudiciais e discursos de ódio.
  • Uso ético: conteúdos sintéticos criados pela gen AI, como deepfakes, podem ser usados para atividades maliciosas, como violação de privacidade e campanhas de desinformação. A falta de transparência nos modelos ou ferramentas de gen AI dificulta a compreensão, a interpretação e a explicação dos resultados, além da atribuição de responsabilidade por informações incorretas ou inventadas.

Comparativos recentes ilustram:

  • Geração aumentada por recuperação (RAG): integra fatos de fontes externas, como bancos de dados internos, intranets corporativas ou da internet, para fornecer aos modelos de gen AI as informações mais precisas e atualizadas.
  • Ajuste de prompt: os modelos de IA recebem dicas ou prompts de front-end (incluindo palavras adicionais ou números gerados por IA) que os guiam até a decisão desejada. Isso permite que organizações com dados limitados adaptem modelos de base a tarefas específicas.
  • Ajuste fino: aprimora um modelo pré-treinado com um conjunto de dados menor e mais direcionado para realizar tarefas específicas de domínio com mais eficiência. Esses dados de treinamento extras são incorporados à arquitetura do modelo.
  • Consequências não intencionais: a natureza autônoma da gen AI pode levar a consequências indesejadas que causam danos reais às organizações.
  • Desafios regulatórios: os rápidos avanços nas tecnologias de IA generativa podem ultrapassar os frameworks regulamentares, dificultando a criação e aplicação de diretrizes que garantam o uso ético e responsável.
  • Consumo de energia: o treinamento de modelos de IA exige computação intensiva e alta demanda de energia, gerando preocupações sobre os efeitos para a sustentabilidade ambiental.

 Uma base de infraestrutura confiável ajuda as organizações a obter os benefícios e enfrentar os desafios das iniciativas de gen AI.

Capítulo 2: A base certa para a gen AI: Principais considerações

A base tecnológica escolhida para suas iniciativas de gen AI pode afetar significativamente a eficiência e o sucesso geral do processo. Lideranças organizacionais devem considerar estes oito pontos fundamentais ao decidir sobre a base adequada de gen AI.

Consideração 1: Criar com mais rapidez usando conjuntos de ferramentas comprovados e confiáveis

Desenvolver aplicações baseadas em modelos de gen AI pode ser uma tarefa complexa. O conjunto de ferramentas ideal (incluindo linguagens, frameworks e runtimes comerciais ou da comunidade open source) acelera o ajuste de modelos e simplifica o desenvolvimento e a implantação de aplicações.

Escolha uma plataforma de desenvolvimento de IA que inclua ou ofereça suporte a conjuntos de ferramentas conhecidos para desenvolver soluções de IA inovadoras com mais rapidez e eficiência. Recursos de ciência de dados exploratória, treinamento e ajuste acessados por interfaces de usuário (UIs) interativas simplificam a colaboração. Conjuntos de ferramentas integrados, combinados com recursos de autosserviço, ajudam a otimizar as operações de TI (ITOps) e mantêm a portabilidade e a consistência.

Consideração 2: Padronize para ajustar modelos com rapidez

O treinamento de modelos de IA generativa é caro e demorado. Por isso, a maioria das organizações cria soluções de IA usando modelos base pré-treinados com dados de uso geral. As organizações podem usar dados diversos e específicos de domínio para ajustar modelos de base para a execução de tarefas especializadas. Existem várias maneiras de personalizar modelos de base. Algumas exigem computação intensiva, processadores potentes e infraestrutura de nuvem híbrida distribuída. 

Busque plataformas de IA que ofereçam ferramentas para preparar e ingerir dados privados, ofereçam suporte a técnicas de personalização e alinhamento de modelos e forneçam acesso a ferramentas de padrões de personalização reproduzíveis. Essas plataformas também devem oferecer suporte a recursos de orquestração e gerenciamento de cargas de trabalho distribuídas que implantam execuções de treinamento (de qualquer tamanho de modelo, volume de dados ou duração) em ambientes de nuvem híbrida. 

Containers para gen AI

Tecnologias de containers, como o Kubernetes, oferecem implantação, gerenciamento e escalabilidade ágeis para o desenvolvimento nativo em nuvem eficiente de soluções de gen AI.

  • Provisione ambientes sob demanda em data centers locais, nuvens públicas e dispositivos de edge.
  • Crie, implante, escale e gerencie instâncias de containers automaticamente na infraestrutura física e virtual.
  • Integre componentes e recursos de armazenamento de dados de um ecossistema robusto de fornecedores comerciais e open source às suas soluções de IA generativa.

