A Inteligência Artificial (IA) pode parecer apenas mais uma onda tecnológica, mas sua implementação exige infraestrutura adequada. Modelos generativos no dia a dia da empresa pressionam sistemas, redes e equipes a níveis que poucas organizações estão preparadas para suportar. A IA não cria novos gargalos, apenas ilumina os que já existiam.
Desafios na implementação de IA
Relatórios recentes ilustram esse cenário. De acordo com a IDC, 88% dos projetos-piloto de IA não chegam à produção, principalmente por falta de preparo organizacional. Essa estatística confirma o que profissionais de TI percebem na prática: workloads que rodavam perfeitamente há dois anos agora engasgam, redes saturam com facilidade e clusters operam no limite.
Grande parte das dificuldades surge de uma visão ingênua: a ideia de que IA é simplesmente instalar um modelo e esperar impacto imediato. No entanto, questões como onde instalar, com quais GPUs, qual latência é aceitável e como garantir isolamento entre ambientes de teste e dados sensíveis são cruciais.
O Gartner estima que 30% dos projetos de IA emperram em infraestrutura subdimensionada. Não é por falta de talento ou orçamento, mas sim de arquitetura. O modelo exige leitura e escrita constantes, GPU disponível, tráfego intenso e logs detalhados. Ao colocar o sistema para rodar, as deficiências se tornam evidentes.
Impacto da IA na cadência de trabalho
A adoção de IA altera a cadência de trabalho. Antes, ciclos longos eram aceitáveis, mas agora, times lidam com experimentos contínuos, fine-tuning paralelo e ambientes que precisam ser criados e descartados rapidamente. Nesse cenário, cada milissegundo importa. Atrasos na resposta do modelo impactam o negócio, e a falta de capacidade pode paralisá-lo.
Gargalos revelados pela IA
Gargalos antes invisíveis se tornam imediatos: latência interna entre sistemas, automações engessadas e provisionamento manual que antes não incomodavam podem travar um pipeline de inferência. A IA não muda só a carga, mas também a tolerância da operação inteira. Muitas empresas ainda não dominam seu ecossistema técnico para sustentar um ciclo de IA maduro.
O Relatório de Habilidades em Nuvem indica que 53% das organizações admitem não ter competências internas suficientes para evoluir seus projetos, incluindo monitoramento, governança de dados, operação de clusters e gestão de capacidade.
Revisão da fundação tecnológica
Nesse contexto, surge a questão: a empresa precisa começar pela IA ou revisar sua fundação tecnológica? A maturidade em IA começa com a arquitetura, e o modelo vem depois.
Os principais riscos incluem:
- Ambientes de teste misturados com produção.
- Clusters sem isolamento adequado.
- Picos de custo imprevisíveis.
- Conjuntos de dados duplicados ou desorganizados.
Quanto maior a dependência de automação, maior a sensibilidade a falhas de infraestrutura, afetando segurança, disponibilidade e controle financeiro. A IA não tolera remendos. Empresas que colhem valor da IA geralmente arrumam a própria base: storage escalável, políticas de dados claras, ambientes monitorados de ponta a ponta e uma arquitetura capaz de lidar com cargas intensivas sem colapsar outras áreas do negócio.
Preparação da infraestrutura
A IA amplia tudo, inclusive problemas estruturais. O ponto de virada está na preparação da infraestrutura que a sustenta. Quando a base é sólida, a IA deixa de ser um risco e se torna um acelerador de resultados.
No fim, a maturidade em IA começa com arquitetura; o modelo vem depois.
— Lucas Vanzin, CEO da EVEO
