A adoção da inteligência artificial entrou em uma nova fase em 2026. Depois de anos de promessas de ganhos de produtividade, redução de custo e novas receitas, o modelo baseado em testes pontuais e provas de conceitos sem previsão de aplicação em escala começa a perder força. Pressionadas por resultados concretos, as empresas deixaram de questionar o que é possível fazer com a IA para focar no que é rentável realizar com a tecnologia.

O descompasso entre demonstrações bem-sucedidas e aplicações escaláveis deixa evidente que um bom protótipo não equivale a uma solução pronta para operar com segurança, governança e continuidade. Dados do MIT mostram que apenas 5% dos projetos-piloto de IA integrada estão trazendo valor, enquanto a grande maioria (95%) permanece estagnada, sem nenhum impacto mensurável no balanço patrimonial.

A realidade é que, embora os modelos de IA estejam se tornando commodities, a infraestrutura subjacente representa um gargalo importante para a obtenção de retorno sobre o investimento. "Para que a IA saia da fase de experimentação e se torne lucrativa, as empresas precisam parar de tratá-la como um bloco monolítico e começar a aplicar os mesmos padrões rigorosos de governança, conformidade e privacidade que exigem para qualquer outra aplicação de missão crítica", explica Thiago Araki, diretor sênior de tecnologia para a América Latina na Red Hat. Isso significa criar as condições técnicas, operacionais e organizacionais para levar a IA de experimentos isolados a ambientes de produção, com impacto real no negócio.

Maturidade, estratégia e infraestrutura

Avançar nessa direção requer, em primeiro lugar, uma mudança de mentalidade. Os líderes precisam reconhecer que não basta investir em IA; é preciso estar preparado para ela com pessoas, processos e, principalmente, com um ecossistema tecnológico adequado. Hoje, arquiteturas de chips, camadas de software, ferramentas de inferência, mecanismos de proteção e a capacidade de operar de forma consistente entre data centers e nuvens pesam mais no cálculo do retorno sobre o investimento do que a escolha de um modelo de linguagem específico.

Um estudo recente do Gartner reforça essa visão apontando que os investimentos globais em IA devem crescer 44% neste ano, chegando a US$ 2,52 trilhões. Desse total, US$ 401 bilhões devem ser direcionados à infraestrutura, um indicativo de que as empresas começam a reconhecer que o sucesso da IA depende menos do modelo em si e mais das bases que permitem operá-lo em escala e com segurança. "Não existe uma única abordagem de IA empresarial que funcione para todas as organizações, o que torna a escolha e a flexibilidade fatores centrais nessa jornada", destaca Alejandro Raffaele, diretor sênior de vendas Enterprise para a América Latina na Red Hat.

Segundo o executivo, plataformas e padrões de código aberto ajudam a preservar a liberdade de escolha, ao garantir interoperabilidade entre ambientes distintos. "Empresas que priorizam esse caminho tendem a avançar com mais segurança e rapidez, reduzindo o risco de dependência excessiva de fornecedores ou tecnologias proprietárias", pontua.

Um exemplo prático vem da ARSAT, empresa estatal argentina de telecomunicações. Com gargalos operacionais, altos custos e tempos de resposta lentos, a companhia iniciou uma reformulação da infraestrutura baseada em open source que se tornou um exemplo claro de inovação e transformação tecnológica. Ao estruturar sua estratégia de IA sobre uma plataforma aberta, padronizada e preparada para ambientes híbridos, a companhia conseguiu avançar do estágio experimental para aplicações alinhadas a suas necessidades operacionais e às exigências regulatórias do setor público.

Sem base, não há futuro digital

A importância de uma base tecnológica sólida é apontada pela Harvard Business Review, que identificou a falta de integração entre inovação e operação como um dos principais entraves para a captura de valor com a IA. "A inteligência artificial não é o alicerce da tecnologia, é o acabamento", afirma Gilson Magalhães, vice-presidente e general manager para a América Latina na Red Hat.

Para ilustrar o ponto, o executivo recorre a uma metáfora da construção civil: "Nenhuma obra se sustenta sem alicerce, materiais adequados e processos rigorosos. Com a tecnologia acontece o mesmo. Sem uma base sólida de infraestrutura, usar IA é como tentar operacionalizar um arranha-céu construído sobre areia movediça."

Nesse contexto, o Red Hat Enterprise Linux se posiciona como a base sobre a qual aplicações modernas, sejam elas de IA ou não, conseguem escalar com consistência, mantendo controle operacional e reduzindo riscos. "Uma estratégia eficiente de IA não tem espaço para ambientes ou soluções fragmentadas; exige consistência, velocidade e segurança. Um sistema operacional robusto, preparado para atender a essas demandas, é parte fundamental de uma implementação bem-sucedida, escalável e sustentável a longo prazo", reforça Sandra Vaz, Country Manager Brasil da Red Hat.

Para se ter uma ideia do papel central do sistema operacional para uma IA rentável, a Red Hat expandiu sua colaboração com a NVIDIA para alinhar tecnologias open source empresariais à evolução da IA em escala. O Red Hat Enterprise Linux for NVIDIA, edição otimizada para a plataforma NVIDIA Rubin, foi projetado para impulsionar operações futuras em produção, criando ambientes preparados para diferentes modelos, arquiteturas e nuvens, sem comprometer a governança ou a eficiência.

Da base à IA em escala

O Red Hat Enterprise Linux também integra o Red Hat AI, plataforma desenhada para acelerar o desenvolvimento, a implantação e a operação de soluções de inteligência artificial em ambientes de nuvem híbrida. Baseada em tecnologias open source, a solução permite às empresas avançar dos primeiros experimentos com IA para arquiteturas empresariais completas, com flexibilidade para operar diferentes modelos, em diferentes aceleradores de hardware e ambientes.

A proposta de valor do Red Hat AI inclui inferência rápida e eficiente, melhor aproveitamento de recursos computacionais, experiência simplificada para conectar modelos e dados, e aceleração do desenvolvimento e entrega de aplicações baseadas em IA agêntica. Ao mesmo tempo, oferece consistência operacional para escalar cargas de IA em toda a nuvem híbrida, com controle, segurança e previsibilidade.

Nesta nova fase, fica claro que a IA empresarial não falha por falta de modelos, mas pela ausência de fundamentos. E investir no ecossistema tecnológico já não é uma escolha estratégica, mas sim uma condição mínima de competitividade.