Confira artigo de Alessandro Buonopane, CEO Latam e Brasil da GFT Technologies
Se 2025 foi marcado pela corrida por modelos mais poderosos, 2026 tende a ser lembrado como o ano em que a Inteligência Artificial (IA) deixou definitivamente o laboratório e passou a ser julgada pela sua capacidade de operar em escala. Nesse novo estágio, a vantagem competitiva não está no algoritmo mais sofisticado, mas na arquitetura que sustenta agentes, dados e decisões em tempo real. É a era da infraestrutura invisível: pouco glamorosa, cara, complexa – e absolutamente decisiva para o sucesso da IA corporativa.
Os números deixam isso claro. Embora 38% das organizações afirmem estar testando agentes de IA, apenas 11% conseguiram colocá-los em produção. O gargalo não é inteligência, mas base estrutural. Mais de 80% do conhecimento corporativo segue concentrado em dados não estruturados, degradando sistemas de RAG e obrigando empresas a manter validações humanas como muleta operacional. À medida que a IA migra do papel de copiloto para o de operadora, o custo do erro sobe e a tolerância à improvisação cai drasticamente.
O primeiro pilar dessa equação é o legado. Relatórios recentes mostram que cerca de 25% da infraestrutura considerada “missão crítica” já opera em fim de suporte ou próxima disso, enquanto 82% das organizações sofreram interrupções relevantes de TI no último ano. Além disso, estima-se que 80% do conhecimento corporativo ainda resida em dados não estruturados e silos legados, o que degrada sistemas de busca e resposta (RAG) e impede a autonomia dos agentes. Essa dívida técnica não apenas encarece operações; ela bloqueia a adoção de agentes, dificulta auditorias regulatórias e amplia riscos de segurança.
Escalar IA sobre arquiteturas remendadas é acelerar em estrada esburacada: o problema não aparece no piloto, mas cobra seu preço em produção. Por isso, a “higiene de dados” deixa de ser um projeto de TI para se tornar uma camada permanente da stack tecnológica. Organizações que não atacarem essa fragmentação verão seus agentes de IA “quebrarem” não por falta de inteligência, mas por falta de contexto. O ROI de 31% projetado para empresas brasileiras neste ano só será capturado por quem transformar o “AI-ready data” em um ativo fluido e governado.
O segundo pilar é a cloud – não como solução mágica, mas como extensão do legado quando mal planejada. Cerca de 70% dos CEOs admitem que seus ambientes de nuvem foram construídos “por acidente, não por design”. O resultado são custos acima do previsto, reversões de workloads para on-premises e dados presos em ambientes nunca descomissionados. Em paralelo, o gasto global com nuvem pública caminha para mais de US$ 700 bilhões anuais, enquanto 90% das organizações devem operar em modelos híbridos até 2027. O dilema deixa de ser cloud versus on-premises e passa a ser previsibilidade versus elasticidade, especialmente na economia da inferência, em que o custo relevante é decisão por segundo com SLA (acordo de nível de serviço) garantido.
Não ao acaso, anunciou-se o investimento massivo de gigantes como a AWS na América Latina – que soma mais de US$ 10,8 bilhões entre Brasil, México e Chile, o que sinaliza que a região agora é um centro de processamento estratégico, e não apenas uma consumidora. Para o executivo, isso significa que a multicloud deve deixar de ser um pesadelo de rede para se tornar uma infraestrutura elástica, capaz de rodar código legado até cinco vezes mais rápido enquanto sustenta workloads de IA em tempo real.
O terceiro pilar, e talvez o mais urgente, é a segurança. A criptografia pós-quântica deixou de ser um tema acadêmico e entrou na agenda do conselho. Segundo um levantamento, avanços recentes reduziram drasticamente o número estimado de qubits necessários para quebrar chaves RSA de 2048 bits, enquanto ataques do tipo “harvest now, decrypt later” já estão em curso. Apple, Microsoft, Google e AWS iniciaram a transição, mas o desafio real será físico e operacional: milhões de dispositivos, sensores industriais e sistemas críticos não estão preparados para algoritmos pós-quânticos. A atualização ocorrerá em ondas e levará anos e quem não começar em 2026 ficará estruturalmente exposto.
As visões recentes de especialistas ajudam a entender o quadro completo. De um lado, agentes de IA deixam de ser reativos e passam a executar tarefas especializadas sob supervisão humana, reorganizando fluxos de trabalho e ampliando produtividade. De outro, essa autonomia só é viável com fábricas de IA resilientes, dados governados, ambientes híbridos e infraestrutura soberana para workloads críticos. A colaboração entre pessoas e agentes exige identidade digital, controle de acesso, observabilidade contínua e arquitetura preparada para falhas – exatamente onde legado, cloud e segurança se encontram.
O impacto dessas mudanças reflete-se diretamente na eficiência organizacional, dando origem à chamada “empresa superfluida”. A fricção interna, que historicamente custa à economia global cerca de US$ 8,8 trilhões ao ano, finalmente encontrou um adversário à altura. Ao eliminar silos e automatizar fluxos de engenharia e P&D, líderes projetam reduções de custo entre 35% e 50%. No entanto, o paradoxo da superfluidez é que ela exige um redesenho estrutural de ponta a ponta: processos desenhados para humanos não se traduzem para ciclos de milissegundos da IA. O sucesso exige a coragem de simplificar arquiteturas antes de perseguir a perfeição.
O cenário no Brasil é particularmente promissor, mas exige agilidade. Enquanto 23% das tarefas corporativas já contam com suporte de IA, a meta de elevar esse patamar para 40% até 2027 esbarra na escassez de talentos e na infraestrutura obsoleta. Uma pesquisa sobre o tema é enfática: as empresas que tentam escalar IA sobre modelos operacionais tradicionais, como PMOs e comitês sequenciais, enfrentam uma tensão estrutural insustentável. A liderança em 2026 não será medida por quem tem o chatbot mais impressionante, mas por quem teve a disciplina de reformar o “chão de fábrica digital” para suportar a autonomia.
Todo esse deslocamento explica por que 2026 não será sobre novidades, mas sobre execução. O gasto corporativo em IA Generativa já saltou de US$ 1,7 bilhão em 2023 para US$ 37 bilhões em 2025, tornando-se custo recorrente de negócio. Ao mesmo tempo, a infraestrutura global necessária para sustentar a IA deve exigir mais de US$ 4 trilhões até 2030. Nesse contexto, improvisação vira risco financeiro e governança passa a ser produto: dados confiáveis, identidade clara, segurança robusta e integração ponta a ponta deixam de ser “boas práticas” e se tornam pré-requisitos operacionais.
O ano que se inicia será aquele em que as organizações terão de responder a uma pergunta simples e desconfortável: nossa infraestrutura acelera ou freia nossa estratégia de IA? Atacar legado, redesenhar a cloud e antecipar a transição de segurança não é trabalho inspirador, mas é exatamente esse esforço invisível que separará quem escala agentes de forma sustentável de quem ficará preso entre pilotos eternos e crises recorrentes. A IA já funciona. O que está em teste agora é a maturidade estrutural das empresas.
