(Este blog usa dados a serem publicados em breve pela Enterprise Management Associates. A Aryaka e eu gostaríamos de agradecer à EMA e ao seu vice-presidente de pesquisa Shamus McGillicuddy pela parceria neste estudo)
A Inteligência Artificial passou do estágio de prova de conceito para o status de missão crítica em questão de trimestres. De acordo com uma pesquisa a ser divulgada em breve pela Enterprise Management Associates (EMA), 87% das empresas implementarão cargas de trabalho de treinamento de IA até o final de 2025, com os aplicativos de inferência vindo logo atrás.
O que está mudando não é apenas onde a IA é executada – é como ela se conecta. As organizações estão espalhando cargas de trabalho de IA em data centers privados, nuvens públicas, plataformas de GPU como serviço e, cada vez mais, ambientes de computação de borda. A implicação é clara: as redes corporativas estão sendo solicitadas a fazer mais do que nunca, em mais lugares, com menos margem de erro.
No entanto, a maioria das redes não está acompanhando o ritmo.
A lacuna na infraestrutura de IA é real
O próximo estudo da EMA com 269 líderes de TI revela deficiências significativas na preparação da rede:
- Apenas 31% das organizações disseram que sua rede de área ampla (WAN) é capaz de suportar os requisitos de desempenho da IA.
- Mais de 60% admitiram que suas ferramentas atuais de monitoramento e observabilidade não conseguem rastrear adequadamente os fluxos de tráfego de IA ou identificar gargalos.
- 84% identificaram o vazamento de modelos e o acesso não autorizado à inferência como os principais riscos de segurança, mas menos da metade implementou proteções adaptadas às cargas de trabalho de IA.
Essas lacunas abrangem toda a pilha, desde o desempenho e a visibilidade até a aplicação de políticas e a proteção. E elas só estão aumentando à medida que os casos de uso de IA se tornam mais complexos e distribuídos.
As redes devem evoluir – rapidamente
O tráfego de IA não é como o tráfego corporativo tradicional. Ele é intenso, sensível à latência e com uso intensivo de dados. O treinamento de modelos grandes exige interconexões de alto rendimento entre GPUs, data lakes e aceleradores. A inferência, especialmente na borda, exige respostas em tempo real e acesso seguro a conjuntos de dados confidenciais.
As redes MPLS legadas carecem de flexibilidade, as soluções SD-WAN do tipo “faça você mesmo” geralmente não têm escala e até mesmo as redes em nuvem mais avançadas não conseguem garantir a aplicação consistente de políticas em todos os usuários, locais e dispositivos.
Em termos simples, dar suporte à IA significa criar uma rede que não esteja apenas conectada – ela deve ser inteligente, segura e observável em cada nó.
Fechando a lacuna com o Aryaka Unified SASE
Na Aryaka, projetamos nossa plataforma Unified SASE as a Service para dar suporte à próxima geração de cargas de trabalho corporativas, incluindo IA. Nossa arquitetura combina rede privada global, segurança integrada e observabilidade profunda, tudo fornecido como um serviço e apoiado por SLAs.
Para atender às demandas específicas da IA, introduzimos três recursos específicos:
- Shadow AI Discovery – o Aryaka Unified SASE as a Service oferece identificação e geração de relatórios prontos para uso sobre todo o tráfego de GenAI, permitindo que as equipes entendam o uso e o risco hoje, impulsionem iniciativas de governança e implementem controles adequados.
- AI>Perform – Oferece transporte otimizado para cargas de trabalho de IA em ambientes globais e híbridos, incluindo GPUaaS e nuvem. Fornecemos latência determinística, otimização de WAN e roteamento inteligente – todos cruciais para treinamento de alto rendimento e inferência em tempo real.
- AI>Observe – O Aryaka AI>Observe oferece às organizações uma solução nativa da nuvem, alimentada por IA, que se integra perfeitamente ao Aryaka Unified SASE as a Service. Aproveitando a visibilidade de ponta a ponta e os módulos de aprendizagem profunda da Aryaka, o senhor obtém total observabilidade dos problemas de segurança.
- AI>Secure (a ser lançado no segundo semestre de 2025) – Oferece proteção profunda para ameaças específicas de IA, incluindo roubo de modelos, inferência não autorizada e exfiltração de dados. Com inspeção integrada de NGFW, SWG, CASB e TLS, ajudamos as organizações a aplicar políticas de segurança consistentes em todos os lugares.
Para onde ir a partir de agora
A IA não é mais experimental. Ela está gerando valor comercial real e, com isso, vem a pressão para garantir o desempenho, a confiabilidade e a confiança. Se sua rede não conseguir acompanhar o ritmo, seus investimentos em IA estarão em risco.
A Aryaka está aqui para ajudar. Com a nossa plataforma de rede segura pronta para IA, o senhor pode acelerar, observar e proteger as cargas de trabalho de IA – sem compromisso.
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