A plataforma interna de IA da empresa como infraestrutura estratégica e uma necessidade de negócios

Soberania digital: como as empresas mantêm o controle sobre sua IA e seus dados.

A era dos experimentos com IA acabou. A inteligência artificial deixou de ser um projeto de inovação opcional e se tornou rapidamente um fator decisivo para a competitividade, a eficiência e a viabilidade futura. As empresas estão dobrando suas taxas de adoção de IA e reconhecendo que a inação equivale a um retrocesso estratégico. No entanto, na pressa de desbloquear o potencial da IA, muitas estão recorrendo a soluções rápidas e externas em nuvem, ignorando as consequências a longo prazo: custos ocultos, dependência perigosa de fornecedores e sérios riscos à privacidade de dados e à soberania digital.

Neste momento crucial, a plataforma de IA gerenciada pela própria empresa se consolida não como uma opção entre muitas, mas como uma necessidade estratégica. Ela representa a transição de simplesmente utilizar tecnologia de IA externa para ser a arquiteta soberana da sua própria criação de valor orientada por dados. Essa decisão vai muito além da implementação técnica – trata-se de uma correção de rumo fundamental que determina quem mantém o controle sobre os recursos digitais mais valiosos da empresa: os dados, os modelos e o poder inovador resultante.

Este artigo esclarece as razões convincentes para essa mudança de paradigma. Analisa a complexa lógica econômica que muitas vezes torna uma plataforma interna a solução mais rentável em termos de escalabilidade e demonstra como a pressão regulatória do GDPR e da Lei de IA da UE está transformando a soberania de dados de uma recomendação em uma obrigação. Além disso, examina a armadilha estratégica da dependência de fornecedores e a importância crucial da preparação organizacional para desbloquear todo o potencial da IA ​​de forma segura, em conformidade com as normas e sustentável.

Quando a soberania digital se torna um fator competitivo: por que a IA gerenciada não é uma opção, mas uma estratégia de sobrevivência.

A gestão da inteligência artificial em estruturas corporativas está em um momento crucial de transição. O que era considerado um tema experimental e marginal há poucos anos está se transformando em uma decisão estratégica fundamental, com consequências de longo alcance para a competitividade, a inovação e a autonomia digital. A plataforma de IA gerenciada internamente, como uma solução de IA gerenciada, representa uma mudança de paradigma na forma como as organizações lidam com a tecnologia mais transformadora da nossa época.

O mercado global de plataformas de IA já atingiu um tamanho considerável de US$ 65,25 bilhões em 2025 e projeta-se que cresça para US$ 108,96 bilhões até 2030, representando uma taxa média de crescimento anual de 10,8%. No entanto, esses números mascaram a transformação fundamental em curso. Não se trata apenas de crescimento de mercado, mas da reorganização da criação de valor para os negócios por meio de sistemas inteligentes que podem agir, aprender e tomar decisões de forma independente.

Na Alemanha, 27% das empresas já utilizam inteligência artificial em seus processos de negócios, em comparação com apenas 13,3% no ano passado. Essa duplicação em um ano sinaliza um ponto de inflexão. A resistência está dando lugar à percepção de que se abster da IA ​​não é mais uma posição neutra, mas sim uma desvantagem competitiva ativa. As empresas esperam aumentos de produtividade superiores a 10% com o uso da IA, o que não pode ser ignorado em um momento de incerteza econômica e escassez de mão de obra qualificada.

A distribuição setorial da adoção de IA é particularmente reveladora. Os provedores de serviços de TI lideram com 42%, seguidos por consultorias jurídicas e tributárias com 36% e pesquisa e desenvolvimento, também com 36%. Esses setores são unidos pelo processamento intensivo de dados estruturados e não estruturados, pela alta intensidade de conhecimento em seus processos de trabalho e pela ligação direta entre o processamento de informações e a criação de valor. Eles servem como indicadores precoces de um desenvolvimento que se espalhará por todos os setores da economia.

A racionalidade econômica das plataformas de IA internas.

A decisão de implementar uma plataforma de IA interna e gerenciada segue uma lógica econômica complexa que vai muito além de simples comparações de custos. O custo total de propriedade de implementações típicas de IA abrange muito mais do que os custos óbvios de licenciamento e infraestrutura. Ele se estende por todo o ciclo de vida, desde os custos de aquisição e implementação, passando pelas despesas operacionais e custos ocultos, até os custos de descontinuação.

