Empresas precisam de uma combinação de resiliência e inteligência para prosperar em um mundo fragmentado
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Empresas precisam de uma combinação de resiliência e inteligência para prosperar em um mundo fragmentado

As empresas na região do Oriente Médio, Ásia Central e África (MECAA) estão entrando em uma nova fase de crescimento digital. Tecnologias em nuvem estão sendo ativamente implementadas, a inteligência artificial (IA) se tornou uma prioridade no nível do conselho de administração e os serviços digitais estão se expandindo rapidamente em todos os setores. Simultaneamente, o ambiente operacional está se tornando mais complexo devido às tensões geopolíticas, às mudanças nas relações comerciais e à evolução das normas de regulamentação de dados.

Isso gera novas expectativas: as organizações não podem mais focar apenas em inovações. É necessário também garantir estabilidade, segurança e controle das operações mesmo diante da incerteza externa. Nesse contexto, resiliência e IA se fundem em uma única estratégia: um garante a continuidade, o outro, o crescimento, e nenhum dos dois pode existir isoladamente.

Nos últimos anos, a influência da geopolítica na tecnologia tornou-se mais evidente. As exigências de localização de dados estão se tornando mais rigorosas em vários mercados, o controle sobre a transferência transfronteiriça de dados está aumentando, e a dependência de plataformas e cadeias de suprimentos globais está sendo reavaliada. Para as empresas, isso significa que as soluções de infraestrutura deixam de ser puramente técnicas; elas adquirem significado estratégico. As organizações devem saber exatamente onde seus dados estão, como eles são protegidos e quem os controla. Elas também devem garantir a capacidade de continuar operando independentemente de falhas causadas por mudanças regulatórias, eventos geopolíticos ou restrições na cadeia de suprimentos.

Essa mudança é particularmente relevante em regiões onde o crescimento digital ocorre paralelamente ao desenvolvimento político. As empresas estão evoluindo rapidamente, mas são esperadas delas conformidade regulatória, segurança e responsabilidade. Como resultado, a resiliência assume um significado mais amplo — não é mais apenas recuperação de falhas, mas manutenção de controle, continuidade e confiança em um cenário de crescente imprevisibilidade.

Recuperação de Desastres como Serviço (DRaaS)

Nesta situação, o papel do Disaster Recovery as a Service (DRaaS) aumenta. Ele deixa de ser visto apenas como uma solução de backup acionada quando surgem problemas. Em vez disso, ele é integrado a uma abordagem mais ampla para garantir a continuidade dos negócios, a proteção de dados e o cumprimento de requisitos regulatórios. Em um mundo de ambientes multicloud distribuídos, as empresas precisam da capacidade de restaurar sistemas rapidamente, mas também precisam garantir que os processos de recuperação atendam às cargas de trabalho modernas, incluindo aplicativos dependentes de dados em tempo real, operações transfronteiriças e, cada vez mais, IA.

Interrupções agora têm consequências mais amplas: afetam não apenas as operações, mas também o cumprimento de obrigações e a confiança do cliente. Em setores como serviços financeiros, telecomunicações e serviços públicos, essas consequências são ainda mais pronunciadas. É por isso que a resiliência está se aproximando do núcleo da estratégia corporativa, permitindo que as organizações ajam com confiança, mesmo quando as condições ao redor mudam.

A experiência e a escala regional tornam-se componentes tão importantes da resiliência empresarial. Na região MECAA, as organizações procuram cada vez mais parceiros que entendam os requisitos regulatórios locais, a política de dados em mudança e as condições operacionais específicas do setor. Em um mundo crescentemente fragmentado, a resiliência torna-se uma questão de soberania tanto quanto tecnológica. As empresas avaliam não apenas a velocidade de recuperação dos sistemas, mas também a localização dos dados críticos, quem os gerencia e como continuar operando durante interrupções geopolíticas, regulatórias ou na cadeia de suprimentos.

Ao mesmo tempo, as empresas em toda a região estão acelerando a adoção de IA. Governos e empresas estão investindo em IA para aumentar a eficiência, melhorar os serviços e apoiar a diversificação econômica. No entanto, a escalabilidade da IA traz seus próprios desafios. As cargas de trabalho de IA exigem recursos significativos e dependem de dados. Elas necessitam de operação contínua, canais de dados confiáveis e gerenciamento robusto. Qualquer falha na infraestrutura pode afetar diretamente os resultados, seja o desempenho do modelo, a precisão das decisões ou a continuidade das operações.