Explore outros benefícios dos containers para a IA1

Consideração 3: Forneça e execute modelos com eficiência usando inferência

Entregar experiências de usuário excepcionais com soluções de gen AI e demandas variadas de aplicações pode ser um desafio para as equipes de ITOps. A inferência eficiente de modelos requer infraestrutura escalável e recursos de gerenciamento automatizados para garantir alta taxa de transferência, baixa latência e utilização ideal da computação. E como as soluções de IA processam grandes quantidades de dados, a aplicação de padrões de segurança rigorosos em todos os ambientes é fundamental.

Considere plataformas que ofereçam servidores de inferência compatíveis com vários tipos de modelos, como gen AI, Large Language Models (LLMs) e multimodais, para obter resultados eficientes em diversos ambientes. Servidores de inferência de alto desempenho aceleram a saída de aplicações de gen AI ao otimizar o uso de memória da unidade de processamento gráfico (GPU) e ajudar os modelos a realizar cálculos em escala com mais eficiência.

Consideração 4: Automatize o gerenciamento do ciclo de vida

Os pipelines de integração e entrega contínuas (CI/CD) podem implantar e gerenciar automaticamente soluções de gen AI. No entanto, escalar essas soluções exige a integração de machine learning operations (MLOps) e GenAIOps. A MLOps automatiza os ciclos rigorosos de extração, treinamento e validação de dados necessários para a estabilidade do modelo. Já a GenAIOps atende às necessidades exclusivas de Large Language Models (LLMs), como o controle de versão de prompts e o gerenciamento de bancos de dados vetoriais. Esses pipelines de ML e gen AI são mais complexos do que os fluxos de trabalho padrão. Eles exigem alterações rápidas e incrementais para ajustar o desempenho e mitigar alucinações (saídas ilógicas ou falsas) por meio de avaliação automatizada.

Escolha uma base que permita criar e integrar esses pipelines de IA especializados aos fluxos de trabalho de DevOps existentes, usando ferramentas como o Kubeflow para orquestração de modelos e o Jenkins para uma automação mais ampla. Adotar o GitOps com ferramentas como o ArgoCD ajuda a definir implantações complexas de IA como código. Isso garante que os modelos de base e os componentes de geração aumentada por recuperação (RAG) permaneçam consistentes, auditáveis e reproduzíveis.

Consideração 5: Prepare-se para os agentes de IA com transparência e controle

A gen AI é excelente para criar conteúdo e responder a perguntas. Os agentes de IA representam a próxima evolução desses recursos, marcando a transição de modelos que oferecem funções simples de chat para agentes autônomos. Os agentes de IA não seguem apenas um script. Eles usam ferramentas de raciocínio para dividir metas complexas (como a integração de um novo cliente) em tarefas menores, como verificar documentos, enviar e-mails e atualizar bancos de dados. Como esses sistemas devem lidar de forma independente com mudanças inesperadas, é essencial mudar sua abordagem de padrões simples de prompt-resposta para fluxos de trabalho gerenciados de várias etapas.

Busque uma base de IA que priorize a integração e a segurança. Os agentes de IA precisam de uma infraestrutura que possa se conectar a ferramentas externas e fontes de dados internas, mantendo uma abordagem de intervenção humana (human-in-the-loop) para decisões e ações críticas. Concentre a pesquisa em plataformas que ofereçam visibilidade clara sobre como um agente pensa e toma decisões para garantir que cada ação e saída seja auditável. Ao iniciar a jornada de IA com uma base criada para governança e suporte ao uso de ferramentas externas, as equipes de TI garantem que a IA evolua de um assistente criativo para um gêmeo digital, permanecendo uma extensão confiável e controlada das operações de negócios.

Principais conceitos do modelo de gen AI

  • Viés é a presença de padrões no comportamento do modelo que afetam a imparcialidade, a inclusão e a ética dos resultados, como favorecer determinados grupos ou produzir respostas discriminatórias.
  • O desvio de dados ocorre quando as propriedades estatísticas dos dados de treinamento mudam com o tempo, o que afeta o desempenho do modelo e gera respostas menos precisas ou relevantes.
  • Detecção de anomalias é o processo de identificar e relatar quando o modelo exibe comportamentos incomuns ou que divergem dos exemplos observados durante o treinamento. 
  • Explicabilidade por ponto é a capacidade de entender por que modelos geram resultados específicos, fornecendo visibilidade à aplicações para as quais a transparência é essencial.

Consideração 6: Monitore modelos constantemente para mitigar vieses e imprecisões

Os resultados fornecidos pelos modelos de gen AI podem influenciar substancialmente os processos organizacionais. Ao rastrear proativamente o comportamento do modelo, as equipes podem analisar decisões e justificativas para identificar baixo desempenho e relatar comportamentos problemáticos imediatamente. A governança eficaz de modelos baseada nessas informações ajuda a garantir que os modelos de IA respondam com dados imparciais, justos e corretos em ambientes de produção.