Os custos de implementação de projetos de IA variam consideravelmente dependendo do caso de uso. Soluções simples de chatbot variam de € 1.000 a € 10.000, enquanto a automação do atendimento ao cliente custa entre € 10.000 e € 50.000. A análise preditiva para processos de vendas varia de € 20.000 a € 100.000, e sistemas personalizados de aprendizado profundo começam em € 100.000, sem limite máximo. No entanto, esses valores refletem apenas o investimento inicial e subestimam sistematicamente os custos totais.

Um estudo mostra que apenas 51% das organizações conseguem avaliar com precisão o retorno sobre o investimento (ROI) de seus projetos de IA. Essa incerteza decorre da complexidade das cadeias de valor permeadas pelos sistemas de IA e da dificuldade de quantificar os efeitos indiretos. Empresas que utilizam ferramentas de otimização de custos de terceiros relatam uma confiança significativamente maior em seus cálculos de ROI, o que destaca a necessidade de estruturas de governança profissional.

Prevê-se que os orçamentos médios mensais para IA aumentem 36% em 2025, refletindo uma mudança significativa em direção a iniciativas de IA maiores e mais complexas. Esse aumento não é uniforme em todas as empresas, mas concentra-se em organizações que já implementaram com sucesso projetos de IA de menor escala e agora desejam expandi-los. Essa dinâmica de escalabilidade reforça significativamente a importância de uma decisão estratégica em relação à plataforma.

A distinção entre soluções em nuvem e soluções locais está ganhando importância nesse contexto. Embora as soluções em nuvem ofereçam menores barreiras de entrada e permitam experimentação rápida, as implementações locais podem ser mais econômicas com intensidade de uso suficiente. A capitalização de sistemas locais, a amortização ao longo de vários anos e as opções de depreciação fiscal, combinadas com os custos iniciais de treinamento para grandes modelos de linguagem em dados corporativos, tornam as soluções locais economicamente atraentes em termos de escalabilidade.

Os modelos de precificação de fornecedores externos de IA seguem lógicas diferentes. Os modelos baseados em licença oferecem segurança no planejamento financeiro, mas exigem altos investimentos iniciais. Os modelos de pagamento por uso, baseados no consumo, permitem flexibilidade diante da demanda flutuante, mas podem levar a um aumento exponencial dos custos com o uso intensivo. Os modelos de assinatura simplificam o planejamento financeiro, mas acarretam o risco de pagar por capacidade não utilizada. As abordagens freemium atraem clientes com recursos básicos gratuitos, mas os custos podem aumentar rapidamente com a escalabilidade.

Um exemplo prático ilustra a dimensão econômica. Uma empresa com dez funcionários, cada um dedicando oito horas semanais à elaboração de relatórios, gasta 3.600 horas de trabalho anualmente nessa tarefa. Uma solução de IA que reduz esse tempo para uma hora por relatório economiza 2.700 horas de trabalho por ano. Com um custo médio por hora de € 50, isso equivale a uma economia de € 135.000 por ano. Mesmo com custos de implementação de € 80.000, o investimento se paga em sete meses.

Uma análise geral dos investimentos em IA mostra que as empresas com maior maturidade em IA relatam um retorno sobre o investimento até seis pontos percentuais superior ao das organizações com adoção limitada. Quase dois terços dos usuários de IA, especificamente 65%, estão satisfeitos com suas soluções de IA generativa. Isso reforça a ideia de que o valor econômico da IA ​​não é hipotético, mas sim mensurável e alcançável.

Governança, proteção de dados e conformidade regulatória

O Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) europeu e a Lei de IA da UE criam um quadro regulamentar que não só permite, como também efetivamente exige, plataformas de IA internas. Por sua própria natureza, o RGPD exige responsabilização, minimização de dados, limitação da finalidade e transparência no tratamento de dados pessoais. Estes requisitos entram em conflito fundamental com os modelos de negócio de muitos fornecedores externos de IA, que se baseiam na recolha de dados, no treino de modelos com dados de clientes e em processos de tomada de decisão opacos.

A Lei de Inteligência Artificial introduz uma classificação de sistemas de IA baseada em risco, que varia de proibido a alto risco e risco mínimo. Essa categorização exige documentação abrangente, testes, processos de governança e supervisão humana para sistemas de alto risco. As organizações devem ser capazes de demonstrar que seus sistemas de IA não produzem efeitos discriminatórios, são transparentes em seus processos de tomada de decisão e são monitorados continuamente quanto a vieses.

A soberania de dados está se tornando um imperativo estratégico. Refere-se à capacidade de estados ou organizações manterem o controle sobre seus dados, independentemente de onde estejam fisicamente armazenados ou processados. Sistemas de IA soberanos armazenam e gerenciam modelos e dados de IA, respeitando as regulamentações e limitações nacionais ou regionais. Eles controlam quem tem acesso aos dados e onde os modelos são treinados.