Há também uma crescente atenção à forma como a IA é implantada. A soberania de dados, a privacidade e a conformidade regulatória tornam-se aspectos críticos. As empresas devem garantir que os sistemas de IA não sejam apenas eficientes, mas também dignos de confiança. Em resposta a essa necessidade, surgem plataformas de IA em nuvem, que combinam poder computacional, dados e ferramentas de IA em um ambiente gerenciado, projetado para levar as organizações de experimentos fragmentados a resultados industriais previsíveis.

Tornou-se evidente que resiliência e IA não podem ser gerenciadas isoladamente. Quanto mais as empresas dependem da IA, mais dependentes elas se tornam da estabilidade e segurança de seus sistemas básicos. Se a plataforma de IA falhar, as consequências vão além de uma simples interrupção — elas afetam a análise, a tomada de decisões e as operações de negócios. Se os dados usados para treinamento ou inferência forem comprometidos ou perdidos, a confiabilidade de todo o sistema pode ser prejudicada.

Além disso, as abordagens tradicionais de resiliência podem não cobrir totalmente a escala e a complexidade dos ambientes de IA. Grandes conjuntos de dados, cargas de trabalho distribuídas e processamento contínuo exigem mecanismos de recuperação e proteção mais avançados. Aqui, a coerência entre DRaaS e plataformas de nuvem de IA é crucial. Juntos, eles criam uma base onde a inovação pode ser escalada sem aumentar os riscos. O DRaaS garante a recuperação rápida e confiável de aplicativos e dados críticos, enquanto a nuvem de IA fornece um ambiente para desenvolver e implantar inteligência em escala. A integração dessas capacidades permite que as empresas implementem inovações com confiança, sabendo que suas operações permanecem protegidas.

Essa abordagem integrada muda a percepção das empresas sobre resiliência e IA. Não se trata de preparação para falhas de um lado e estímulo à inovação do outro. O objetivo é criar um ambiente onde ambos os aspectos possam coexistir. As organizações podem continuar operando mesmo durante falhas, ao mesmo tempo em que escalam iniciativas de IA com confiança. Isso é especialmente importante em regiões onde as expectativas regulatórias e a dinâmica geopolítica continuam a mudar.

A abordagem integrada também simplifica o trabalho. Em vez de gerenciar sistemas separados para recuperação e IA, as organizações podem alinhar suas estratégias, reduzir a complexidade e concentrar-se em alcançar resultados de negócios. Mais importante ainda, isso fortalece a confiança no nível da liderança. As decisões técnicas são tomadas com uma compreensão mais clara dos riscos, do controle e do valor a longo prazo.

À medida que as empresas na região MECAA navegam neste ambiente, vários pontos se destacam. Elas devem considerar a resiliência como uma oportunidade estratégica que apoia não apenas aplicativos tradicionais, mas também cargas de trabalho modernas intensivas em dados. É necessário garantir que as plataformas de IA sejam projetadas desde o início com foco em gerenciamento, segurança e continuidade. Além disso, as soluções de infraestrutura devem ser alinhadas com prioridades de negócios e regulatórias mais amplas, incluindo soberania de dados, conformidade e controle operacional. Finalmente, há a necessidade de transicionar para arquiteturas mais simples e integradas. Unir resiliência e IA em uma estrutura única reduz riscos, aumenta a flexibilidade e garante maior adaptabilidade a longo prazo.

O cenário tecnológico global não é definido apenas pela estabilidade; ele é moldado por mudanças, incertezas e rápidas inovações. Nesse ambiente, as empresas precisam equilibrar ambição com garantia. Resiliência e IA não são prioridades concorrentes, mas oportunidades complementares. Um cria a fundação, e o outro impulsiona o futuro. As organizações que reconhecem essa conexão estarão melhor preparadas para superar falhas enquanto continuam a inovar. Elas avançarão com maior clareza, confiança e controle, mesmo em um mundo fragmentado.

