Preparando sua infraestrutura de ensino superior para a IA

Ferramentas impulsionadas por inteligência artificial já estão inundando o mercado de tecnologia. Aqui está como garantir que você esteja pronto quando essas ferramentas chegarem.

No mundo da inteligência artificial, os dias antes do ChatGPT parecem muito distantes.

Claro, a OpenAI lançou o ChatGPT há pouco mais de um ano, no final de 2022. Mas o tempo desde então foi repleto de conversas, preocupações, deliberações e um pouco de inspiração, enquanto pessoas ao redor do mundo tentam entender como será o futuro da IA.

No ensino superior, a IA pode ser um tópico novo em alguns cantos do campus, mas não é tão nova em outros, especialmente em instituições de pesquisa. Durante anos, faculdades e universidades estiveram na vanguarda do desenvolvimento da IA. Projetos como o tutor de IA Jill Watson, criado pela Georgia Tech e IBM em 2016, e o chatbot inovador Pounce da Georgia State University, que teve um impacto significativo no engajamento estudantil ao reduzir a evasão durante o verão, ajudaram a liderar o caminho.

Além desses exemplos, a IA encontrou seu caminho em pesquisas de bioquímica, farmacologia, meteorologia e outras áreas no campus, onde os pesquisadores estão buscando extrair insights de grandes conjuntos de dados. Isso provavelmente aumentará à medida que uma onda de subsídios seja concedida devido ao crescente interesse na IA.

Ainda assim, a febre da IA levantou questões compreensíveis nas universidades entre alunos, professores e administradores, todos se perguntando se ferramentas de IA generativas como o ChatGPT vão desencadear uma onda de plágio, causar perda de empregos ou, de alguma forma, perturbar a vida acadêmica. A resposta, por mais insatisfatória que seja, é que a IA pode fazer todas essas coisas, mas ninguém realmente sabe como. E mesmo que soubessem, as coisas poderiam mudar rapidamente.

A grande questão sobre a IA — e o problema com a IA — é que ela pode impactar literalmente tudo, o que torna difícil saber por onde começar.

O que as instituições de ensino superior devem fazer em relação à IA? Muito se tem pensado e falado sobre IA no ensino superior, mas pouco foi feito, e isso não é necessariamente uma coisa ruim.

Em alguns setores, há aplicações óbvias para a tecnologia de IA e até mesmo para ferramentas de IA generativa. Na farmacologia e nas ciências da vida, por exemplo, grandes quantidades de dados podem ser analisadas para fazer recomendações e decisões importantes relacionadas à saúde. No mundo dos serviços financeiros, analisar números de forma mais rápida e perspicaz que a concorrência faz parte do trabalho. E no varejo, onde os chatbots de IA são capazes de fornecer um atendimento ao cliente mais útil e reduzir fraudes, sua implementação é uma escolha óbvia.

O que devemos lembrar é que as pessoas que entendem completamente o que fazer com a IA são exceções. A maioria de nós, incluindo no ensino superior, ainda está descobrindo isso. Mergulhar cedo demais nas implementações de IA pode significar ser o primeiro a cometer um erro, e com dados pessoais em jogo e grandes questões éticas ainda não resolvidas, poucas instituições estão dispostas a ser pioneiras. A maioria está sabiamente esperando para seguir alguém que tenha menos a perder.

Dito isso, seria um erro fingir que o futuro da IA não está no horizonte. Especialmente agora, com o número de recursos e a quantidade de mentes dedicadas à IA, é uma questão de quando, e não se, os campi universitários serão inundados com ferramentas de IA ajudando em tudo, desde o sucesso dos alunos até a segurança física e as operações de TI.

Com isso em mente, aqui estão pelo menos duas áreas nas quais faculdades e universidades devem começar a preparar o terreno agora para estarem prontas quando o futuro da IA chegar.

Prepare o caminho para as ferramentas de IA futuras com atualizações na infraestrutura As instituições de ensino superior precisarão ter uma certa infraestrutura de IA no futuro, e para a maioria, isso vai exigir algumas atualizações de computação. Universidades que fazem pesquisa já precisam de algum tipo de computação de alto desempenho com suporte para GPU, mas essa capacidade de computação pode em breve ser necessária além da pesquisa.

Além disso, as redes atuais de ensino superior foram construídas para mover dados em um mundo pré-IA, e isso não será suficiente daqui para frente. As instituições precisarão de mais largura de banda e menor latência em suas redes para que as ferramentas de IA gerem os resultados desejados rapidamente. As exigências da rede serão uma barreira para a implementação da IA para instituições que não agirem em breve.

Também haverá uma quantidade sem precedentes de dados para gerenciar. As ferramentas de IA não apenas precisam de um grande volume de dados para analisar, mas também geram seus próprios dados que precisarão ser armazenados em algum lugar, provavelmente em parceria com um provedor de nuvem.

A escala de atualizações de rede e data centers que faculdades e universidades precisarão dependerá da instituição e de uma série de outras considerações. Na CDW, nosso programa de Transformação Operacional em IA pode ajudar a orientar as instituições no mapeamento de suas estratégias de IA. Independentemente da instituição, avaliar as capacidades de rede e armazenamento de uma universidade — e seu potencial de crescimento e expansão — é um ótimo primeiro passo.