Para a Lenovo, o futuro da inteligência artificial (IA) é híbrido. Para a companhia, não há um único ambiente capaz de sustentar todos os casos de uso e a eficiência vem justamente da combinação entre nuvens pública e privada, edge computing, on-premise e até dispositivos como smartphones industriais. “O modelo de IA híbrida da Lenovo […]
Para a Lenovo, o futuro da inteligência artificial (IA) é híbrido. Para a companhia, não há um único ambiente capaz de sustentar todos os casos de uso e a eficiência vem justamente da combinação entre nuvens pública e privada, edge computing, on-premise e até dispositivos como smartphones industriais. “O modelo de IA híbrida da Lenovo é casar todos esses ambientes para construir a melhor solução para cada caso de uso”, explica Valério Mateus, gerente-geral de Serviços e Soluções da Lenovo para a América Latina.
A visão parte de um desafio estrutural das empresas: a diversidade dos fluxos, dos dados e das velocidades necessárias para que uma solução de IA funcione de forma eficiente.
Em uma linha de produção que fabrica mil itens por minuto, por exemplo, qualquer latência inviabiliza a aplicação de modelos que dependam exclusivamente de nuvem pública. Em outros cenários, como varejo digital ou finanças, o equilíbrio entre custo, escalabilidade e segurança determina uma arquitetura diferente. “Existem muitos modelos de infraestrutura disponíveis. A IA híbrida é a capacidade de compor tudo isso com inteligência”, diz Mateus.
Essa abordagem levou a Lenovo a redesenhar sua participação no ciclo de decisão do cliente. A empresa, que historicamente era acionada na etapa final, para fornecer servidores e storage, agora participa desde o início da jornada, revisando modelos de negócios, avaliando maturidade dos dados e definindo a infraestrutura completa das aplicações. “Entramos no começo do processo. Trabalhamos consultivamente para desenhar o business case de IA junto com o cliente”, afirma.
O executivo explica que a jornada proposta pela Lenovo tem cinco etapas: discovery, desenho do business case, construção do MVP, scale-up e operação contínua da solução. O objetivo é garantir que os modelos sejam sustentáveis ao longo do tempo, já que as empresas mudam processos, sistemas, filiais e estruturas, exigindo manutenção contínua dos algoritmos. “Uma solução de IA é viva. Precisa ser calibrada constantemente”, reforça.
O ponto comum entre os projetos implementados pela Lenovo é o foco em ganho de eficiência, e não em redução imediata de custos. “O mercado tem um receio sobre IA substituir empregos, mas o que vemos de fato é produtividade. Em 90% dos casos, o ROI vem da eficiência e até de aumento de receita, não do corte de despesas”, contabiliza o executivo.
Ele cita exemplos emblemáticos como a Fórmula 1, que saltou de 30 câmeras para 200 câmeras com apoio de IA para pré-ajuste de imagem; e uma solução médica no México capaz de reconstruir o corpo do paciente em 3D para antecipar diagnósticos antes mesmo da leitura humana das ressonâncias. “Isso não substitui o engenheiro de vídeo nem o médico, mas amplifica a capacidade deles. IA é escala”, lembra.
Apesar dos avanços, o grande calcanhar de Aquiles continua sendo os dados. Empresas com legados diferentes, cadastros duplicados e baixa governança tentam acelerar projetos de IA sem organizar a base.
“O dado é o combustível da IA. Se você alimenta o modelo com uma informação ruim, a resposta sempre será ruim”, diz o executivo. Para a Lenovo, a maturidade passa também por cultura e talento. Usuários precisam acreditar na IA como apoio ao trabalho, e não ameaça; equipes precisam entender como traduzir a lógica de negócio para modelos técnicos.
A América Latina, segundo o executivo, já demonstra maturidade na compreensão dos impactos da IA, mas ainda está na fase de exploração. De acordo com ele, empresas buscam entender por onde começar, quais soluções fazem sentido e quais parceiros devem integrar o ecossistema. “Não é instalar um único LLM que vai resolver o negócio. IA são várias camadas aplicadas a situações diferentes”, explica.
Na visão da Lenovo, a infraestrutura voltou ao centro da discussão de tecnologia e não apenas como hardware, mas como parte essencial de um ecossistema mais amplo que inclui software, plataformas, modelos de IA, dados e governança. “No fim de tudo tem um computador fazendo o trabalho. A infraestrutura é a base de tudo, mas precisa estar bem-organizada no ecossistema completo”, afirma Valério.
Essa mudança tem levado a Lenovo a se reposiciona como uma empresa de soluções completas, não apenas de produtos, garante Mateus.
Os contratos, antes transacionais, agora são relacionamentos de três a cinco anos, com governança contínua, suporte evolutivo e participação estratégica nas decisões corporativas. Clientes, segundo o executivo, têm expressado claramente que não querem apenas servidores, querem parceiros que ajudem a transformar o negócio. “Os clientes dizem: eu preciso de uma solução, não de 200 servidores. E queremos estar ao lado deles nessa jornada”, afirma.
Ao estruturar a oferta em parceria com a NVIDIA e apoiada na capacidade global da Lenovo em infraestrutura, a empresa busca se consolidar como um dos players mais relevantes de IA híbrida na região.
Para Mateus, a IA será tão transparente quanto a previsão do tempo no smartphone: um recurso integral ao cotidiano, invisível na superfície, mas suportado por camadas complexas de algoritmos, hardware e dados. Até chegar lá, porém, as empresas precisam avançar de forma incremental, um caso de uso, um MVP, um ciclo de retorno de cada vez. “É evolutivo, mas é exponencial. Implementou o primeiro, entende, ajusta, ganha resultado. Isso vira combustível para o segundo e para o terceiro”, assinala.
A tese central permanece, conta. IA híbrida não é alternativa, é inevitável. A combinação de borda, nuvem e dispositivos se tornará padrão, não exceção.
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