A implementação de sistemas de IA em conformidade com o RGPD exige diversas medidas essenciais. A privacidade desde a concepção e a privacidade por padrão devem ser integradas à arquitetura do sistema desde o início. As Avaliações de Impacto sobre a Proteção de Dados são obrigatórias para praticamente todas as ferramentas modernas de IA, devido ao elevado risco para os direitos dos titulares dos dados. A documentação completa de todos os fluxos de dados, finalidades do processamento e medidas de segurança é fundamental. Cláusulas contratuais padrão para transferências internacionais de dados são indispensáveis ​​quando os dados saem da UE.

A implementação prática desses requisitos varia consideravelmente entre os diferentes cenários de implantação. Soluções em nuvem de grandes provedores americanos geralmente operam sob o Quadro de Privacidade de Dados UE-EUA, que, no entanto, está sujeito a crescente incerteza jurídica após a decisão Schrems II. As empresas devem realizar avaliações de impacto sobre a transferência de dados e demonstrar que as transferências estão em conformidade com os requisitos do GDPR.

O armazenamento de dados de prompts apresenta um risco específico. O Google Gemini armazena prompts por até 18 meses, o que pode causar problemas significativos de conformidade caso dados pessoais sejam inseridos acidentalmente. Embora o Microsoft Copilot ofereça ferramentas abrangentes de governança com o Microsoft Purview, estas precisam ser configuradas corretamente para serem eficazes. O ChatGPT Enterprise permite a separação de dados de uso e treinamento e oferece servidores na UE, mas exige contratos apropriados.

Ter sua própria plataforma de IA interna oferece vantagens cruciais. Os dados nunca saem da infraestrutura da empresa, minimizando os riscos à privacidade dos dados e simplificando a conformidade. O controle total sobre restrições de acesso, procedimentos de processamento e auditabilidade é obtido automaticamente por meio da gestão interna. As empresas podem adaptar as políticas de governança especificamente às suas necessidades, sem depender de políticas genéricas de fornecedores.

A criação de uma estrutura formal de governança para IA deve ser iniciada pela alta administração, idealmente com um Diretor de IA (Chief AI Officer) ou um Comitê de Governança de IA. Essa liderança deve garantir que as estratégias de IA estejam alinhadas aos objetivos gerais de negócios. É essencial que haja clareza nas funções e responsabilidades dos gestores de dados, líderes de IA e responsáveis ​​pela conformidade. O desenvolvimento de políticas de IA replicáveis, que sirvam como padrões de serviço, facilita a escalabilidade e a integração de novos funcionários.

A armadilha da dependência de um único fornecedor e a importância da interoperabilidade.

A dependência de um único fornecedor está se tornando um risco estratégico crítico na era da IA. Confiar nos ecossistemas proprietários de fornecedores individuais restringe a flexibilidade a longo prazo, aumenta os custos e limita o acesso a inovações fora do sistema escolhido. Essa dependência se desenvolve gradualmente por meio de uma série de decisões individuais aparentemente pragmáticas e, muitas vezes, só se torna evidente quando a troca já se tornou proibitivamente cara.

Os mecanismos de dependência de fornecedor são múltiplos. APIs proprietárias criam dependências técnicas porque o código do aplicativo é escrito diretamente para interfaces específicas do fornecedor. A migração de dados é complicada por formatos proprietários e altas taxas de saída. Obrigações contratuais com compromissos de longo prazo reduzem o poder de negociação. A dependência de processos ocorre quando as equipes são treinadas exclusivamente nas ferramentas de um único fornecedor. Os custos de troca de fornecedores — técnicos, contratuais, processuais e relacionados a dados — aumentam exponencialmente ao longo do tempo.

Quase metade das empresas alemãs está repensando sua estratégia de nuvem devido a preocupações com o aumento dos custos e a dependência. Atualmente, 67% das organizações estão buscando ativamente evitar a dependência excessiva de fornecedores individuais de tecnologia de IA. Esses números refletem uma crescente conscientização dos riscos estratégicos das plataformas proprietárias.

Os custos da dependência manifestam-se em múltiplos níveis. Aumentos de preços não podem ser compensados ​​pela mudança para concorrentes se a migração for técnica ou economicamente inviável. A defasagem em inovação surge quando modelos ou tecnologias avançadas se tornam disponíveis fora do ecossistema escolhido, mas não podem ser utilizadas. O poder de negociação se deteriora quando o fornecedor sabe que o cliente está efetivamente preso a ele. A agilidade estratégica é perdida quando o próprio planejamento está atrelado ao do fornecedor.

