Cloudera lança IA multiplataforma para driblar bloqueio na nuvem

Inteligência Artificial

Cloudera aposta em soluções flexíveis para superar restrições e otimizar o uso da IA em diferentes ambientes de nuvem.

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A Cloudera Inc. usou o palco do EVOLVE26 para defender que, na corrida pela automação com inteligência artificial, o local onde modelos e dados são executados se tornou tão estratégico quanto o que esses modelos sabem fazer. Diante de pressão regulatória, custos crescentes de tokens e medo de ficar presa a um único provedor de nuvem, a empresa reposiciona sua plataforma como uma camada de IA multiplataforma, com foco em controle, portabilidade e soberania de dados.

Cloudera mira empresas que querem controle da IA

Em entrevista transmitida ao vivo pela theCUBE, estúdio de livestreaming da SiliconANGLE Media, o editor empresarial Paul Gillin afirmou que a decisão de fugir do bloqueio em uma única nuvem já está consolidada entre grandes corporações. “I think big companies decided a long time ago. They didn’t want to be beholden to a single cloud provider and that’s sort of baked into the landscape now”, disse.

A estratégia da Cloudera é oferecer uma espécie de “anywhere cloud” para IA: a mesma camada de dados e modelos rodando em nuvens públicas, nuvens privadas, infraestruturas locais e ambientes de nuvem soberana. Na prática, a empresa tenta estender para a era da IA a mesma portabilidade que clientes já buscavam em dados corporativos.

Para setores altamente regulados — como finanças, saúde e governo — esse desenho promete facilitar o cumprimento de requisitos de privacidade, residência de dados e auditoria de decisões automatizadas, sem obrigar a concentração de tudo em um único hyperscaler.

Entenda o contexto

O movimento acontece em meio a uma mudança rápida no tipo de modelo usado pelas empresas. Segundo Gillin, modelos open-weight — cuja arquitetura e pesos podem ser controlados e adaptados internamente — saltaram de cerca de 20% para mais de 80% do uso de tokens em dois anos. O dado indica uma preferência clara por soluções mais abertas e customizáveis, em oposição a modelos fechados oferecidos como serviço por poucos grandes players.

Ao optar por modelos open-weight que rodam em múltiplos ambientes, empresas ganham margem para negociar custos de infraestrutura, ajustar a arquitetura aos próprios dados e reduzir o risco de depender de um único fornecedor para treinar e executar suas aplicações de IA.

Agentes de IA: de ferramenta genérica a motor de governança

Outro eixo da aposta da Cloudera no EVOLVE26 é o uso de agentes de IA especializados, integrados às suas plataformas de dados. Diferentemente dos agentes mais conhecidos no ambiente de escritório — voltados a produtividade e tarefas gerais — os da empresa são direcionados a funções de bastidor.

“They’re more of an office worker tool, but the Cloudera agents are tuned to managing data”, explicou Gillin. Segundo ele, esses agentes são desenhados para gerenciar cargas de trabalho, otimizar capacidade de GPU e lidar com tarefas que preocupam diretamente os CIOs, “because they’re paying the bills for these very high training costs”.

O objetivo é automatizar o ajuste fino de recursos caros, como GPUs, e padronizar a forma como decisões automatizadas são registradas, auditadas e explicadas. Em cenário de regulamentação crescente, essa trilha de decisões pode ser decisiva para provar conformidade diante de órgãos de controle.

Mercado de agentes ainda vive ‘velho oeste’ regulatório

Gillin ponderou que, embora agentes de IA tenham se tornado uma palavra de ordem no setor, apenas tê-los deixou de ser diferencial competitivo. O foco agora está em como esses agentes são controlados, quais trilhas de auditoria produzem e de que maneira suas ações podem ser documentadas para reguladores.

“This is a very big issue with agents right now. It’s still a wild west out there with agents”, afirmou. A avaliação é que a falta de normas específicas para esse tipo de sistema obriga as empresas a criarem políticas internas de governança, definindo limites, revisões humanas e mecanismos de registro para mitigar riscos de uso indevido ou decisões opacas.

Nesse cenário, a Cloudera tenta se diferenciar ao combinar a portabilidade de modelos entre nuvens e data centers com uma camada de agentes voltada justamente a governança e eficiência operacional. A expectativa é atrair companhias que buscam reduzir custos de IA, manter soberania sobre dados sensíveis e se preparar para regras mais rígidas de supervisão algorítmica.

A entrevista completa com Paul Gillin, conduzida por Rebecca Knight durante o EVOLVE26, será disponibilizada pela SiliconANGLE e pela theCUBE como parte da cobertura do evento.