À medida que as empresas passam da experimentação com ferramentas de inteligência artificial para seu uso nas atividades diárias, a questão principal deixou de ser qual modelo escolher e passou a ser onde o processamento será efetivamente realizado. A experiência da日本HP no Japão oferece uma estrutura prática para ponderar entre serviços em nuvem e sistemas locais, com um alerta claro contra considerar a execução local um objetivo por si só.
Essa visão foi apresentada por裕史勝谷, diretor de desenvolvimento de mercado de inteligência artificial e ciência de dados da日本HP, durante a conferência HP Partner Communication 2026, realizada em Tóquio em 16 de julho de 2026, e em uma entrevista individual concedida à ITmedia. Segundo勝谷, muitas empresas que entram em contato com ele já começaram a usar inteligência artificial, mas agora procuram maneiras de ampliar seus benefícios dentro das operações.
Da experimentação geral ao trabalho corporativo
勝谷 propõe que as empresas avancem gradualmente do uso para conversas e resumos, para a conexão dos modelos com documentos internos e, depois, para a automação de tarefas como a preparação de cotações e propostas por meio de agentes de inteligência artificial. Em sua apresentação, ele dividiu as funções do que chamou de «funcionários de inteligência artificial» em três categorias: um assistente responsável pelas atas de reuniões e pela elaboração de documentos; um funcionário especializado que apoia atividades de vendas ou design; e uma função analítica que ajuda na apresentação de dados e no apoio às decisões.
Essa concepção não se limita ao software. A日本HP apresentou uma combinação de computadores com inteligência artificial e treinamento, estações de trabalho para testar localmente grandes modelos de linguagem e ambientes de execução baseados em várias unidades de processamento gráfico para departamentos corporativos. A ideia é alinhar a infraestrutura à etapa de uso, em vez de vender um dispositivo ou serviço isoladamente do processo em que será utilizado.
A sensibilidade dos dados é o ponto de partida
勝谷 usa serviços de inteligência artificial em nuvem ao pesquisar informações disponíveis publicamente, mas afirma executar o processamento localmente quando os dados estão relacionados a um trabalho que não pode sair da empresa. Isso, porém, não significa que toda tarefa que contenha dados internos deva ser automaticamente transferida para um dispositivo local; é necessário testar a capacidade do ambiente local de executar a tarefa exigida e compará-la à velocidade e à flexibilidade da nuvem.
A experiência chama a atenção para uma distinção importante entre o local de uso do aplicativo e o local onde a inferência é executada. O aplicativo Codex da OpenAI, segundo o material, funciona no computador em alguns aspectos de automação e programação, mas a própria inferência é realizada na nuvem. Por isso, as equipes de tecnologia da informação devem verificar para onde os dados são enviados e onde o processamento é executado, sem se limitar ao fato de a interface do aplicativo estar em um dispositivo dentro da empresa.
A日本HP também testa um agente de inteligência artificial de código aberto chamado OpenClaw em um ambiente local, mas勝谷 observou que o processamento foi interrompido algumas vezes em seu ambiente e que ainda escolhe o Codex em alguns casos. Essa experiência sustenta uma posição prática: o acesso à execução local completa não é garantido simplesmente pela disponibilidade do hardware ou do modelo.
A escolha do dispositivo muda conforme o volume de uso
Depois de determinar a necessidade de execução local, é preciso definir o volume de uso.勝谷 usa o dispositivo HP ZGX Nano G1n AI Station para realizar testes iniciais e verificar a possibilidade de atender às exigências dos clientes, descrevendo-o como a versão da HP do dispositivo NVIDIA DGX Spark. Seu tamanho reduzido também permite transportá-lo para um local como uma linha de produção para realizar o teste ali.
Esse tipo de dispositivo é adequado para pesquisa e desenvolvimento, para o uso por uma única pessoa ou para uma experiência inicial com orçamento limitado. Já a execução de uma tarefa por várias pessoas dentro de um mesmo departamento pode exigir uma estação de trabalho maior ou um ambiente compartilhado. O sucesso de um modelo em um teste individual não comprova que seu desempenho será confortável quando utilizado por um grupo inteiro. O número de usuários, o tempo de espera aceitável e a frequência do processamento são elementos que devem ser definidos antes da escolha do hardware.
A decisão também inclui o local onde os dispositivos serão instalados. Inicialmente, eles podem ficar próximos aos usuários e depois ser transferidos para uma sala de servidores quando seu número aumentar. No caso de agentes que repetem o planejamento, a inferência, a execução de ferramentas e a revisão dos resultados, não basta observar apenas a unidade de processamento gráfico; a memória principal, a unidade de armazenamento SSD e o processador central também podem se transformar em gargalos.
O custo não é o preço da nuvem contra o preço do dispositivo
勝谷 considera que a nuvem pode ser a escolha correta quando o foco está no custo de curto prazo, enquanto o ambiente local oferece a algumas empresas maior continuidade, especialmente diante de problemas com o proxy na rede corporativa ou de mudanças de preços e limites de uso. Alguns clientes podem optar por compartilhar entre vários usuários uma estação de trabalho equipada com uma unidade de processamento gráfico para reduzir o custo dos tokens.
Uma comparação precisa, porém, deve incluir eletricidade, manutenção, administração e o investimento inicial no ambiente local, além das condições contratuais e do volume de uso na nuvem. Também é necessário perguntar se ambas as opções conseguem executar o mesmo processamento com a mesma qualidade e repetibilidade, e qual é o impacto de uma interrupção do serviço ou da rede sobre o trabalho.
O fator humano pode ser o gargalo
Mesmo depois de disponibilizar o modelo e o dispositivo, o processo pode parar devido à necessidade de aprovação humana para executar uma ação que envolva determinadas permissões.勝谷 reconhece que sua própria falta de tempo pode transformar o ser humano em um gargalo. Por isso, a introdução de agentes exige a definição das etapas de aprovação e dos responsáveis por elas, e não apenas a conexão do agente às ferramentas.
A conclusão prática da experiência da日本HP é que a escolha do ambiente de execução da inteligência artificial deve começar pelos dados, depois pela tarefa, pelo número de usuários, pelo custo, pela continuidade e pela capacidade da equipe de operação. Também é necessário documentar o modelo escolhido e o motivo de sua escolha, para que o conhecimento possa ser transferido quando os responsáveis mudarem. Essas orientações continuam baseadas na experiência de um responsável da日本HP e não constituem um padrão geral que prove que a nuvem ou a execução local seja melhor em todos os casos.