A inteligência artificial está avançando nas empresas brasileiras, mas a expansão do uso começa a exigir mais do que novos softwares e aplicações. Com a tecnologia incorporada às operações, infraestrutura, segurança, governança de dados e controle de custos ganham peso nas decisões de TI. Um levantamento da IDC, encomendado pela Dell Technologies, mostra que 57% das organizações entrevistadas já passaram da fase de testes e ampliaram o uso de IA em seus negócios.

O estudo ouviu 250 organizações e revela diferenças importantes conforme o porte das empresas. Entre as grandes companhias, 72% já utilizam IA em diferentes áreas. Nas pequenas e médias empresas (PMEs), o índice é de 42%. Para os próximos dois anos, a expectativa é chegar a 86% nas grandes organizações e 46% nas PMEs.

O avanço também deve aparecer nos investimentos. A participação da inteligência artificial no orçamento de TI das empresas deve saltar de uma média atual de 28% para 42% nos próximos 24 meses.

Para Diego Puerta, presidente da Dell Technologies no Brasil, o desafio agora é garantir que o aumento dos investimentos produza resultados efetivos para as organizações. Em nota o executivo apontou que “o desafio não é simplesmente investir mais em inteligência artificial, mas criar as condições para que esses investimentos se traduzam em resultados concretos e sustentáveis para o negócio”.

Agentes de IA aceleram a adoção nas empresas

Outro movimento identificado pela pesquisa é a expansão dos agentes de inteligência artificial, sistemas capazes de executar tarefas e processos com diferentes graus de autonomia. Atualmente, 58% das organizações consultadas já utilizam esse tipo de solução. A expectativa é que a proporção alcance 80% em dois anos.

A mudança representa uma nova etapa da adoção corporativa de IA. Em vez de concentrar os projetos em ferramentas isoladas, as empresas começam a incorporar sistemas inteligentes a fluxos de trabalho e atividades do negócio. Isso aumenta a demanda por capacidade de processamento, integração de dados e ambientes tecnológicos preparados para sustentar operações mais complexas.

Infraestrutura híbrida ganha espaço

A expansão da IA também está modificando a maneira como as empresas distribuem suas cargas de trabalho. Segundo o levantamento, 41% do processamento acontece atualmente em nuvens privadas, participação que deve permanecer estável nos próximos dois anos.

A nuvem pública deve avançar de 23% para 25%. Já os data centers próprios e ambientes de colocation devem reduzir sua participação de 37% para 33%.

A tendência é combinar diferentes estruturas, em vez de concentrar todas as aplicações em um único ambiente. Entre as organizações ouvidas, 43% pretendem adotar modelos híbridos de infraestrutura. Outros 45% planejam implementar práticas de FinOps, metodologia que ajuda a acompanhar e otimizar os gastos com tecnologia.

A escolha da infraestrutura precisa considerar as características de cada aplicação, incluindo processamento, segurança e desempenho. “Não se trata de escolher entre nuvem e infraestrutura própria. Trata-se de garantir que cada aplicação de IA seja executada no ambiente mais adequado, com a flexibilidade, o controle e a eficiência que o negócio exige”, explicou Puerta.

Segurança e tokens pressionam os custos

A proteção das informações continua entre os principais obstáculos para ampliar o uso de IA em ambientes de nuvem. Na pesquisa, 48% das empresas apontam segurança e proteção de dados como dificuldades. A imprevisibilidade dos custos aparece em seguida, citada por 35% dos participantes.

Uma preocupação adicional envolve o consumo de tokens, unidades utilizadas para processar informações nos modelos de IA generativa. Embora 45% das organizações já acompanhem esse indicador, ainda faltam práticas estruturadas para otimizar o consumo.

A necessidade de controle tende a crescer. De acordo com o estudo, 93% das empresas esperam processar um volume maior de tokens nos próximos 12 meses.

Essa dinâmica amplia a importância da chamada tokenomics, abordagem que busca entender e administrar os custos associados ao uso de modelos de inteligência artificial. O gasto não depende apenas da contratação de ferramentas ou da infraestrutura inicial. Também está relacionado ao volume de processamento, à organização dos dados e à arquitetura escolhida para executar cada aplicação.

Puerta destacou que “a discussão sobre custos de IA vai muito além do investimento inicial em tecnologia. À medida que o consumo cresce, a eficiência da infraestrutura e a forma como os dados são organizados e processados passam a influenciar diretamente a sustentabilidade econômica das aplicações”.

Empresas já medem ganhos de produtividade

Mesmo com os desafios operacionais e financeiros, a pesquisa mostra que a IA começa a entregar benefícios concretos. Entre as organizações entrevistadas, 52% relatam ganhos de eficiência nos processos. Melhorias na produtividade dos colaboradores e na satisfação dos clientes aparecem empatadas, ambas mencionadas por 51% dos participantes.

A infraestrutura também tem influência direta na capacidade de transformar esses avanços em retorno financeiro. Para 60% das empresas, contar com uma estrutura tecnológica adequada às demandas da IA acelera o retorno sobre o investimento (ROI).

Já 20% identificam problemas de governança e qualidade dos dados como fatores que dificultam a comprovação dos resultados.

O levantamento aponta, portanto, uma mudança nas prioridades da adoção corporativa de inteligência artificial. Depois de ampliar a experimentação e colocar aplicações em funcionamento, as empresas precisam demonstrar valor, controlar o consumo de recursos e preparar seus ambientes para operações cada vez mais automatizadas.

“O sucesso da inteligência artificial não deve ser medido apenas pela quantidade de aplicações implementadas, mas pelo valor que elas geram. E a infraestrutura adequada, integrada aos dados e aos processos, é um dos elementos fundamentais para transformar esse potencial em resultados”, acrescentou Puerta.