A inteligência artificial deixou de ser um experimento isolado para se tornar o motor central de investimentos em infraestrutura tecnológica nas empresas brasileiras. Segundo dados do Enterprise Cloud Index 2026, estudo conduzido pela Wakefield Research para a Nutanix, a busca por agilidade na implementação de ferramentas de IA está forçando uma reconfiguração profunda nos modelos operacionais, revelando que a barreira para o sucesso não é mais a escassez de modelos, mas a rigidez da estrutura corporativa.

O levantamento destaca que 82% dos executivos brasileiros admitem que os silos entre as áreas de negócio e a TI travam a execução eficaz de projetos de tecnologia. Essa desconexão, que historicamente impedia a transformação digital, atinge agora um nível crítico com a IA, onde a necessidade de infraestrutura elástica e governança de dados colide com processos internos fragmentados e uma cultura organizacional ainda pouco integrada.

A urgência da conteinerização

A adoção de containers tornou-se o padrão técnico para sustentar a demanda por IA, com 86% dos entrevistados confirmando que a tecnologia acelera a modernização de suas organizações. A transição não é apenas estética ou de atualização de software; para 48% dos líderes, o desempenho operacional — focado em escalabilidade e velocidade — é o principal motivador para a mudança. A necessidade de ciclos rápidos de desenvolvimento exige que a infraestrutura suporte a carga de trabalho de forma dinâmica.

Essa mudança estrutural reflete uma tentativa das empresas de se prepararem para um futuro onde a IA será onipresente. Com 81% das companhias planejando ampliar o uso de containers nos próximos três anos, o movimento aponta para um abandono gradual de arquiteturas legadas que não conseguem acompanhar a velocidade exigida pelos modelos de inteligência artificial modernos, forçando uma modernização forçada de sistemas que antes operavam de forma estática.

O fenômeno da shadow AI

O avanço da inteligência artificial trouxe consigo um desafio antigo sob uma nova roupagem: a 'shadow AI'. Assim como o 'shadow IT' no passado, o uso de ferramentas de IA sem supervisão da TI é uma realidade para 74% das empresas brasileiras. Esse comportamento indica que, quando a TI não provê os recursos necessários com a velocidade demandada pelas áreas de negócio, os colaboradores buscam alternativas por conta própria, ignorando protocolos de segurança e governança.

Para 81% dos executivos, o uso desses agentes fora do controle oficial representa um risco real ao negócio. A descentralização, embora promova agilidade imediata, cria um passivo de segurança e conformidade que as empresas ainda não sabem como gerir. O desafio, portanto, é equilibrar a autonomia dos times de negócio com a necessidade de manter a infraestrutura sob um guarda-chuva de governança que assegure a integridade dos dados.

Soberania e infraestrutura local

A preocupação com a soberania de dados é um pilar central na estratégia de infraestrutura brasileira, com 72% dos executivos classificando o tema como prioridade alta ou obrigatória. Esse sentimento é traduzido na preferência por ambientes locais: 57% dos entrevistados sentem a necessidade de manter a infraestrutura dentro do país, seja em nuvem privada ou em ambientes on-premises. No Brasil, essa tendência é clara, com 49% das aplicações conteinerizadas rodando fora da nuvem pública.

Essa preferência por ambientes locais revela uma desconfiança latente quanto à dependência exclusiva de provedores globais de nuvem pública, especialmente em um cenário onde a regulação de dados se torna mais rigorosa. A infraestrutura, portanto, deixa de ser apenas uma commodity de custo e passa a ser uma decisão estratégica de soberania e controle, onde a localização física dos dados dita a viabilidade de longo prazo das iniciativas de inteligência artificial.

O próximo estágio da adoção

Apesar do entusiasmo, 82% das empresas admitem que sua infraestrutura atual não está totalmente preparada para suportar as cargas de trabalho que a IA exige. A lacuna entre a ambição tecnológica e a capacidade de execução permanece como um gargalo significativo, sugerindo que o próximo estágio da adoção de IA será focado na modernização da base tecnológica, e não apenas na experimentação de novas ferramentas de software.

O cenário exige que as organizações superem a fase de 'pilotos' e enfrentem a complexidade da integração sistêmica. A capacidade de conectar a estratégia de negócio à infraestrutura, garantindo que a governança de dados não seja um obstáculo para a inovação, definirá quais empresas conseguirão escalar suas iniciativas de IA e quais ficarão presas na ineficiência operacional dos silos internos.

O mercado brasileiro caminha para uma maturidade que exigirá mais do que apenas a compra de licenças ou a contratação de modelos. O sucesso dependerá da habilidade das empresas em reformular sua governança para acomodar a agilidade que a IA exige sem perder o controle sobre a soberania de seus dados, um equilíbrio que ainda está sendo testado em quase todas as grandes corporações do país.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · TIInside