Explore bases de IA que oferecem recursos de monitoramento centralizados (incluindo métricas de viés e desvio de dados, detecção de anomalias e explicabilidade por ponto) para ajudar as equipes a manter e corrigir seus modelos de gen AI. O monitoramento contínuo e automático em ambientes de produção também aumentará a conformidade com os padrões de governança de modelos corporativos da organização. Interfaces de ferramentas intuitivas e relatórios legíveis e não técnicos incentivam o uso e a manutenção responsáveis do modelo.

Consideração 7: Aproveite os ecossistemas de parceiros para obter recursos abrangentes

As soluções de gen AI exigem vários componentes integrados para entregar resultados inovadores. A combinação ideal de tecnologias de um ecossistema colaborativo de fornecedores confiáveis pode acelerar o desenvolvimento de aplicações, lidar com vieses e desvios de dados e garantir um desempenho consistente e confiável para suas implantações de IA.

Busque fornecedores de plataforma com ecossistemas de parceiros extensos e certificados que ofereçam soluções completas para o desenvolvimento e a implantação de modelos e aplicações de gen AI. Trabalhar com uma ampla seleção de componentes (da integração e preparação de dados ao treinamento e à disponibilização de modelos) ajuda as equipes de TI a desenvolver e implantar soluções de IA com mais eficiência. Ao escolher soluções certificadas pelo fornecedor e com interoperabilidade comprovada, as organizações podem aumentar a produtividade ao reduzir as solicitações de suporte de TI.

Consideração 8: Trabalhe com especialistas da plataforma para resolver problemas e aprender as práticas recomendadas

A implantação e o gerenciamento eficaz de soluções de gen AI exigem conhecimento e experiência especializados. Desafios de escalabilidade, confiabilidade e integração com sistemas existentes podem complicar as implantações de produção. O uso ineficiente de recursos computacionais pode gerar custos desnecessários. O não cumprimento de padrões de segurança, políticas de privacidade e frameworks regulatórios de IA pode gerar consequências legais, financeiras ou para a imagem da marca corporativa.

Selecione fornecedores com equipes de especialistas que ofereçam suporte abrangente e orientação para a criação de soluções de gen AI. Por exemplo, engenheiros dedicados podem oferecer suporte à plataforma inteira com ferramentas, recursos e experiência para acelerar a entrega de projetos de IA. Consultores especializados podem resolver desafios de implantação, aumentar a eficiência da infraestrutura e garantir interoperabilidade em toda a sua solução. Serviços de treinamento profissional podem ajudar as equipes a adquirir o conhecimento e a experiência necessários para iniciar novos projetos de gen AI em menos tempo.

Supere os desafios da entrega de IA 

A IA remodela a forma como o software é criado e entregue. A perspectiva da IDC oferece recomendações para compradores de tecnologia.2

  • Estabeleça frameworks de governança robustos para a adoção da IA, garantindo a conformidade com requisitos regulatórios e políticas internas. Implemente também uma supervisão em etapas pelo conselho para gerenciar a exposição a riscos e a geração de valor.
  • Modernize a infraestrutura de aplicações e dados para arquiteturas nativas em nuvem. Priorize ambientes nativos em Kubernetes e alinhe os roadmaps de dados, nuvem e IA às agendas de engenharia.
  • Integre a segurança em todo o ciclo de vida de entrega de aplicações de dados de IA, inclusive aprimorando a expertise em segurança das equipes de engenharia de dados e IA.
  • Gerencie os relacionamentos com fornecedores com uma visão estratégica sobre a prontidão da plataforma e do ambiente, as dependências de médio prazo e o retorno sobre o investimento demonstrável.

Capítulo 3: Tecnologia aberta e flexível equilibra a inovação em IA com a estabilidade operacional

O Red Hat® AI acelera o desenvolvimento e a implementação de soluções de IA empresarial em ambientes de nuvem híbrida. Esta plataforma abrangente atende aos clientes em qualquer estágio (do início à escala para uma arquitetura empresarial completa) e oferece suporte à implantação de qualquer modelo em qualquer acelerador de hardware. Ao combinar o poder das tecnologias open source com modelos de última geração, o Red Hat AI ajuda as organizações a acelerar o ritmo de descoberta e a democratizar o acesso às ferramentas de IA mais recentes.