Na região MECAA, as soluções tecnológicas das empresas são agora moldadas por uma combinação de busca por crescimento e riscos operacionais. As expectativas regulatórias estão se tornando mais claras, a política de dados está evoluindo e os fatores geopolíticos continuam a influenciar o design e a gestão da infraestrutura. Neste cenário, as organizações procuram não apenas oportunidades tecnológicas avançadas, mas também parceiros capazes de garantir estabilidade, responsabilidade e direção de longo prazo. A Tata Communications colabora estreitamente com empresas em toda a região, combinando interação local com capacidades globais em tecnologias de nuvem, redes e infraestrutura. Com mais de 16 anos de presença regional e mais de 300 clientes na região MECAA, a Tata Communications combina experiência em redes, tecnologias em nuvem, segurança e cinco estruturas operacionais mais amplas, integradas para ajudar as empresas a navegar em condições tecnológicas e regulatórias cada vez mais complexas.

O suporte a empresas nos Emirados Árabes Unidos, Arábia Saudita, Catar, Omã e Kuwait permitiu à Tata Communications obter uma visão direta de como os requisitos de resiliência variam em diferentes setores. Desde varejo e telecomunicações até companhias aéreas, imóveis, saúde e serviços financeiros, uma tendência geral está se tornando cada vez mais clara: o sucesso das iniciativas de transformação digital agora depende tanto da resiliência operacional, governança e continuidade quanto da própria implementação de tecnologia. À medida que as organizações expandem cargas de trabalho em nuvem, IA e intensivas em recursos, a operação ininterrupta, a ciberresiliência e a governança se tornam prioridades no nível do conselho, juntamente com inovação e crescimento.

Como provedor global de serviços em nuvem, a Tata Communications integra DRaaS, plataformas híbridas e multicloud, infraestrutura gerenciada, segurança e capacidades de rede em um único ambiente operacional. Em vez de ver resiliência, conectividade e transformação em nuvem como iniciativas separadas, as organizações podem alinhá-las como parte de uma estratégia coesa que apoia tanto a continuidade operacional quanto a inovação de longo prazo. Isso permite que as organizações avancem seus programas de transformação, mantendo ao mesmo tempo um controle claro sobre dados, operações e requisitos de conformidade.

A resiliência está incorporada a este modelo em nível de plataforma. Os ambientes de nuvem unem infraestrutura, serviços gerenciados e recuperação de desastres em um modelo operacional unificado. As empresas podem implantar cargas de trabalho em arquiteturas dedicadas ou híbridas que garantem desempenho estável, isolamento mais forte e maior transparência em vários ambientes. A mesma base foi desenvolvida para suportar a expansão da IA. Graças aos recursos de nuvem integrados de IA, as organizações podem acessar ferramentas de desenvolvimento, plataformas de dados e serviços operacionais através de uma estrutura unificada. Isso acelera a transição de experimentos para resultados de produção, mantendo ao mesmo tempo o gerenciamento, a conformidade e o controle operacional. Ao combinar as capacidades de resiliência e IA, as empresas podem gerenciar infraestrutura, dados e inteligência como parte de um sistema coordenado, e não como camadas separadas. Isso permite a implementação de inovações em escala sem introduzir complexidade ou risco desnecessários. Em última análise, a conversa não é mais apenas sobre infraestrutura; é sobre criar as condições para que as empresas possam inovar com confiança, operar sob controle e permanecer resilientes em um mundo onde falhas se tornaram uma realidade constante.

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Apesar da influência inegável da inteligência artificial (IA) na sociedade moderna, permanece um debate acalorado sobre se seu impacto geral é positivo ou negativo. Há apenas um ou dois anos, a internet foi inundada com imagens geradas por IA, que rapidamente entraram na publicidade corporativa. Pouco depois, redes sociais como o YouTube ficaram repletas de miniaturas geradas por IA — visuais que inicialmente poderiam despertar o interesse do público, mas hoje causam cada vez mais fadiga e ceticismo na audiência.

