O trabalho de IA generativa está em andamento na maioria das organizações, mas as bases de dados são irregulares. A Couchbase encomendou uma pesquisa de mercado independente da UserEvidence com 619 profissionais de produtos, engenharia, dados e IA, que mostra uma forte confiança e atividade crescente, especialmente em produtividade do desenvolvedor, análise de dados e chatbots. Ao mesmo tempo, muitas equipes dependem de um único modelo e não têm um banco de dados unificado de vários modelos, enquanto as preocupações com alucinações e privacidade de dados continuam generalizadas. Continue lendo para descobrir o que os dados mostram sobre como as empresas estão adotando a GenAI, onde aparecem os gargalos no RAG e nos pipelines de dados e como uma camada de dados NoSQL moderna pode ajudar as equipes a passar dos pilotos para a produção.
Adoção de IA e a base de dados
62% das organizações pesquisadas já estão trabalhando com a GenAI, mas a maioria não tem uma plataforma de dados unificada. Apenas 29% relatam o uso de um banco de dados de vários modelos para alimentar a IA, o que pode retardar a inovação à medida que os projetos crescem. As pilhas fragmentadas dificultam o rastreamento de erros, o controle de informações confidenciais e o atendimento às expectativas de latência.
O uso de modelos é precoce e concentrado, com 49% dos entrevistados usando apenas um LLM, normalmente o ChatGPT. Enquanto isso, 77% se preocupam em ficar para trás na curva de IA, ressaltando a necessidade de pipelines de dados mais rápidos, repetíveis e seguros que estejam prontos para a IA. O uso atual é prático e consome muitos dados, com 72% sendo usados para desenvolvimento, 65% para análise de dados e 59% para chatbots. Todas essas cargas de trabalho dependem de um banco de dados otimizado para velocidade, flexibilidade de esquema e integração de IA.
O que isso significa? Sem uma camada de dados unificada e amigável para o desenvolvedor, parece que as equipes podem ter dificuldades para passar de pilotos promissores para experiências duradouras e de nível de produção.
Principais preocupações dos entrevistados
As principais preocupações dos entrevistados estão centradas na confiança. 85% se preocupam com as alucinações da GenAI e 83% com o compartilhamento de dados proprietários com os LLMs. Para resolver ambos os problemas, são necessárias arquiteturas RAG apoiadas por bancos de dados que possam armazenar e pesquisar vetores e, ao mesmo tempo, manter próximos os dados de origem confiáveis, para que as respostas sejam fundamentadas e confiáveis. Isso também exige camadas de dados seguras e controladas que imponham regras de acesso e evitem vazamentos, ao mesmo tempo em que permitem uma recuperação útil. Em resumo, a confiança é o fator determinante para a IA voltada para o cliente, e a recuperação fundamentada com governança clara deve ser projetada desde o início, e não adicionada posteriormente.
RAG e desafios do pipeline de dados
Os entrevistados apontaram vários desafios que mapeiam diretamente as principais responsabilidades de dados. 67% citam preocupações de privacidade e conformidade com LLMs públicos, ressaltando a necessidade de um banco de dados com controles de acesso integrados, pesquisa vetorial e armazenamento de vários modelos para aplicar políticas de segurança. 49% enfrentam dificuldades com pipelines de dados e engenharia imediata, que uma plataforma compatível com JSON, incorporação de vetores nativos e integrações ETL pode simplificar, reduzindo a fragilidade do código cola. 47% relatam dificuldade em gerenciar dados não estruturados; os recursos de documentos e vetores que lidam com PDFs, textos e metadados juntos podem fechar essa lacuna e tornar a recuperação confiável.
O que parece bom é uma abordagem disciplinada do ciclo de vida dos dados RAG. Consolide as fontes prioritárias, padronize a fragmentação e os metadados, co-localize os vetores com os dados de origem e aplique controles de acesso. Avalie a latência de ponta a ponta e adicione etapas de validação que verifiquem as respostas antes que as ações sejam tomadas para que a precisão e a confiança sejam mensuráveis.
Juntando tudo: onde um banco de dados NoSQL ajuda
Uma plataforma moderna de NoSQL pode unificar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados com modelos JSON, armazenar e consultar vetores ao lado da verdade da fonte e fornecer recuperação em tempo real em todas as regiões. Isso reduz a complexidade no RAG, fortalece a governança e oferece suporte ao desempenho abaixo de um segundo que o usuário enfrenta nas demandas de IA.
Conclusão
A confiança na IA é alta, mas a maturidade é precoce. A maior parte do trabalho continua sendo piloto, como copilotos, chatbots e testes de modelo único, em vez de agentes complexos ou aplicativos empresariais. Essa lacuna de ambição e realidade, combinada com a baixa confiança, é onde um banco de dados NoSQL pode ajudar, simplificando os dados, dimensionando a recuperação de RAG e fornecendo desempenho de produção para que as organizações possam passar da experimentação para resultados reais. Veja todas as descobertas em O estado do desenvolvimento de IA empresarial: Insights de implementação e realidades arquitetônicas.