Um exemplo hipotético ilustra o problema. Uma empresa varejista investe pesadamente em uma plataforma abrangente de marketing com IA de um fornecedor. Quando um concorrente de nicho oferece um modelo preditivo de churn significativamente superior, a empresa descobre que a mudança é impossível. A profunda integração das APIs proprietárias do fornecedor original com os sistemas de dados do cliente e a execução de campanhas significa que uma reformulação levaria mais de um ano e custaria milhões.

A interoperabilidade atua como um antídoto para a dependência de fornecedores. Refere-se à capacidade de diferentes sistemas, ferramentas e plataformas de IA trabalharem juntos de forma integrada, independentemente do fornecedor ou da tecnologia subjacente. Essa interoperabilidade opera em três níveis. A interoperabilidade em nível de modelo permite o uso de múltiplos modelos de IA de diferentes fornecedores dentro do mesmo fluxo de trabalho, sem alterações na infraestrutura. A interoperabilidade em nível de sistema garante que a infraestrutura de suporte, como gerenciamento de prompts, mecanismos de proteção e funções analíticas, funcione de forma consistente em diferentes modelos e plataformas. A interoperabilidade em nível de dados concentra-se em formatos de dados padronizados, como esquemas JSON e embeddings, para uma troca de dados fluida.

Padrões e protocolos desempenham um papel central. Protocolos de comunicação agente-a-agente estabelecem uma linguagem comum que permite que sistemas de IA troquem informações e deleguem tarefas sem intervenção humana. O Protocolo de Comunicação em Malha cria uma rede aberta e escalável na qual agentes de IA podem colaborar sem trabalho redundante. Esses protocolos representam um movimento em direção a ecossistemas de IA abertos que evitam a dependência de fornecedores específicos.

A arquitetura modular, projetada para proteger contra dependências, permite a substituição de componentes individuais de IA sem a necessidade de uma reformulação completa do sistema. Uma plataforma agnóstica em relação à tecnologia, por exemplo, permite a alteração do Modelo de Linguagem Amplo subjacente sem a necessidade de reimplementar toda a aplicação. Essa abordagem reduz a dependência de uma única pilha de tecnologia em mais de 90%.

As plataformas sem código reforçam ainda mais a independência de desenvolvedores externos e aumentam a autonomia dos departamentos de negócios. Quando os usuários de negócios podem configurar e personalizar fluxos de trabalho por conta própria, a dependência de equipes de desenvolvimento especializadas, que podem estar familiarizadas apenas com um ecossistema de fornecedor específico, diminui.

A recomendação estratégica é, portanto: estabeleça dependências de forma consciente, mas proteja as áreas críticas. Alternativas e opções de saída devem ser planejadas para processos essenciais à missão. Mantenha a disposição para experimentar novos serviços, mas integre-os profundamente somente após uma avaliação minuciosa. Monitore continuamente a saúde dos provedores e a disponibilidade de alternativas. Adote uma estratégia de adaptação evolutiva quando as condições ou necessidades do mercado mudarem.

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Prontidão organizacional e a crise de competências

A disponibilidade tecnológica de soluções de IA não se traduz automaticamente em prontidão organizacional para seu uso eficaz. A lacuna de habilidades em IA descreve a discrepância entre a crescente demanda por profissionais da área e a disponibilidade de talentos qualificados. Mais de 60% das empresas têm dificuldade em recrutar especialistas em IA. Essa lacuna afeta não apenas habilidades de programação ou ciência de dados, mas também a combinação de conhecimento técnico, visão de negócios, capacidade de resolução de problemas e considerações éticas.

A escassez global de talentos em IA atingirá proporções críticas até 2025. A demanda excederá a oferta em uma proporção de 3,2 para 1 em todas as funções-chave, com mais de 1,6 milhão de vagas em aberto e apenas 518.000 candidatos qualificados. Desenvolvimento de LLM, MLOps e ética em IA apresentarão os gargalos mais severos, com índices de demanda acima de 85 em 100, mas índices de oferta abaixo de 35 em 100. O tempo médio para preencher vagas em IA será de seis a sete meses.

As expectativas salariais para funções em IA são 67% maiores do que para cargos tradicionais em software, com um crescimento anual de 38% em todos os níveis de experiência. Essa dinâmica de preços reflete o desequilíbrio fundamental entre oferta e demanda e torna o recrutamento um desafio financeiro para muitas organizações.