No entanto, fora dos feeds de consumo das redes sociais, a inteligência artificial possui um potencial significativo para transformar as operações corporativas, desde que seja implementada de forma direcionada. Em uma entrevista exclusiva à IOL, Paul Banting, cofundador da growthguru.ai, analisou a narrativa comum de que a IA se tornou uma ferramenta superestimada que não proporciona o crescimento de produtividade esperado.

Banting afirmou que o problema não é que a IA esteja superestimada, mas sim que ela está sendo avaliada com base em uma promessa incorreta. Ele enfatizou que o aumento de produtividade é real e comprovado por pesquisas. De acordo com dados de uma pesquisa da McKinsey sobre o uso de IA em corporações, 80% dos entrevistados relatam melhoria na produtividade individual, mas apenas 37% afirmam que a IA contribuiu diretamente para o aumento do lucro de sua organização — um indicador que permaneceu praticamente inalterado no último ano.

Portanto, na opinião de Banting, é mais honesto dizer que a IA não está superestimada, mas fundamentalmente mal compreendida. Os líderes acreditam erroneamente que o tempo economizado se transforma automaticamente em crescimento de receita. Na verdade, as empresas precisam direcionar ativamente as horas liberadas pela IA para alcançar oportunidades comerciais tangíveis e de alto retorno.

Embora a maior parte da atenção pública se concentre naturalmente na otimização de processos de trabalho obsoletos, Banting alerta que a eficiência das tarefas não deve se tornar o principal objetivo da empresa. Cerca de 79% dos executivos esperam que a IA garanta um crescimento substancial da receita até 2030, em comparação com 40% atualmente. No entanto, apenas 24% têm uma ideia clara de onde virá essa receita futura. O verdadeiro objetivo, explicou Banting, é usar a IA para identificar lacunas comerciais urgentes e capturar oportunidades de mercado de alto valor antes dos concorrentes.

Foi para superar essa lacuna estratégica que a plataforma Growthguru.ai foi desenvolvida, focada no desenvolvimento de negócios, e não na automação geral de processos de trabalho. Em vez de oferecer um assistente universal único, sua plataforma utiliza agentes de IA especializados, voltados para alavancas comerciais específicas: Perky ajuda parceiros a acessar incentivos, descontos e financiamento conjunto apropriados de fornecedores; Maya desenvolve estratégias de entrada no mercado e iniciativas de marketing conjunto; Alex acompanha os parceiros através de certificações e níveis de fornecedor; e Lexi rastreia atualizações importantes no setor empresarial, como lançamentos críticos da plataforma Microsoft.

No entanto, juntamente com o potencial comercial, existe também um lado mais sombrio — o crime utilizando IA, onde questões de responsabilidade e responsabilidade legal permanecem sem solução. Banting afirma que criminosos que usam IA para fraude financeira devem ser responsabilizados por suas ações, independentemente das ferramentas que utilizam. Contudo, se a IA proprietária ou de terceiros de uma empresa causar danos operacionais ou financeiros, a responsabilidade recai diretamente sobre o negócio que a implementou. A responsabilidade legal não pode ser simplesmente transferida para o fornecedor do modelo. Embora os desenvolvedores de software devam criar arquiteturas seguras e conformes, a escolha da implementação pertence inteiramente à empresa. A BCG confirmou essa conclusão em seu benchmark de IA aplicada.

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Nos últimos anos, o desenvolvimento da inteligência artificial foi percebido como uma corrida tecnológica, onde após cada lançamento surgiam novas comparações, tabelas de benchmarks e previsões sobre qual empresa estava se aproximando da liderança na próxima grande transformação digital. Muitas vezes, parecia que todo o debate se resumia a uma única questão: qual modelo é o melhor no momento?

No entanto, após uma recente imersão no Vale do Silício, o autor teve a sensação de que essa questão, embora ainda relevante, não é mais central. Parte desse entendimento está ligada ao fato de ele ter visitado o Vale do Silício quase dez anos após sua primeira visita.

Há algo interessante em mergulhar em um ecossistema que reúne algumas das empresas, investidores e universidades mais influentes do mundo. Assim como ao viajar para qualquer cultura, começamos a absorver as características locais; nos EUA, especialmente na Califórnia, você inevitavelmente fica sob a influência da velocidade dos lançamentos, do consumo de tecnologia e da constante sensação de que o futuro está sendo construído ali.

