A inteligência artificial nas empresas brasileiras entrou em uma nova fase. Com 57% das organizações já utilizando a tecnologia em escala, o desafio deixou de ser apenas implementar soluções e passou a envolver infraestrutura, segurança, processamento de dados e controle de custos.
É o que revela uma pesquisa realizada pela IDC, a pedido da Dell Technologies, com 250 organizações brasileiras. O levantamento mostra que a expansão da IA está exigindo investimentos maiores e estratégias para garantir retorno financeiro.
Grandes empresas avançam mais rápido na adoção de IA
Entre as grandes companhias, 72% já utilizam inteligência artificial em diferentes áreas do negócio. Nas pequenas e médias empresas (PMEs), entretanto, esse percentual é de 42%.
A diferença deve continuar nos próximos dois anos. Segundo a pesquisa, até 2028, a adoção em escala deve alcançar 86% das grandes empresas e 46% das PMEs. Além disso, a participação média da IA no orçamento de tecnologia da informação (TI) deve subir de 28% para 42% no período.
Durante coletiva de imprensa realizada nesta quinta-feira (5), no Dell Technologies Forum 2026, em São Paulo, Diego Puerta, presidente da Dell Technologies no Brasil, comentou o impacto da inteligência artificial sobre o mercado e a própria valorização da companhia.
Segundo o executivo, há três anos a Dell valia aproximadamente US$ 92 bilhões. Atualmente, a companhia está avaliada em cerca de US$ 190 bilhões. Puerta relacionou essa valorização ao avanço da inteligência artificial.
“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”, afirma o executivo.
Agentes de IA ampliam demanda por infraestrutura
Outro movimento identificado pela pesquisa é o crescimento dos agentes de inteligência artificial, sistemas capazes de executar tarefas e processos com diferentes níveis de autonomia.
Atualmente, 58% das organizações entrevistadas já utilizam agentes de IA. A expectativa é que esse percentual chegue a 80% nos próximos dois anos. O avanço mostra uma mudança no perfil de utilização da tecnologia: em vez de aplicações isoladas, as empresas começam a integrar soluções de IA aos fluxos de trabalho e às operações do negócio.
Consequentemente, essa evolução aumenta as exigências sobre os ambientes tecnológicos. Afinal, sistemas com maior autonomia precisam de capacidade de processamento, acesso a dados, segurança e disponibilidade para executar diferentes atividades.
Infraestrutura híbrida ganha espaço
Com o aumento das aplicações de inteligência artificial, as empresas também estão revendo onde armazenam dados e executam suas cargas de trabalho.
A pesquisa mostra que 41% dessas operações estão atualmente em nuvens privadas, participação que deve permanecer estável nos próximos dois anos. Já a utilização de nuvens públicas deve crescer de 23% para 25%. Em contrapartida, a parcela de cargas executadas em data centers próprios ou ambientes de colocation deve recuar de 37% para 33%.
Nesse contexto, 43% das organizações pretendem adotar modelos híbridos de infraestrutura, combinando diferentes ambientes tecnológicos conforme as necessidades de cada aplicação.
Além disso, 45% planejam implementar práticas de FinOps, metodologia que reúne gestão e monitoramento de custos para melhorar o controle financeiro das operações tecnológicas.
Para Puerta, a evolução da infraestrutura para IA não depende da escolha de um único ambiente, mas da capacidade de combinar diferentes arquiteturas. “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”, destaca.
Segurança e custos desafiam expansão da IA
Apesar do avanço da tecnologia, a pesquisa aponta obstáculos que podem limitar sua expansão. A segurança e a proteção das informações foram mencionadas por 48% das empresas como desafios para a adoção de ambientes de nuvem voltados à inteligência artificial. Além disso, 35% apontaram a imprevisibilidade dos custos.
Puerta também chamou a atenção para a pressão sobre os custos da inteligência artificial. Segundo o executivo, a tendência é que os valores continuem aumentando, principalmente em razão da procura crescente por capacidade de processamento e soluções de IA.
“O custo da inteligência artificial tem aumentado e, provavelmente, continuará crescendo. Isso não ocorre em razão de fatores externos ou geopolíticos, mas principalmente pelo aumento da demanda do mercado”, afirmou.
Outro ponto que ganha relevância é o consumo de tokens, unidades utilizadas para medir o processamento de informações pelos modelos de IA generativa. Embora 45% das organizações já monitorem esse consumo, ainda faltam práticas estruturadas de otimização. Ao mesmo tempo, 93% esperam um aumento no volume de tokens processados nos próximos 12 meses.
Diante desse cenário, ganha espaço o conceito de tokenomics, abordagem voltada à análise e à otimização dos custos associados ao uso de modelos de inteligência artificial.
Na prática, isso significa que as empresas precisam acompanhar não apenas os investimentos iniciais em tecnologia, mas também o custo de cada operação realizada pelos sistemas. Dessa forma, decisões sobre arquitetura, localização dos dados e eficiência de processamento passam a ter impacto direto na sustentabilidade financeira dos projetos.
“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”, explica o executivo da Dell.
Empresas já registram ganhos de produtividade
Mesmo diante dos desafios de infraestrutura e custos, a inteligência artificial já apresenta resultados concretos para parte das organizações brasileiras.
Segundo o levantamento, 52% das empresas entrevistadas relatam ganhos de eficiência nos processos. Outros 51% identificam melhorias na produtividade dos colaboradores, enquanto o mesmo percentual aponta avanços na satisfação dos clientes.
A infraestrutura também aparece como um fator determinante para ampliar esses resultados. Para 60% das organizações, contar com recursos tecnológicos adequados às necessidades da IA acelera o retorno sobre o investimento (ROI).
Por outro lado, 20% apontam problemas relacionados à governança e à qualidade dos dados como obstáculos para demonstrar esse retorno.
Assim, a próxima etapa da adoção da inteligência artificial nas empresas deve envolver não apenas a ampliação do número de aplicações, mas também a integração entre infraestrutura, dados e processos de negócio.
“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”, conclui Puerta.