A inteligência artificial não está apenas transformando os sistemas tecnológicos, mas também as estruturas organizacionais, os processos de trabalho e as culturas corporativas. A gestão da mudança está se tornando um fator crítico de sucesso para a implementação da IA. Um estudo da IBM de 2022 identifica a falta de conhecimento como o maior problema no uso da IA. Mesmo gigantes da tecnologia como a Microsoft inicialmente tiveram dificuldades para convencer seus funcionários dos benefícios da IA ​​e para transmitir as habilidades necessárias.

A integração bem-sucedida da IA ​​exige programas de treinamento abrangentes e iniciativas de gestão de mudanças que envolvam todos os funcionários. Essas medidas levam a uma maior aceitação das tecnologias de IA e ao aprimoramento das habilidades da força de trabalho. O JPMorgan Chase desenvolveu a plataforma COiN para usar aprendizado de máquina na análise de documentos jurídicos, economizando aproximadamente 360.000 horas de trabalho no processamento de 12.000 contratos por ano. No entanto, o sucesso depende de os funcionários aprenderem a usar a IA e estarem dispostos a fazê-lo.

A prontidão organizacional para a IA abrange mais do que apenas pré-requisitos tecnológicos. Requer a interação de habilidades técnicas e interpessoais, alinhamento organizacional e a capacidade de construir confiança na IA. Os principais fatores de prontidão incluem confiança, apoio da gestão, dados, habilidades, alinhamento estratégico, recursos, cultura, inovação, capacidades gerenciais, adaptabilidade, infraestrutura, competitividade, custo, estrutura organizacional e tamanho.

Uma característica fundamental que contribui diretamente para uma cultura preparada para a IA é uma cultura organizacional orientada por dados. Organizações que tomam decisões com base em dados e evidências, em vez de intuição ou tradição, têm maior probabilidade de estarem preparadas para a IA. Uma cultura orientada por dados garante que os funcionários em todos os níveis tenham as ferramentas e a mentalidade necessárias para integrar a IA em seus processos diários de tomada de decisão.

O papel dos gestores de mudança em IA está ganhando importância. Esses profissionais apoiam as organizações na gestão bem-sucedida da transformação provocada pela inteligência artificial. Eles se concentram particularmente em apoiar os funcionários durante esse processo de mudança, visando fomentar a aceitação das soluções de IA, aliviar ansiedades e promover a disposição para abraçar a mudança. Suas tarefas incluem planejar, gerenciar e implementar processos de mudança; desenvolver estratégias de mudança; comunicar a visão e os benefícios; facilitar workshops e sessões de feedback; analisar as necessidades de mudança e as barreiras à aceitação; e desenvolver medidas de treinamento e comunicação.

Paradoxalmente, gerenciar uma plataforma de IA interna pode facilitar o desenvolvimento de habilidades. Em vez de os funcionários terem que lidar com várias ferramentas externas e suas diferentes interfaces, uma plataforma central oferece um ambiente consistente para aprendizado e experimentação. Programas de treinamento padronizados podem ser desenvolvidos e adaptados à plataforma específica. A transferência de conhecimento é simplificada quando todos usam o mesmo sistema.

Apenas seis por cento dos funcionários se sentem muito à vontade para usar IA em suas funções, enquanto quase um terço se sente significativamente desconfortável. Essa discrepância entre a disponibilidade tecnológica e a capacidade humana precisa ser abordada. Pesquisas identificam habilidades de resolução de problemas, adaptabilidade e disposição para aprender como competências essenciais para gerenciar um futuro impulsionado pela IA.

A falta de soluções para essas lacunas de habilidades pode levar ao desengajamento, maior rotatividade e redução do desempenho organizacional. Quarenta e três por cento dos funcionários que planejam deixar seus cargos priorizam oportunidades de treinamento e desenvolvimento. Os empregadores que investem nessas áreas podem não apenas reter talentos, mas também fortalecer sua reputação como uma organização inovadora.

Dinâmica de mercado e desenvolvimentos futuros

O cenário das plataformas de IA está passando por um período de rápida consolidação e diferenciação. Por um lado, hiperescaladores como Microsoft Azure AI, AWS Bedrock e Google Vertex AI dominam o mercado com sua infraestrutura integrada, sistemas de identidade e faturamento. Esses provedores alavancam seus ecossistemas de nuvem existentes para proteger as contas contra a migração. Por outro lado, provedores especializados como OpenAI, Anthropic e Databricks estão expandindo os limites em termos de tamanho de modelo, lançamentos de modelos de código aberto e extensibilidade do ecossistema.