Algo semelhante acontece no Vale do Silício: existe uma tendência natural de focar em tópicos dominantes nas conversas regionais e considerá-los um reflexo exato dos anos vindouros. Isso muitas vezes tem fundamento, pois muitas mudanças tecnológicas significativas das últimas décadas ocorreram lá antes de atingir o resto do mundo.

Mas qualquer ambiente altamente conectado carrega um risco: o risco de misturar consenso com certeza absoluta. Foi isso que atraiu mais atenção durante a viagem.

Ao contrário da maior parte dos debates públicos sobre IA, poucas conversas giraram em torno da competição entre modelos ou da busca pelo próximo salto tecnológico capaz de mudar o mercado. O tema mais frequente foi como a inteligência artificial está sendo integrada aos produtos, processos e operações das organizações, e não a qual laboratório pertence o sistema mais avançado no momento.

Essa mudança de foco manifestou-se de diferentes maneiras ao longo da semana. Discussões com executivos da Snowflake e Elementum, por exemplo, não abordaram qual modelo ocupa as primeiras posições nos rankings ou qual empresa lançará a próxima grande novidade. A discussão centrou-se na transformação do software corporativo. O consenso foi que estamos entrando em uma fase em que agentes inteligentes começam a interagir diretamente com grandes volumes de dados, realizando tarefas que anteriormente exigiam navegação manual em sistemas, análise de relatórios e tomada de várias decisões operacionais por parte de um ser humano.

Por décadas, a maior parte do software corporativo foi criada para organizar informações e facilitar o trabalho humano. Agora, há a expectativa de que esses sistemas comecem não apenas a apresentar informações, mas também a agir com base nelas. Este pode ser um dos mudanças mais importantes causadas pela IA. O impacto não reside apenas na tecnologia em si, mas em como as empresas começam a funcionar. Pela primeira vez em muitos anos, a discussão parece menos ligada à ferramenta utilizada e mais à capacidade de transformar dados em ações de forma rápida, integrada e eficiente.

Ao mesmo tempo, algumas visitas mostraram que nem todos seguem o mesmo caminho absoluto. Por exemplo, na Liquid AI, surgiu um ponto de vista que contrasta com a maioria dos narrativas populares no setor. Enquanto grande parte da indústria continua apostando em modelos cada vez maiores e infraestrutura cada vez mais poderosa, esta empresa desenvolve sistemas mais compactos destinados a operar localmente em dispositivos como telefones celulares, veículos e equipamentos de bordo.

O interesse nessa concepção não reside apenas na tecnologia em si. Ela lembra que a inovação não ocorre em uma única direção. Existe uma tendência natural de associar o progresso tecnológico ao aumento da capacidade computacional, investimentos e tamanho dos modelos. No entanto, em muitos casos, a tarefa é exatamente o oposto: criar soluções mais eficientes, acessíveis e facilmente integráveis na vida cotidiana das pessoas e dos negócios.

Talvez este tenha sido um dos principais aprendizados da viagem. Quando olhamos para o mercado de IA de longe, parece haver uma única corrida. Mas quando olhamos de perto, percebemos que várias corridas diferentes estão acontecendo simultaneamente. Existem grandes modelos generativos; existem sistemas especializados; existem aplicativos multimodais que combinam texto, imagem, áudio e vídeo; existem soluções corporativas desenvolvidas para resolver problemas muito específicos; e há empresas que apostam em tornar tudo isso mais leve e distribuído.

Portanto, a ideia de que o mercado caminhará em direção a uma única tecnologia dominante torna-se cada vez menos provável. Desenha-se um cenário de coexistência de diferentes abordagens, cada uma adequada a contextos, restrições e necessidades específicas.

Essa mudança também altera a abordagem das organizações na adoção de estratégias tecnológicas. Por muito tempo, a lógica era relativamente simples: encontrar a melhor ferramenta disponível e implementá-la. Com o advento da IA, a equação inclui várias outras variáveis. Questões de integração, governança, privacidade, velocidade de implementação, custos operacionais e conformidade com o negócio tornam-se tão importantes quanto a complexidade da tecnologia escolhida.

