A inteligência artificial deixou de ser uma camada abstrata de software para se tornar uma dependência crítica de infraestrutura física. Segundo Bruno Assaf, diretor da unidade de infraestrutura da Dell Technologies no Brasil, a transição para a chamada IA agêntica — onde múltiplos sistemas inteligentes operam de forma coordenada — exige uma reformulação profunda na arquitetura das organizações. A leitura é que o hardware, antes visto como suporte invisível, passou a ditar a viabilidade econômica e a capacidade de inovação das empresas.
Em entrevista durante o Web Summit Rio 2026, o executivo destacou que a Dell antecipou esse movimento ao investir em plataformas de armazenamento de alta performance antes mesmo do auge da IA generativa. Essa estratégia permitiu a criação de sistemas capazes de alimentar clusters de GPUs com taxas de transferência significativamente superiores às soluções tradicionais. A aposta agora é que a infraestrutura privada permitirá que as corporações mantenham a governança de seus dados enquanto utilizam modelos de fornecedores distintos em um ecossistema unificado.
A transição para a infraestrutura privada
O debate sobre o uso de nuvem pública versus infraestrutura privada tem ganhado contornos práticos à medida que a escala de uso da IA aumenta. Embora a nuvem pública seja o ponto de partida ideal para experimentação, a Dell observa um padrão de migração conforme as empresas buscam previsibilidade de custos e maior controle sobre a segurança da informação. A proposta da companhia não é restringir o uso ao ambiente on-premises, mas oferecer infraestruturas dedicadas, seja em colocation ou em provedores especializados, que garantam elasticidade.
Essa mudança é impulsionada pela necessidade de integrar agentes desenvolvidos internamente com modelos proprietários de mercado. Ao centralizar essas operações, as empresas conseguem reduzir o custo por token de forma expressiva, tornando viáveis aplicações que seriam proibitivas sob o modelo de consumo exclusivo via APIs públicas. A Dell reporta que mais de cinco mil organizações já adotam esse modelo privado, sinalizando uma maturidade crescente no mercado corporativo.
Eficiência operacional e a era da IA agêntica
O salto para a IA agêntica exige que os sistemas não apenas processem informações, mas que interajam entre si com segurança e previsibilidade. A arquitetura proposta pela Dell visa criar uma "fábrica de IA" onde a coordenação desses agentes ocorre dentro de um ambiente controlado. A eficiência aqui não se mede apenas pela velocidade de inferência, mas pela capacidade de orquestrar diferentes modelos — como Anthropic ou Google Gemini — sem que a empresa perca a soberania sobre sua base de conhecimento.
Essa abordagem resolve gargalos de latência e custo, mas impõe desafios de gestão técnica. As empresas precisam agora lidar com a complexidade de manter um ambiente híbrido e escalável. A visão de mercado é que a infraestrutura, antes tratada como commodity de TI, tornou-se um ativo estratégico de diferenciação competitiva.
O Brasil como polo estratégico
Um dos pontos de maior interesse para o ecossistema local é o potencial do Brasil como hub de infraestrutura para IA. Assaf aponta que a matriz energética renovável do país oferece uma vantagem competitiva relevante diante das limitações globais de energia para data centers. A capacidade de sustentar operações intensivas em processamento com fontes limpas coloca o país em uma posição favorável para atrair investimentos de infraestrutura em larga escala.
Essa vantagem, contudo, depende de investimentos contínuos em conectividade e na modernização do parque de data centers nacional. A possibilidade de transformar o Brasil em um centro global de processamento de IA é vista como uma oportunidade de integrar o país nas cadeias globais de valor da tecnologia, superando o papel de apenas consumidor de serviços digitais.
Desafios de implementação e governança
O cenário atual deixa em aberto como as empresas equilibrarão a necessidade de inovação rápida com a complexidade de gerir infraestruturas próprias. A transição para modelos híbridos exige um nível de especialização técnica que nem todas as organizações possuem atualmente. Além disso, a evolução constante dos modelos de IA coloca pressão sobre a longevidade dos investimentos em hardware, forçando um ciclo de atualização constante.
O sucesso dessa estratégia dependerá da capacidade das empresas em definir políticas claras de governança e de integração entre os diferentes agentes. Observar como o mercado brasileiro se posicionará na adoção dessas arquiteturas privadas será fundamental para medir o impacto real na produtividade das empresas locais nos próximos anos. A infraestrutura, enfim, volta ao centro da estratégia de negócios, definindo os limites do que é possível realizar.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · TIInside
