O avanço da inteligência artificial (IA) nas empresas parecia inevitável, mas um novo relatório global da Cloudera revela uma realidade desconfortável: 95% das organizações adiaram ou cancelaram projetos de IA no último ano, principalmente devido a limitações de infraestrutura, governança de dados e requisitos regulatórios. Para quem lidera decisões de tecnologia no setor corporativo, a crença de que basta investir em IA para colher resultados rápidos está sendo desmentida por uma onda de adiamentos, custos crescentes e desafios operacionais que poucos previram.

Infraestrutura legada trava a expansão da IA

Segundo a pesquisa “The Great AI Re-Architecture”, conduzida pela Cloudera com 1,5 mil líderes globais de TI, a maioria das empresas já utiliza IA em algum grau: 77% dos entrevistados afirmaram ter IA ativa em suas operações. No entanto, arquiteturas de dados construídas para análises tradicionais não acompanham as demandas de escalabilidade, governança e flexibilidade exigidas pela IA moderna. O resultado é um gargalo estrutural que impede a evolução dos projetos e obriga empresas a repensarem suas bases tecnológicas.

O relatório destaca que 72% das organizações reconhecem a necessidade de uma reformulação significativa em sua arquitetura de dados. Isso indica que a infraestrutura de TI, muitas vezes vista como um ativo consolidado, tornou-se um obstáculo para a inovação baseada em IA. O CTO da Cloudera, Sergio Gago, sintetiza o dilema: “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.”

Governança e compliance: os novos gargalos

O desafio da infraestrutura é agravado pela complexidade crescente da governança de dados. A pesquisa da Cloudera aponta que 73% dos líderes de TI consideram que a adoção de IA tornou os processos de governança mais complexos. A dispersão dos dados, que agora circulam entre ambientes de nuvem pública, privada, on-premises e edge, exige controles consistentes e rigorosos para garantir compliance e segurança.

Não se trata apenas de um obstáculo técnico: a falta de governança adequada tem impacto direto na viabilidade dos projetos. Mais da metade dos entrevistados (55%) relatou ter adiado ou cancelado mais de seis iniciativas de IA nos últimos 12 meses devido a desafios de governança, compliance ou regulamentação. O Data Readiness Index, também da Cloudera, já havia apontado que 75% das empresas percebem que a IA está expondo as limitações de seus processos legados de governança, e a nova pesquisa reforça que esse problema está se intensificando.

Outro dado relevante é que 97% dos entrevistados relatam mover dados entre ambientes pelo menos uma vez por mês, tornando a governança transversal uma exigência operacional para quem deseja escalar IA com segurança.

Custo e complexidade aumentam com a IA corporativa

À medida que a IA deixa de ser um experimento isolado e passa a integrar operações críticas do negócio, o impacto sobre custos e práticas de armazenamento se torna evidente. Segundo o relatório da Cloudera, 84% das empresas notaram aumento nos custos de infraestrutura devido às cargas de trabalho de IA, enquanto 75% afirmam que as integrações de IA mudaram as práticas de armazenamento e arquitetura de dados.

Esse cenário desafia a ideia de que a IA, por si só, gera eficiência operacional imediata. Na prática, o custo de modernizar infraestruturas, garantir governança e manter a flexibilidade de ambientes híbridos pode superar os ganhos esperados no curto prazo. Para empresas que operam em mercados competitivos ou com margens apertadas, esse aumento de custos pode ser um fator decisivo para adiar investimentos em IA.

Além disso, a pressão por compliance não é homogênea: setores altamente regulados, como financeiro e saúde, enfrentam barreiras ainda mais altas para escalar projetos de IA, já que qualquer falha de governança pode resultar em sanções severas.

Arquiteturas híbridas: resposta ao impasse (mas não solução mágica)

Diante dos desafios, as empresas estão migrando para arquiteturas híbridas, que combinam nuvem pública, privada, on-premises e edge, buscando equilibrar desempenho, custo, governança e flexibilidade. O relatório mostra que dois terços (66%) das organizações transferiram workloads de IA da nuvem pública para ambientes privados ou on-premises no último ano, sinalizando uma reversão do movimento de “cloud only” que dominou a última década.