Na prática, uma empresa pode obter muito mais valor de uma solução simples e bem integrada em seus processos do que do uso de uma tecnologia extremamente avançada isoladamente. Talvez seja por isso que a discussão sobre implementação esteja ocupando mais espaço do que a discussão sobre capacidades.

Outro aspecto que chamou a atenção foi a frequência com que as conversas tecnológicas se transformavam em conversas sobre pessoas. Isso foi particularmente evidente durante a visita ao Stanford. Embora a universidade esteja em um dos ecossistemas de IA mais avançados do mundo, grande parte das discussões ainda se concentra em temas como educação, formação de talentos, formação de cultura organizacional e desenvolvimento de liderança.

Isso não parece coincidência. A história do Vale do Silício nunca foi exclusivamente uma história de tecnologia. Sempre esteve profundamente ligada à capacidade de transformar conhecimento em inovação. As ferramentas mudam. As plataformas mudam. As empresas surgem e desaparecem. Mas a preparação de pessoas capazes de aprender, adaptar e criar permanece um elemento constante.

Este ponto se torna ainda mais relevante à medida que a IA se torna acessível a um número crescente de organizações. O acesso à tecnologia, naturalmente, tende à democratização. O conhecimento de como usá-la estrategicamente, no entanto, permanece uma vantagem difícil de replicar.

A implementação sequencial da IA exige muito mais do que apenas contratar uma plataforma ou fornecer novos recursos às equipes. Requer a reformulação de processos, o desenvolvimento de competências, a revisão de fluxos de trabalho, a criação de mecanismos de supervisão e a preparação das pessoas para trabalhar em um ambiente onde parte da análise, decisão e execução é suportada por sistemas inteligentes.

Portanto, a principal conclusão que o autor tirou dessa experiência não está relacionada a qual empresa liderará a corrida da IA ou qual modelo se tornará o padrão nos próximos anos. A sensação é de que estamos deixando a fase em que o centro da discussão era a tecnologia isolada e entrando em uma fase muito mais orientada para a aplicação prática. A próxima fase da IA não será definida por um único modelo revolucionário que substitui todos os outros. Ela será construída sobre uma combinação de diversas tecnologias, na capacidade de integrá-las nos processos existentes e, o mais importante, na habilidade das organizações de transformar essas capacidades em resultados tangíveis.

Em última análise, a inteligência artificial continua sendo um tópico tecnológico. Mas após tantas conversas durante a viagem, é difícil não chegar à conclusão de que ela está se tornando cada vez mais uma discussão sobre estratégia, execução e adaptação organizacional. Talvez seja por isso que a questão mais importante não seja mais quem possui a IA mais avançada. A questão que parece estar ganhando cada vez mais importância é outra: quem conseguirá utilizá-la melhor.

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OpenAI expande presença em nuvem e disponibiliza modelos no Google Cloud
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OpenAI expande presença em nuvem e disponibiliza modelos no Google Cloud

A OpenAI está estendendo sua presença no setor de nuvem ao integrar seus modelos de inteligência artificial (IA) na infraestrutura do Google Cloud, o que aumenta a disponibilidade de suas tecnologias para desenvolvedores e corporações.

Este novo acordo estabelece que os modelos GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna estarão disponíveis no catálogo Model Garden do Google Cloud. Esta movimentação marca outro avanço da criadora do ChatGPT para além da colaboração existente com a Microsoft.

Conforme anunciado nesta quarta-feira (21), esses modelos estão sendo oferecidos em fase de testes (preview) para um grupo específico de clientes empresariais. Além disso, a integração possibilitará que desenvolvedores usem as APIs do Google Cloud e liguem fluxos de trabalho locais, como o Codex CLI e Desktop, à plataforma Gemini para realizar inferências.

Esta parceria fortalece a posição da OpenAI entre os maiores provedores de infraestrutura de nuvem. Anteriormente, a empresa já havia sinalizado planos para colocar seus modelos na Amazon Web Services (AWS), após o término do período de exclusividade da Microsoft sobre sua propriedade intelectual.

O Google Cloud irá incorporar três modelos da OpenAI ao seu Model Garden, um catálogo que agrega ofertas próprias, de terceiros e de código aberto. A intenção é dar às empresas a liberdade de selecionar a tecnologia mais apropriada para cada necessidade, considerando métricas como custo, desempenho e velocidade de resposta.

