A era da IA soberana exige estratégia, governança e propósito Fale Conosco
A corrida pela inteligência artificial está deixando de ser um experimento para se tornar um diferencial estratégico. Segundo a IDC, 2026 será o marco da adoção em escala da IA nas empresas. Mas essa transição não será para todos. Em meio ao entusiasmo, surge uma realidade dura: sem dados de qualidade, a IA não entrega valor. “Se um jogador em campo não é capaz de dominar a bola, dificilmente poderá chegar ao gol. O mesmo vale para a IA. Sem dados de qualidade e bem ‘dominados’ não há IA inteligente para as empresas”, alerta Gilson Magalhães, vice-presidente da Red Hat para a América Latina.
A mensagem é clara: os dados são o coração da inteligência artificial. É com base neles que os algoritmos aprendem, tomam decisões e personalizam experiências. Mas a corrida pela automação só terá sucesso se os líderes de tecnologia mudarem o foco. Em vez de buscar apenas eficiência operacional, será necessário mirar impacto estratégico real, mensurável e sustentável.
O perigo da falácia digital
Os dados são insumos valiosos, mas também perigosos se mal administrados. Magalhães introduz um conceito que deve nortear todas as estratégias de IA: a falácia digital. “A falsa sensação de certeza que surge quando alimentamos a IA com informações incompletas, tendenciosas ou erradas, e confiamos cegamente no que ela entrega.” A consequência disso é mais do que técnica: é estratégica. Um modelo treinado com dados contaminados pode institucionalizar o erro, escalando-o com o poder da automação.
Para evitar esse risco, três pilares devem guiar qualquer projeto de inteligência artificial: curadoria rigorosa de dados, transparência nas fontes e pensamento crítico constante. A inteligência artificial só faz sentido quando ancorada em governança de dados sólida. E o mercado já começa a reagir. A IDC prevê que, até 2026, mais de 30% das empresas que utilizam IA avançada divulgarão as fontes de dados usadas no treinamento de seus modelos.
IA soberana: um imperativo de negócio
A crescente regulação sobre privacidade e a valorização da soberania digital estão moldando o futuro da IA. Magalhães destaca que “empresas que dominarem seus dados, entendendo onde estão, como são processados, o que representam, como impactam o negócio e com quem são compartilhados, terão uma vantagem competitiva enorme. A IA depende de contexto, e o contexto depende de dados íntegros e usados com propósito.”
Nesse cenário, a IA soberana ganha força. Mais do que uma exigência legal, ela será uma exigência de mercado. Proteger dados sob jurisdições nacionais ou regionais se tornará essencial para garantir conformidade, segurança e confiança. Governos, empresas e usuários estarão atentos à origem e ao uso de cada dado processado por algoritmos.
A infraestrutura para a nova era da inteligência
Para viabilizar esse novo paradigma, as organizações precisam mais do que algoritmos: precisam de uma nova arquitetura tecnológica. “A próxima fase da inteligência artificial será híbrida, aberta e colaborativa, baseada em interoperabilidade, transparência e co-criação.”
Essa arquitetura inclui desde a curadoria dos dados até a inferência, etapa onde os modelos aplicam o que aprenderam em situações reais. “O futuro da IA não é definido pelos modelos, mas pelo que você faz com eles”, resume o executivo. A inferência está se tornando o motor de decisões mais rápidas e assertivas, com aplicações reais na saúde, nas finanças e na indústria.
Segundo o Gartner, até 2028, mais de 80% da computação acelerada será destinada à inferência. Isso exige uma infraestrutura moderna, conectada e segura, capaz de suportar a transformação digital em escala.
Agentes inteligentes e a reconfiguração do software corporativo
Outro ponto de virada para os próximos anos será a integração dos agentes inteligentes ao dia a dia corporativo. De acordo com o Gartner, até o final de 2026, 40% dos softwares empresariais contarão com esses agentes integrados. Capazes de aprender com dados e operar com autonomia, esses sistemas vão redefinir a forma como empresas interagem com seus clientes e operam seus processos.
“Essas interações adaptadas ao contexto vão exigir que as empresas repensem não só o que vendem, mas como vendem, por quais canais e como se comunicam com seus clientes”, afirma Magalhães. Ele aponta que o diferencial competitivo passará a ser “o quanto sua IA entende, e respeita, o comportamento humano”.
IA no mundo real: da nuvem para o chão de fábrica
A chamada IA física também está ganhando força. Trata-se da aplicação da inteligência artificial em robótica, veículos autônomos, Internet das Coisas e gêmeos digitais. Essa convergência tende a acelerar a automação em setores antes limitados por custos ou complexidade.
Ainda assim, a automação tradicional continua sendo essencial. Segundo o Gartner, até 2026, 30% das empresas automatizarão mais da metade de suas atividades de rede com base em IA. Para Magalhães, essa modernização da infraestrutura é o pilar da nova economia digital: “Significa eliminar silos, integrar nuvens, repensar o papel dos dados e trazer automação para o centro da operação.”
O valor está no propósito
Por fim, o recado é direto: a inteligência artificial não é uma varinha mágica. “A inteligência artificial só entregará valor quando aplicada com propósito e alinhada ao conhecimento humano”, conclui Magalhães. A transformação digital real acontecerá quando os dados forem tratados como ativos estratégicos e a IA for integrada de forma ética, segura e inteligente ao negócio.
fonte: TI Inside
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