Essa tendência reflete a busca por maior controle sobre dados sensíveis e custos operacionais, mas também evidencia que não existe uma solução única para todos os casos. Um quarto das empresas (25%) planeja priorizar arquiteturas híbridas nos próximos dois anos, indicando que o futuro da IA corporativa será definido pela capacidade de adaptar a infraestrutura às necessidades específicas de cada projeto.

No entanto, a adoção de arquiteturas híbridas traz sua própria complexidade: a necessidade de integrar ambientes distintos, garantir governança consistente e manter a performance das aplicações de IA em diferentes contextos exige uma maturidade operacional que nem todas as empresas possuem.

O contra-argumento: IA não é prioridade para todos?

Embora o relatório da Cloudera aponte para uma pressão generalizada por modernização, é preciso reconhecer que nem todas as organizações compartilham a mesma urgência. Empresas menores ou de setores menos dependentes de dados podem adiar projetos de IA sem impacto imediato no negócio. Além disso, há quem argumente que a onda de adiamentos reflete mais um ajuste de expectativas do que um fracasso estrutural: a IA, afinal, ainda é uma tecnologia emergente, sujeita a ciclos de hype e maturação.

Outro ponto de vista é que, para algumas empresas, priorizar a solidez da governança e da infraestrutura antes de escalar a IA pode ser uma estratégia prudente, evitando riscos de compliance e desperdício de recursos. No entanto, o relatório não traz dados sobre empresas que optaram por não investir em IA por motivos estratégicos, focando apenas nos desafios enfrentados por quem já iniciou a jornada.

O que ainda não se sabe e os riscos para o futuro

O relatório da Cloudera, embora abrangente, deixa algumas perguntas em aberto. Não há detalhamento sobre o perfil das empresas que mais adiam projetos (por porte, setor ou região), nem sobre o impacto desses adiamentos nos resultados de negócio. Também não se sabe até que ponto a pressão por modernização de infraestrutura é acompanhada por investimentos em qualificação de equipes ou revisão de processos internos, fatores críticos para o sucesso da IA corporativa.

Outro ponto de incerteza é como as empresas brasileiras, em particular, estão posicionadas nesse cenário global. O contexto de conectividade, disponibilidade de infraestrutura de data center e maturidade regulatória no Brasil pode agravar ou mitigar os desafios apontados pelo estudo. Para organizações localizadas em regiões como Manaus, onde a infraestrutura de TI enfrenta desafios logísticos e de conectividade específicos, a adoção de IA em escala pode exigir soluções ainda mais customizadas.

Implicações práticas para empresas: o que muda na decisão de infraestrutura

Para quem lidera a transformação digital em empresas ou órgãos públicos, os dados do relatório da Cloudera funcionam como um alerta: a adoção de IA não é mais diferencial competitivo, mas sim a capacidade de otimizar e governar a infraestrutura que sustenta a IA. Adiar projetos por falta de governança ou limitações técnicas não apenas posterga ganhos de eficiência, mas pode expor a organização a riscos de compliance e perda de relevância no mercado.

No contexto do Polo Industrial de Manaus, onde a integração entre unidades fabris, centros logísticos e operações remotas é fundamental, a escolha de uma arquitetura híbrida pode ser o caminho para equilibrar performance e segurança. No entanto, essa decisão exige planejamento detalhado, avaliação rigorosa da conectividade disponível e garantia de suporte técnico local para evitar interrupções e gargalos.

Em última análise, o relatório deixa claro que a infraestrutura deixou de ser um tema secundário na agenda da IA corporativa. A capacidade de rodar IA onde for mais estratégico, sem abrir mão de governança e controle, será o verdadeiro diferencial para empresas que buscam não apenas adotar, mas escalar a inteligência artificial de forma sustentável.

O alerta do relatório da Cloudera é inequívoco: não basta querer inovar com IA, é preciso primeiro garantir que a infraestrutura, a governança e a conectividade estejam à altura do desafio. Para empresas em regiões como Manaus, onde cada decisão de arquitetura pode determinar o sucesso ou o fracasso de uma iniciativa de IA, o próximo passo é avaliar, com precisão técnica, se a base tecnológica realmente suporta a ambição do negócio.