Os modelos lançados são listados no anúncio. Segundo o Google Cloud, a estratégia visa permitir que as companhias troquem entre diferentes modelos conforme a exigência de cada aplicação, evitando a dependência de uma única solução para todas as tarefas. O catálogo, que já contém mais de 200 modelos, passará a oferecer acesso aos três principais grandes modelos de linguagem de código fechado em uma única plataforma de IA empresarial.

A colaboração também inclui a inserção comercial dos modelos da OpenAI no Google Cloud Marketplace. Isso significa que o consumo será unificado em uma única fatura do Google Cloud, permitindo que os gastos sejam alocados em compromissos de nuvem pré-existentes ou nos Planos de Economia Flexíveis da plataforma. O propósito é simplificar a aquisição e permitir que as empresas distribuam suas cargas de trabalho entre diversos modelos sem a necessidade de múltiplos contratos com fornecedores distintos.

Thomas Kurian, CEO do Google Cloud, declarou em um comunicado que a meta da empresa é fornecer uma vasta gama de modelos para que os clientes possam optar pela melhor opção para cada atividade, priorizando a qualidade e a diminuição de despesas. Greg Brockman, presidente e cofundador da OpenAI, ressaltou a relevância desta parceria para tornar os modelos mais avançados da companhia e o Codex acessíveis nos ambientes onde os clientes já desenvolvem suas aplicações.

O anúncio também detalhou as salvaguardas de segurança e governança aplicáveis à execução dos modelos da OpenAI na infraestrutura do Google Cloud. A empresa garante que os dados dos clientes, incluindo prompts, contextos e resultados, permanecerão dentro do perímetro de dados designado e não serão usados para treinar modelos fundamentais. Opções de retenção zero de dados (ZDR) estão programadas para serem implementadas futuramente.

Os modelos da OpenAI rodarão em infraestrutura dedicada do Google Cloud. Adicionalmente, há previsão de disponibilização futura de recursos de computação confidencial. O tráfego será gerenciado por *gateways* isolados e protegidos, enquanto mecanismos de identidade autenticada, registros de auditoria e controles de segurança de rede permitirão aos administradores monitorar as interações com os modelos e agentes de IA. Tais garantias compõem as condições estabelecidas pelo Google Cloud para o uso empresarial de modelos de terceiros em sua infraestrutura.

Embora os modelos já estejam disponíveis em versão de teste para clientes empresariais selecionados, outras integrações estão planejadas. Nas próximas semanas, os modelos da OpenAI devem ser integrados ao Google Antigravity, ferramenta de programação do Google, e ao Gemini para empresas, ampliando os cenários de trabalho para desenvolvedores e organizações.

A OpenAI e o Google já possuíam um relacionamento comercial prévio; no ano passado, a criadora do ChatGPT utilizava a infraestrutura do Google Cloud para operar o ChatGPT e sua API. Essa expansão da parceria ocorre em um momento de crescimento dos negócios de nuvem do Google. No segundo trimestre, o crescimento anualizado da receita do segmento atingiu aproximadamente 82%, comparado a 63% no primeiro trimestre. Enquanto isso, a AWS registrou um crescimento de 37%, e a Microsoft apresentou uma expansão de 42% no mesmo período. A crescente procura por chips personalizados e modelos de IA impulsionou o Google Cloud.

Fundada em 2015, a OpenAI surgiu, em parte, como uma alternativa à concentração de pesquisas em IA em empresas como o Google. Em 2017, pesquisadores da organização publicaram um artigo acadêmico sobre a arquitetura Transformer, fundamental para o avanço da tecnologia. Posteriormente, a OpenAI popularizou a IA generativa com o lançamento do ChatGPT. Atualmente, a empresa busca captação de investimentos com uma avaliação de US$ 1,4 trilhão (aproximadamente R$ 7,56 trilhões) e planeja realizar uma Oferta Pública Inicial de Ações (IPO).

Com a chegada dos modelos ao Google Cloud, a OpenAI diversifica seus canais de distribuição tecnológica, alcançando clientes corporativos através das três principais plataformas de infraestrutura de nuvem.

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