O Red Hat AI inclui o Red Hat AI Enterprise, para empresas que buscam implantar e escalar com eficiência em qualquer lugar; o Red Hat AI Inference Server, para inferência otimizada de Large Language Models (LLMs); o Red Hat OpenShift® AI, para ambientes de plataforma Kubernetes distribuídos; o Red Hat Enterprise Linux AI, para ambientes de servidor Linux individuais; e o Red Hat AI Accelerator, para oferecer suporte a recursos de aceleração de hardware no Red Hat OpenShift. Essas soluções combinam o poder das tecnologias open source com modelos open source de última geração, ajudando as organizações a acelerar o ritmo da descoberta e a democratizar o acesso a ferramentas e tecnologias de ponta. O acesso às inovações mais recentes é complementado pelo ecossistema de parceiros da Red Hat, que oferece diversos produtos e serviços testados, certificados e com suporte para funcionar com nossas tecnologias, ajudando os clientes a resolver desafios técnicos e de negócios.

Juntos, esses produtos, serviços e tecnologias oferecem: 

Inferência flexível e eficiente

O Red Hat AI otimiza a inferência de modelos em ambientes de nuvem híbrida para ajudar as organizações a implantar seus modelos preferidos com mais rapidez e melhor custo-benefício. O runtime vLLM maximiza a taxa de transferência e minimiza a latência. Já o recurso LLM Compressor utiliza técnicas avançadas de quantização para aumentar a velocidade de inferência sem sacrificar a precisão das previsões. O resultado é um ambiente de alto desempenho para a disponibilização de modelos em uma ampla variedade de aplicações.

Conexão de modelos com dados

O Red Hat AI simplifica a integração de dados corporativos privados com modelos de IA, fornecendo ferramentas padronizadas para preparar e ingerir informações para fundamentar as saídas de IA em conhecimentos de negócios específicos e relevantes. As organizações podem aumentar o desempenho do modelo com técnicas de personalização, como ajuste fino, geração aumentada por recuperação (RAG) e ajuste de prompt. Essa abordagem garante que os modelos de IA se alinhem aos cenários empresariais para entregar resultados de negócios mensuráveis.

Inovação com agentes de IA

O Red Hat AI oferece uma base confiável para lideranças organizacionais, com foco na segurança em toda a plataforma (do bare metal aos agentes), garantindo a aplicação de políticas e o controle de riscos. A plataforma oferece inferência de alto desempenho, acesso a modelos precisos e uma experiência simplificada para conectar dados a agentes. Com recursos de AgentOps, o Red Hat AI oferece governança focada em segurança e controle de acesso baseado em identidade, além de flexibilidade para as equipes usarem seus próprios frameworks de agentes. Isso garante que as implantações de IA permaneçam protegidas, observáveis e totalmente governadas à medida que amadurecem.

IA em escala em nuvens híbridas

O Red Hat AI ajuda as organizações a gerenciar e monitorar todo o ciclo de vida de modelos de IA preditiva e de gen AI em escala, de implantações em servidor único a plataformas distribuídas amplas. As organizações podem estabelecer e manter a consistência operacional e a mitigação de riscos com plataformas de IA testadas e com suporte do Red Hat OpenShift. Com o monitoramento centralizado, as equipes rastreiam vieses, desvios de dados e detectam anomalias para garantir que os modelos permaneçam confiáveis, justos e em conformidade com os padrões de governança corporativa.

Capítulo 4: Comece a usar a gen AI

A gen AI é uma ferramenta poderosa para criar conteúdo e mudar a maneira como o mundo interage com aplicações e tecnologias. Por meio de plataformas e ferramentas de IA baseadas em expertise e parcerias, o Red Hat AI oferece uma base central para que as equipes criem e implantem IA generativa, preditiva e agentes de IA com rastreabilidade, observabilidade e controle. A Red Hat utiliza as próprias ferramentas e plataformas de IAPágina disponível no idioma inglês (Portuguese, Brazil não disponível)3 para aprimorar o uso de outros softwares open source.

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Descubra como o Red Hat AI ajuda as organizações a adotar e escalar modelos e ferramentas de IA. Visite redhat.com/ai. 

  1. E-book da Red Hat. “Principais considerações para criar um ambiente de IA pronto para produção”, 26 de janeiro de 2026.

  2. 3 Perspectiva da IDC. “Principais desafios e pontos problemáticos na entrega de software em 2026: A IA complica ainda mais a complexidade do cenário nativo em nuvem.” #US54277526, 19/02/2026.

  3. Visão geral da Red Hat. "Red Hat Consulting: AI Platform Foundation”, 21 de outubro de 2025.

  4. Visão geral da Red Hat. "Red Hat Consulting: Operationalize AI,”, 15 de dezembro de 2025.

  5. Estudo de caso da Red Hat. “Red Hat economiza US$ 5 milhões em suporte de TI com o aumento de IAPágina disponível no idioma inglês (Portuguese, Brazil não disponível)”. 17 de dezembro de 2024.

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Tags:Inteligência artificial