As atividades de fusões e aquisições ultrapassaram US$ 50 bilhões em 2024, com o investimento de US$ 15 bilhões da Meta na Scale AI e a rodada de financiamento de US$ 15,25 bilhões da Databricks como exemplos notáveis. O codesign de hardware está emergindo como uma nova vantagem competitiva, com os chips TPU v5p do Google e Trainium2 da Amazon prometendo reduções no custo por token e atraindo clientes para ambientes de execução proprietários.

O componente de software detinha 71,57% da participação de mercado das plataformas de IA em 2024, refletindo a forte demanda por ambientes integrados de desenvolvimento de modelos que unificam a ingestão, a orquestração e o monitoramento de dados. Os serviços, embora menores, estão se expandindo a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 15,2%, à medida que as empresas buscam suporte para design e operação, visando reduzir os ciclos de retorno sobre o investimento (ROI).

As configurações em nuvem representaram 64,72% do tamanho do mercado de plataformas de IA em 2024 e projeta-se que cresçam mais rapidamente, com uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 15,2%. No entanto, os nós locais e de borda continuam sendo essenciais em cargas de trabalho nos setores de saúde, finanças e setor público, onde se aplicam regras de soberania de dados. Orquestradores híbridos que abstraem a localização permitem que as organizações treinem centralmente enquanto inferem na borda, equilibrando latência e conformidade.

Merece destaque a mudança em direção à IA privada/de borda para a soberania de dados, impulsionada pela UE e em expansão para a região Ásia-Pacífico e para setores regulamentados dos EUA, com um impacto estimado de 1,7% na taxa de crescimento anual composta (CAGR) de longo prazo. O impulso regulatório em direção à auditabilidade de modelos, liderado pela UE e com a adoção federal dos EUA pendente, adiciona outros 1,2% à CAGR de longo prazo.

Na Alemanha, o cenário é misto. Embora o uso absoluto de IA nas empresas seja de 11,6%, superando a média da UE de 8%, esse uso surpreendentemente estagnou desde 2021. Essa estagnação contrasta com o desenvolvimento dinâmico de aplicações de IA de ponta, como o ChatGPT, e parece contraditória, considerando os efeitos positivos na produtividade.

No entanto, uma análise mais detalhada revela um aumento significativo. Quando as empresas que relataram usar IA em pesquisas anteriores, mas não em 2023 – possivelmente porque os processos de IA estão tão integrados que os respondentes não os consideram mais relevantes – são incluídas, surge um claro aumento no uso de IA em 2023 em comparação com 2021. Isso sugere uma normalização da IA ​​nos processos de negócios.

91% das empresas alemãs agora consideram a IA generativa um fator importante para seus modelos de negócios e para a criação de valor futuro, em comparação com apenas 55% no ano passado. 82% planejam investir mais nos próximos doze meses e mais da metade planeja aumentos orçamentários de pelo menos 40%. 69% já estabeleceram uma estratégia para IA generativa, o que representa um aumento de 38% em relação a 2024.

Os benefícios que as empresas esperam da IA ​​incluem maior inovação, eficiência, vendas e automação, bem como oportunidades de desenvolvimento de produtos e crescimento. No entanto, a complexidade em relação à governança, diretrizes éticas e treinamento continua sendo um desafio, e o uso confiável da IA ​​permanece um obstáculo crucial.

A IA agente dominará a expansão do orçamento de TI nos próximos cinco anos, atingindo mais de 26% dos gastos globais com TI, com US$ 1,3 trilhão em 2029. Esse investimento, impulsionado pelo crescimento de aplicativos e sistemas habilitados por IA agente para gerenciamento de frotas de agentes, sinaliza uma transformação nos orçamentos de TI corporativos, particularmente em software, em direção a estratégias de investimento lideradas por produtos e serviços baseados em uma base de IA agente.

A previsão demonstra uma clara convergência entre o crescimento dos investimentos em IA e a confiança dos líderes de TI de que o uso eficaz da IA ​​pode impulsionar o sucesso futuro dos negócios. Provedores de aplicativos e serviços que ficarem para trás na integração da IA ​​em seus produtos e não os aprimorarem com agentes correm o risco de perder participação de mercado para empresas que decidiram colocar a IA no centro de seu planejamento estratégico de desenvolvimento de produtos.

