A adoção da Inteligência Artificial (IA) está em ritmo acelerado, mas muitas empresas ainda não estão prontas para transformar essa tecnologia em vantagem competitiva. A IDC prevê que 2026 marcará a transição da experimentação para a adoção em larga escala da IA, um desafio significativo para os líderes de tecnologia. Segundo a Forrester, apesar do aumento nos orçamentos de TI para projetos de IA, a pressão por resultados concretos será maior. A percepção de que o diferencial está nos dados usados para treinar os modelos de IA ganha força.
Gilson Magalhães, VP da Red Hat para a América Latina, compara a IA a um jogador de futebol: “Sem dados de qualidade e bem ‘dominados’, não há IA inteligente para as empresas”. Ele acredita que, em 2026, líderes de TI precisarão redefinir o sucesso dos projetos, priorizando o impacto estratégico e mensurável, o que envolve governança de dados e seleção criteriosa das informações.
A soberania digital, impulsionada pelas regulamentações de privacidade e segurança de dados, também será um fator decisivo. Magalhães enfatiza que empresas que dominarem seus dados terão uma vantagem competitiva enorme. Ele alerta para a “falácia digital”, a falsa sensação de certeza ao alimentar a IA com informações incompletas ou tendenciosas, e defende a curadoria rigorosa de dados, a transparência e o pensamento crítico.
Plataformas abertas e híbridas, como o Red Hat AI 3, combinam modelos de IA com automação e governança de dados. A inferência, fase operacional da IA, também está evoluindo rapidamente. O Gartner prevê que, até 2028, a maior parte dos recursos de computação acelerada para treinamento será redirecionada para inferência.
Outra tendência é a consolidação dos agentes de IA, que podem impulsionar a receita de software de aplicativos corporativos. A IA física, que integra inteligência ao mundo real por meio de robótica e IoT, também deve aumentar a eficiência e a segurança em diversos setores. A automação tradicional não será deixada de lado, com o Gartner estimando que muitas empresas automatizarão grande parte de suas atividades de rede com base em IA.
Magalhães conclui que o avanço da IA exigirá uma nova arquitetura empresarial baseada em controle de dados, inferência e modernização tecnológica.