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A inteligência artificial (IA) avança rapidamente, mas nem todas as organizações estão preparadas para extrair valor real dessa tecnologia. A IDC prevê que 2026 marcará a passagem da experimentação para a adoção em escala da IA. Mas essa virada vai exigir maturidade: CIOs enfrentarão meses de grande pressão, com mais expectativas, mais riscos e, sobretudo, mais cobrança por resultados concretos.
Embora exista mais orçamento disponível, o entusiasmo pode dar lugar à frustração se as empresas ignorarem um ponto essencial: que o valor da IA depende diretamente da qualidade dos dados com os quais ela é treinada. Como costumo dizer, se um jogador não domina a bola, dificilmente fará o gol. O mesmo vale para a IA: modelos brilhantes treinados com dados incorretos, incompletos ou enviesados entregam decisões ruins.
Cada decisão baseada em IA precisa ser sustentada por dados íntegros, auditáveis e contextualizados. E a partir do próximo ano, o sucesso deixará de ser medido apenas por eficiência operacional. Será preciso provar o impacto estratégico. Isso significa reestruturar jornadas, personalizar experiências em tempo real, rever processos e garantir governança rigorosa das informações compartilhadas nos modelos de IA.
Soberania digital
Com regulações cada vez mais rígidas e maior atenção à privacidade, cresce a busca por IA soberana — dados e modelos sob jurisdição local, alinhados a requisitos de compliance e segurança.
Esse movimento será decisivo na próxima década, já que empresas que sabem onde estão seus dados, quem os acessa, como são processados e o que representam terão vantagem competitiva. Mas esse domínio exige reconhecer um risco crescente: a falácia digital, a falsa sensação de certeza que surge quando sistemas são alimentados com dados incorretos. Institucionalizar erros é perigoso; automatizá-los é ainda pior.
Por isso, três pilares serão inegociáveis daqui em diante: curadoria de dados, transparência e pensamento crítico. Para aplicá-los na prática, será preciso contar com plataformas modernas, abertas e híbridas, com uma especial atenção à inferência, momento em que os modelos aplicam o que aprenderam em situações reais. É ela que garante precisão, velocidade e valor. Na saúde, por exemplo, identifica padrões no histórico de pacientes, enquanto no setor financeiro, detecta anomalias e fraudes em tempo real.
Segundo o Gartner, até 2028 mais de 80% dos recursos de computação acelerada serão dedicados à inferência, porque o futuro não está apenas nos modelos, mas no que fazemos com eles. Além disso, ela será fundamental para acelerar outra transformação crescente: 40% dos softwares empresariais terão integração com agentes inteligentes até 2026, como também prevê o Gartner. Eles já impulsionam setores como varejo, finanças e manufatura, e devem representar cerca de 30% da receita global de software corporativo até 2035, movimentando mais de US$ 450 bilhões.
Esses agentes exigirão uma revisão completa de canais, processos e relacionamentos com clientes. Isso porquê o diferencial competitivo a partir de agora não está em usar a IA, mas sim em como usar a IA fazendo com que ela entenda e respeite o comportamento humano. Chatbots avançados, assistentes inteligentes e recomendações em tempo real já mostram que essa mudança é inevitável.
Das telas para os espaços urbanos e rurais, a chamada IA física, que integra robótica, veículos autônomos, IoT e gêmeos digitais, vai ganhar força. A Deloitte estima que essa convergência ampliará a eficiência e segurança em setores historicamente pouco automatizados. Ao mesmo tempo, a automação clássica seguirá acelerando: 30% das empresas terão mais da metade das operações de rede automatizadas com IA até 2026, segundo o Gartner.
Com tantas mudanças no horizonte, a única certeza que fica é que a próxima fase da transformação digital dependerá de três fundamentos básicos: domínio dos dados, inferência inteligente e modernização tecnológica. Porque uma IA verdadeiramente inteligente só entrega valor quando aplicada com propósito, responsabilidade e clareza estratégica.
Gilson Magalhães é vice-presidente e general manager da Red Hat para a América Latina
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