A inteligência artificial já está presente na rotina de grande parte das empresas, mas transformar essa adoção em projetos escaláveis continua sendo um desafio. Uma nova pesquisa global da Cloudera mostra que 95% das organizações adiaram ou cancelaram iniciativas de IA no último ano devido a problemas relacionados à governança de dados, compliance ou regulamentação. O levantamento indica que o principal gargalo da inteligência artificial corporativa deixou de estar apenas na tecnologia e passou a envolver a estrutura de dados e a capacidade das empresas de operar sistemas de forma segura e integrada.
O estudo, chamado The Great AI Re-Architecture, ouviu 1.500 arquitetos empresariais, líderes de infraestrutura em nuvem e arquitetos de dados em diferentes mercados. Segundo os resultados, 77% das organizações pesquisadas já utilizam inteligência artificial ativamente. Apesar disso, 72% afirmam que suas atuais arquiteturas de dados precisam passar por uma reformulação significativa para atender às demandas futuras da tecnologia.
O cenário revela uma contradição cada vez mais presente no ambiente corporativo. A IA deixou de ser apenas uma promessa ou um projeto experimental, mas muitas empresas ainda operam sobre estruturas tecnológicas criadas para um cenário anterior à popularização dos modelos de inteligência artificial.
Para a Cloudera, esse movimento representa uma transformação profunda na forma como as organizações estruturam sua tecnologia, seus dados e suas operações.
Empresas precisam reconstruir a base tecnológica para a IA
A expansão da inteligência artificial está pressionando estruturas que, em muitos casos, foram desenvolvidas para análises tradicionais, armazenamento de dados e aplicações corporativas convencionais.
Segundo a pesquisa, 75% dos entrevistados afirmaram que as integrações de IA já provocaram mudanças nas práticas de armazenamento e arquitetura de dados de suas organizações. Ao mesmo tempo, 84% relatam aumento dos custos de infraestrutura provocado pelas cargas de trabalho associadas à inteligência artificial.
Os números mostram que implementar IA não significa apenas contratar uma nova ferramenta ou disponibilizar um assistente inteligente para os funcionários. A tecnologia exige capacidade de processamento, acesso a dados, integração entre sistemas e mecanismos capazes de controlar como as informações são utilizadas.
Sergio Gago, Diretor de Tecnologia da Cloudera, afirma que o avanço da IA está obrigando as empresas a revisarem fundamentos que durante anos sustentaram suas infraestruturas tecnológicas.
“Esta era atual da IA está forçando as organizações a repensarem as bases de sua infraestrutura tecnológica. Muitas empresas estão descobrindo que as arquiteturas construídas para análises tradicionais não foram projetadas para a escala, governança e flexibilidade que a IA exige hoje. O sucesso dependerá de construir uma base de dados que dê às organizações liberdade para rodar IA aonde fizer mais sentido, sem comprometer controle ou segurança.”
A avaliação reforça uma mudança importante no debate sobre inteligência artificial nas empresas. Se nos primeiros anos da popularização da tecnologia a principal preocupação estava relacionada à escolha dos modelos e ferramentas, agora o foco começa a migrar para os dados que alimentam esses sistemas.
Sem informações organizadas, atualizadas e acessíveis de maneira segura, a inteligência artificial encontra dificuldades para gerar resultados consistentes.
Governança se torna um dos principais obstáculos para escalar a inteligência artificial
A pesquisa mostra que a governança de dados passou a ocupar uma posição central nos projetos de IA corporativa.
Quase três quartos dos entrevistados, ou 73%, afirmam que a adoção da inteligência artificial tornou a governança de dados mais complexa. Além disso, 55% relatam ter adiado ou cancelado mais de seis projetos de IA nos últimos 12 meses por dificuldades relacionadas à governança, compliance ou regulamentação.
O problema não está apenas na quantidade de dados disponíveis. Empresas modernas armazenam informações em diferentes sistemas, servidores, plataformas de nuvem e aplicações especializadas. Em muitos casos, os dados circulam constantemente entre esses ambientes.
Segundo o levantamento, 97% dos entrevistados movimentam dados entre diferentes ambientes pelo menos uma vez por mês.
Essa realidade aumenta o desafio de manter regras consistentes de segurança e governança. Uma empresa pode ter informações armazenadas em uma nuvem pública, outras mantidas em servidores próprios e dados adicionais sendo processados em dispositivos localizados próximos à operação, conhecidos como edge.