Estima-se que o mercado de IA na Alemanha alcance mais de nove bilhões de euros em 2025 e projeta-se que cresça para 37 bilhões de euros até 2031, representando uma taxa de crescimento anual que supera significativamente o desenvolvimento econômico geral. O cenário de startups de IA na Alemanha era composto por 687 startups em 2024, correspondendo a um crescimento anual de 35%. Berlim e Munique dominam o cenário de startups de IA, representando aproximadamente 50% de todas as startups de IA do país.

73% das empresas na Alemanha acreditam que regulamentações claras sobre IA podem oferecer uma vantagem competitiva para as empresas europeias, se implementadas corretamente. Isso reforça a oportunidade apresentada pela abordagem regulatória europeia: IA confiável, desenvolvida na Europa, pode se tornar um diferencial competitivo.

Matriz de decisão estratégica para cenários de implantação

A escolha entre modelos de implantação em nuvem, local e híbrido para plataformas de IA não segue uma lógica universal, mas deve refletir os requisitos, restrições e prioridades estratégicas específicas de cada organização. Cada modelo oferece vantagens e desvantagens distintas que devem ser cuidadosamente ponderadas em relação aos objetivos de negócios.

Os modelos de implantação local oferecem máxima segurança e controle sobre dados e propriedade intelectual. Dados altamente sensíveis, propriedade intelectual ou dados sujeitos a rigorosos requisitos de conformidade regulatória, como nos setores financeiro ou de saúde, são melhor tratados nesse ambiente. A alta capacidade de personalização permite que os modelos sejam adaptados a necessidades específicas. O processamento local resulta em latência potencialmente menor para aplicações críticas em tempo real. As vantagens de custo durante a expansão decorrem de oportunidades de capitalização e custos variáveis ​​de transação mais baixos.

Os desafios das soluções locais incluem altos investimentos iniciais em infraestrutura, tempos de implementação mais longos, necessidade de conhecimento especializado interno para manutenção e atualizações, e escalabilidade limitada em comparação com a elasticidade da nuvem. Esses desafios podem ser atenuados com a escolha de um parceiro que ofereça um produto padrão, serviços de configuração e suporte para implantação local.

A implantação em nuvem oferece um rápido retorno sobre o investimento para experimentação inicial ou prova de conceito. Orçamentos iniciais menores são necessários, pois não há necessidade de investimentos em hardware. A escalabilidade automática permite a adaptação a cargas de trabalho flutuantes. A rápida entrada em operação de produtos padrão acelera a criação de valor. O fornecedor cuida da manutenção, redundância e escalabilidade.

As desvantagens das soluções em nuvem se manifestam em custos que podem aumentar exponencialmente com o uso intensivo, já que os modelos de pagamento por uso se tornam caros em grandes volumes. A diferenciação competitiva é limitada porque os concorrentes podem usar as mesmas soluções prontas para uso. A propriedade dos dados e dos modelos permanece com o provedor, criando problemas de privacidade, segurança e dependência de fornecedor. A limitada capacidade de personalização restringe a experimentação avançada.

Os modelos de nuvem híbrida combinam as vantagens de ambas as abordagens, ao mesmo tempo que resolvem suas limitações. Cargas de trabalho de IA sensíveis são executadas em servidores dedicados ou clusters privados para fins de conformidade, enquanto o treinamento menos crítico é transferido para a nuvem pública. Cargas de trabalho estáveis ​​operam em infraestrutura privada, enquanto a elasticidade da nuvem pública é utilizada somente quando necessário. A soberania dos dados é garantida mantendo os dados sensíveis em infraestruturas locais, enquanto a escalabilidade da nuvem pública é aproveitada onde permitido.

A aceleração da IA ​​por meio de IA generativa, grandes modelos de linguagem e cargas de trabalho de computação de alto desempenho está remodelando os requisitos de infraestrutura. As empresas precisam de acesso a clusters de GPUs, redes de alta largura de banda e interconexões de baixa latência, que não estão distribuídas uniformemente entre os provedores. Em ambientes multicloud, as empresas escolhem um provedor com base na especialização em IA, como os serviços TPU do Google ou a integração OpenAI do Azure. Em ambientes de nuvem híbrida, as cargas de trabalho de IA sensíveis são executadas localmente, enquanto o treinamento é terceirizado para a nuvem pública.

As pressões regulatórias estão se intensificando globalmente. A Lei de Resiliência Operacional Digital da UE, a CPRA da Califórnia e os novos mandatos de soberania de dados na região da Ásia-Pacífico exigem que as empresas tenham visibilidade e controle sobre a localização dos dados. A multicloud oferece flexibilidade geográfica, permitindo que os dados sejam armazenados em jurisdições onde as regulamentações o exigem. A nuvem híbrida garante a soberania dos dados, mantendo os dados sensíveis em infraestruturas locais e aproveitando a escalabilidade da nuvem pública onde permitido.

