Avance sua nuvem híbrida com esses quatro fundamentos

Uma torre construída sobre uma fundação sólida com pisos bem construídos será forte por muitos anos. Seu ambiente de nuvem precisa da mesma camada cuidadosa, especialmente à medida que a IA se torna central para as operações de negócios.

Organizações que anteriormente impuseram um protocolo que priorizava a nuvem mudaram para a adoção da nuvem quando faz mais sentido para os negócios. De acordo com o Top IT Insights Report 2025da Unisys, os recursos regulados e sensíveis são frequentemente mais adequados para aplicações on-premise, e as aplicações escaláveis e intensivas em dados são frequentemente movidas para a nuvem.

A nuvem híbrida permite que você implemente o melhor ambiente com base em necessidades, custos e velocidade. No entanto, otimizar esse ambiente para se preparar para a IA vai além de determinar o que vai para onde. A integração bem-sucedida da nuvem híbrida requer quatro camadas essenciais para construir uma base sólida para a inovação.

#1: Uma camada de infraestrutura forte para escalabilidade

Sua camada de infraestrutura inclui recursos de computação, armazenamento e rede necessários para operações de nuvem híbrida sem problemas. A construção de uma infraestrutura sólida suporta provisionamento mais fácil, cargas de trabalho automatizadas e integração perfeita de dados para aplicação de IA. Computação aberta e flexível, rede e armazenamento agrupados em recursos compartilhados seriam essenciais para fornecer recursos dinamicamente conforme necessário. Essa abordagem aumenta a flexibilidade, reduz os custos e melhora a escalabilidade.

Sem tomar primeiro as medidas necessárias para garantir uma arquitetura flexível, as organizações podem evitar a nuvem híbrida para cargas de trabalho de IA porque é:

• Software não fornecido ou não - ativado: Deve ocorrer um levantamento significativo do backend para apoiá-los.
• Prazo de validade: Sem um planejamento adequado, você rapidamente ficará sem potência de computação ao tentar escalar cargas de trabalho de IA.

Garantir uma infraestrutura adequada aumenta a elasticidade, agilidade e disponibilidade. Uma infraestrutura flexível e provisionada também é necessária para receber dados estruturados e não estruturados e apoiar a integração de dados para aplicação de IA.

#2: Uma camada de dados para a otimização da IA

Dados de qualidade são como oxigênio — essenciais para a sobrevivência e o desempenho. Sem um fluxo contínuo de dados de qualidade e escaláveis, os modelos de IA não podem funcionar de forma eficaz ou produzir resultados confiáveis e informações acionáveis. Para manter esse fluxo, sua camada de dados precisa das ferramentas e soluções certas para armazenamento, gerenciamento, governança, segurança e criptografia.

Aproveitar ao máximo a IA requer conectá-la cuidadosamente com seus dados. Toda a automação necessária além da engenharia, como operações de modelos de linguagem de grandes dimensões, depende de uma forte relação entre dados e IA. Incentive essa conexão:

• Conhecer as soluções na nuvem que unem dados e IA
• Identificar desafios de negócios e casos de uso de alto impacto em que a IA pode beneficiar sua organização
• Alinhando sua estratégia de IA com seus dados, tecnologia e estratégia de negócios

Estabelecer uma estratégia de modernização de dados também pode lhe dar as informações cruciais necessárias para utilizar a IA em sua organização. Juntos, esses fundamentos permitem que a IA ingera seus dados sem problemas.

#3: Uma camada de governança para conformidade regulatória

A camada de governança da arquitetura de nuvem híbrida envolve políticas, processos e tecnologias que apoiam o gerenciamento, a conformidade e a segurança do seu ambiente. Armazenar seus dados corretamente em bancos de dados construídos especificamente permite que você os regule adequadamente.

A introdução da IA requer governança adicional. Isso significa integrar práticas de IA responsáveis à sua estrutura de conformidade existente para alinhar com os requisitos governamentais que regulam como você pode usar a IA e os dados que alimentam os modelos.

Fazer isso pode diminuir sua vulnerabilidade à violação de dados e reduzir o risco de ciberataques obterem seus dados comerciais exclusivos ou informações sensíveis de clientes e parceiros. As práticas de IA responsável também consolidam a confiança de seus clientes, parceiros e potenciais clientes, tranquilizando-os de seu compromisso com a proteção de seus dados.

#4: Uma camada de modelo de machine learning para obter informações

A camada do modelo de aprendizado de máquina fornece inteligência central para aplicação de IA em ambientes de nuvem híbrida. Ao ajustar com precisão modelos de aprendizagem de idiomas pré-treinados para domínios específicos, você pode obter resultados de negócios acionáveis.

Para obter os melhores resultados, essa camada depende de treinamento e validação eficazes do modelo e monitoramento contínuo do modelo. O retorno de dedicar atenção a essa camada pode ser significativo:

• Melhor alocação de recursos à medida que os modelos de machine learning analisam padrões de uso e demandas de recursos
• Escala dinâmica automatizada, pois os modelos preditivos podem antecipar mudanças na demanda de carga de trabalho e dimensionar os recursos em conformidade
• Otimização do desempenho das cargas de trabalho de IA à medida que os modelos de aprendizado de máquina identificam gargalos e ineficiências em sua infraestrutura
• Otimização de custos, pois os algoritmos analisam dados de custos e padrões de uso e detectam oportunidades de economia de custos
• Segurança e conformidade reforçadas à medida que os modelos detectam anomalias, identificam ameaças à segurança e garantem a adesão regulatória

Se a IA precisar integrar-se perfeitamente à sua aplicação de negócios, considere um aplicativo adicional e uma camada de integração. Você pode construir essa camada com APIs e serviços de IA, chatbots, painéis de IA e integração de software empresarial.

Construa uma base preparada para a IA

A IA amplifica o que a nuvem híbrida pode fazer pela sua organização. Para concretizá-lo, construa suas camadas de infraestrutura, dados, governança e aprendizado de máquina como parte de uma base sólida. Para ouvir como outros gerentes e executivos estão trabalhando com a IA, faça o download do nosso relatório e saiba como as soluções de IA da Unisys podem ajudar na construção de suas fundações para que você possa otimizar seu uso da IA.