Quando a inteligência artificial passa a utilizar informações distribuídas por diferentes ambientes, torna-se necessário garantir que as mesmas regras de acesso, segurança e compliance sejam aplicadas em toda a estrutura.
A governança, portanto, deixa de ser apenas uma preocupação jurídica ou administrativa e passa a fazer parte da própria infraestrutura necessária para a inteligência artificial funcionar.
A Cloudera aponta que esse é um dos fatores que explicam por que tantas iniciativas não avançam para a operação em larga escala.
A adoção da IA já avançou além dos projetos-piloto
A pesquisa indica que a inteligência artificial já está sendo incorporada de forma crescente às operações empresariais.
Com 77% das organizações utilizando IA ativamente, a tecnologia começa a ocupar espaços em processos operacionais, análises de dados, atendimento, automação e tomada de decisões.
O desafio, no entanto, está em fazer com que essas aplicações funcionem de forma integrada e sustentável.
Projetos-piloto costumam operar em ambientes mais controlados, com um conjunto limitado de dados e objetivos específicos. Quando a empresa tenta levar a mesma solução para diferentes áreas ou ampliar seu uso para toda a organização, surgem desafios relacionados à infraestrutura, segurança e integração.
É nesse momento que muitas empresas descobrem que suas estruturas tecnológicas não foram preparadas para o volume e a velocidade exigidos pela inteligência artificial.
A pesquisa aponta justamente para essa mudança de cenário. A adoção da IA deixou de ser o principal diferencial competitivo. O novo desafio é conseguir utilizá-la de forma confiável, escalável e economicamente sustentável.
Isso significa que empresas precisarão avaliar não apenas qual inteligência artificial utilizar, mas também onde ela será executada, quais dados poderá acessar e como seus resultados serão controlados.
Custos de infraestrutura aumentam com expansão das aplicações
Outro dado relevante do levantamento está relacionado ao impacto financeiro da inteligência artificial sobre a infraestrutura corporativa.
Segundo 84% dos entrevistados, os custos de infraestrutura aumentaram devido às cargas de trabalho relacionadas à IA.
O crescimento desses custos ajuda a explicar por que a discussão sobre arquitetura tecnológica ganhou importância.
Modelos de inteligência artificial podem exigir grande capacidade de processamento, armazenamento e transferência de dados. Dependendo da aplicação, manter todas essas atividades exclusivamente em ambientes de nuvem pública pode representar custos elevados.
Por outro lado, manter toda a operação dentro de estruturas próprias também pode limitar a flexibilidade da empresa.
A busca por equilíbrio entre desempenho, custo e segurança está impulsionando a adoção de modelos híbridos.
Nesse formato, as empresas combinam diferentes ambientes tecnológicos, utilizando nuvem pública, infraestrutura privada, servidores locais e dispositivos de borda de acordo com as necessidades de cada aplicação.
Arquitetura híbrida ganha espaço nas estratégias corporativas
O levantamento da Cloudera mostra que as empresas estão se afastando da ideia de que existe um único ambiente ideal para executar todas as aplicações de inteligência artificial.
Dois terços dos entrevistados, ou 66%, afirmaram ter transferido cargas de trabalho de IA da nuvem pública para ambientes privados ou estruturas on-premises no último ano.
O movimento não significa necessariamente um abandono da computação em nuvem.
A tendência apontada pela pesquisa é de diversificação. As empresas estão buscando maior flexibilidade para executar cada aplicação no ambiente considerado mais adequado.
Questões como custo, velocidade, segurança, localização dos dados e requisitos regulatórios podem influenciar essa decisão.
Para algumas aplicações, a nuvem pública pode oferecer maior capacidade e flexibilidade. Para outras, manter os dados em infraestrutura privada ou dentro da própria empresa pode ser uma alternativa mais adequada.
Um quarto dos entrevistados afirmou que pretende priorizar arquiteturas híbridas nos próximos dois anos.
O dado reforça a percepção de que o futuro da inteligência artificial corporativa será marcado menos por uma escolha definitiva entre nuvem e infraestrutura própria e mais pela capacidade de combinar diferentes ambientes.
Dados fragmentados podem limitar o potencial da IA
Um dos principais desafios das empresas está na fragmentação das informações.
Ao longo dos anos, organizações acumularam sistemas diferentes para atender departamentos específicos. Vendas, finanças, logística, recursos humanos e atendimento podem utilizar plataformas que não foram originalmente desenvolvidas para compartilhar informações entre si.
A chegada da inteligência artificial torna essa fragmentação ainda mais evidente.