A implementação prática de uma solução de IA gerenciada como plataforma interna geralmente segue uma abordagem estruturada. Primeiramente, definem-se os objetivos e requisitos, juntamente com uma análise detalhada sobre se, como e onde o uso da IA ​​faz sentido. A seleção da tecnologia e o projeto arquitetônico consideram componentes modulares que podem ser trocados de forma flexível. A integração e a preparação de dados formam a base para modelos de alto desempenho. O desenvolvimento do modelo e a configuração do MLOps estabelecem processos contínuos de implantação e monitoramento.

Os benefícios resultantes de uma plataforma de IA interna incluem a redução dos tempos de desenvolvimento por meio da padronização e reutilização, processos automatizados para treinamento, implantação e monitoramento, integração segura em sistemas existentes, levando em consideração todos os requisitos de conformidade, e controle completo sobre dados, modelos e infraestrutura.

A plataforma de IA como infraestrutura estratégica

Uma plataforma de IA gerenciada e interna, enquanto solução de IA gerenciada, representa muito mais do que uma decisão tecnológica. Constitui uma mudança estratégica com implicações fundamentais para a competitividade, a soberania digital, a agilidade organizacional e a capacidade de inovação a longo prazo. As evidências provenientes de dados de mercado, da experiência das empresas e dos desenvolvimentos regulatórios convergem para um quadro claro: as empresas que levam a sério a adoção da IA ​​precisam de uma estratégia de plataforma coerente que equilibre governança, flexibilidade e criação de valor.

A lógica econômica defende uma abordagem diferenciada. Embora os serviços de nuvem externos ofereçam baixas barreiras de entrada e experimentação rápida, as estruturas de custos mudam drasticamente em favor de soluções internas à medida que os sistemas escalam. O custo total de propriedade deve ser considerado ao longo de todo o ciclo de vida, incluindo custos ocultos devido à dependência de fornecedores, exfiltração de dados e falta de controle. Organizações com uso intensivo de IA e requisitos de conformidade rigorosos geralmente encontram a solução economicamente e estrategicamente ideal em modelos locais ou híbridos.

O cenário regulatório na Europa, com o GDPR e a Lei de IA, torna o controle corporativo interno sobre os sistemas de IA não apenas desejável, mas cada vez mais necessário. A soberania dos dados está evoluindo de um diferencial para uma necessidade essencial. A capacidade de demonstrar a qualquer momento onde os dados são processados, quem tem acesso a eles, como os modelos foram treinados e com base em que critérios as decisões são tomadas está se tornando um imperativo de conformidade. Serviços externos de IA muitas vezes não conseguem atender a esses requisitos, ou apenas com um esforço adicional considerável.

O risco de dependência de um único fornecedor é real e aumenta a cada integração proprietária. Arquiteturas modulares, padrões abertos e interoperabilidade devem ser incorporados às estratégias de plataforma desde o início. A capacidade de trocar componentes, alternar entre modelos e migrar para novas tecnologias garante que a organização não se torne prisioneira de um ecossistema de fornecedores.

A dimensão organizacional não deve ser subestimada. A disponibilidade de tecnologia não garante automaticamente a capacidade de utilizá-la com eficácia. O desenvolvimento de competências, a gestão da mudança e o estabelecimento de uma cultura orientada por dados exigem investimento sistemático. Uma plataforma interna pode facilitar esses processos por meio de ambientes consistentes, treinamento padronizado e responsabilidades claras.

A dinâmica do mercado demonstra que os investimentos em IA estão crescendo exponencialmente, e a IA Agente representa o próximo estágio dessa evolução. Empresas que estabelecem agora as bases para uma infraestrutura de IA escalável, flexível e segura estão se posicionando para a próxima onda de sistemas autônomos. Escolher uma plataforma de IA gerenciada não é uma decisão contra a inovação, mas sim uma decisão em prol de uma capacidade de inovação sustentável.

Em última análise, tudo se resume à questão do controle. Quem controla os dados, os modelos, a infraestrutura e, portanto, a capacidade de gerar valor a partir da IA? Dependências externas podem parecer convenientes no curto prazo, mas, a longo prazo, delegam competências estratégicas essenciais a terceiros. Uma plataforma de IA interna, como uma solução de IA gerenciada, é a maneira de as organizações manterem o controle — sobre seus dados, sua capacidade de inovação e, em última instância, seu futuro em um ambiente e economia cada vez mais orientados pela IA.

Konrad Wolfenstein

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