Para que uma aplicação de IA gere análises consistentes ou execute tarefas de maneira automatizada, ela precisa acessar dados confiáveis.
Se essas informações estão espalhadas, desatualizadas ou sujeitas a regras diferentes de acesso, o potencial da tecnologia pode ser reduzido.
A pesquisa anterior da Cloudera, chamada Data Readiness Index, já havia identificado dificuldades relacionadas à preparação dos dados. Segundo aquele levantamento, 75% das organizações afirmaram que a inteligência artificial estava expondo limitações em seus processos tradicionais de governança.
O novo relatório sugere que esses desafios estão aumentando à medida que mais empresas tentam ampliar suas aplicações de IA.
A consequência é que a inteligência artificial pode acabar revelando problemas estruturais que já existiam dentro das organizações, mas que eram menos perceptíveis antes de sua adoção.
Flexibilidade passa a ser vantagem competitiva
A principal conclusão do estudo é que as empresas precisarão construir ambientes tecnológicos mais flexíveis.
A inteligência artificial pode ser utilizada em diferentes áreas e com necessidades distintas. Algumas aplicações exigem resposta em tempo real, enquanto outras podem operar com grandes volumes de dados processados em períodos mais longos.
Da mesma forma, determinadas informações podem estar sujeitas a exigências específicas de segurança ou regulamentação.
Uma arquitetura capaz de executar IA em diferentes ambientes permite que as organizações adaptem suas operações conforme essas necessidades.
A flexibilidade também reduz a dependência de uma única estratégia tecnológica.
Em vez de concentrar todos os dados e aplicações em uma única infraestrutura, as empresas podem distribuir suas cargas de trabalho de acordo com critérios técnicos e operacionais.
Para a Cloudera, essa capacidade será um dos elementos mais importantes para que as organizações consigam transformar a inteligência artificial em resultados duradouros.
IA deixa de ser diferencial e passa a exigir execução
A pesquisa mostra que o mercado corporativo está entrando em uma nova etapa da adoção da inteligência artificial.
O simples fato de utilizar IA já não será suficiente para diferenciar uma empresa.
A vantagem competitiva estará cada vez mais ligada à capacidade de integrar a tecnologia aos processos, proteger os dados, controlar custos e ampliar as aplicações de forma consistente.
Nesse cenário, empresas que continuarem tratando a IA como um projeto isolado podem enfrentar dificuldades para transformar pilotos em operações permanentes.
Já aquelas que investirem na modernização da arquitetura de dados e na integração entre diferentes ambientes poderão criar condições mais favoráveis para ampliar o uso da tecnologia.
O relatório da Cloudera aponta que a chamada “Grande Rearquitetura de IA” já está em andamento.
Mais do que uma corrida por novos modelos ou ferramentas, o movimento representa uma revisão profunda das estruturas que sustentam a tecnologia dentro das organizações.
O desafio para as empresas será construir uma base capaz de acompanhar a velocidade da evolução da inteligência artificial sem perder o controle sobre segurança, custos e governança.
Em um cenário no qual 95% das organizações já precisaram adiar ou cancelar iniciativas de IA, a mensagem do estudo é clara: o futuro da inteligência artificial corporativa dependerá menos da ferramenta escolhida e mais da qualidade da infraestrutura que permite colocá-la em funcionamento.
Metodologia da pesquisa
A pesquisa The Great AI Re-Architecture foi encomendada pela Cloudera e conduzida pela Wakefield Research.
O levantamento ouviu 1.500 arquitetos empresariais, líderes de infraestrutura em nuvem e arquitetos de dados de empresas com pelo menos mil funcionários.
Nos mercados da Espanha, Cingapura e África do Sul, foram consideradas empresas com pelo menos 250 funcionários.
A pesquisa foi realizada entre 5 e 22 de junho de 2026 e envolveu participantes das Américas, Europa, Oriente Médio, África e Ásia-Pacífico.
No Brasil, foram ouvidos 100 profissionais.
Sobre a Cloudera
A Cloudera atua no mercado de plataformas híbridas de dados e inteligência artificial. A companhia oferece soluções voltadas à integração de ambientes de nuvem pública, infraestrutura privada, data centers e operações de borda.
Segundo a empresa, sua proposta é permitir que organizações utilizem inteligência artificial diretamente onde seus dados estão armazenados, mantendo mecanismos de segurança, governança e controle.
A Cloudera afirma atender grandes organizações em diferentes setores e atua com soluções baseadas em tecnologias de dados, inteligência artificial, análises e infraestrutura híbrida.
