A inteligência artificial está avançando mais rápido do que a infraestrutura tradicional de tecnologia consegue acompanhar. Para as empresas, o desafio vai além de escolher quais aplicações de IA adotar e agora envolve uma questão estrutural: onde e como esses sistemas serão executados, protegidos e escalados nos próximos anos. Essa foi uma das principais discussões apresentadas por André Andriolli, CTO Latin America da Broadcom/VMware, durante o Febraban Tech 2026, em São Paulo.
Na palestra “Infraestrutura digital para a era da IA: sua estratégia sobreviverá aos próximos dois anos?”, Andriolli chamou atenção para a velocidade da transformação. A infraestrutura projetada para as demandas atuais pode não ser suficiente para sustentar o volume de processamento, dados e aplicações que chegarão em um horizonte de dois anos.
“É preciso mudar o jeito de construir sistemas e todos dependemos de sistemas para funcionar”, defendeu. A mudança, segundo a discussão apresentada no evento, passa pela própria arquitetura de TI. A inteligência artificial amplia a necessidade de processamento e coloca novas exigências sobre servidores, armazenamento, redes e ambientes de nuvem. Ao mesmo tempo, segurança, compliance e controle dos dados ganham peso nas decisões de infraestrutura.
Para Andriolli, o modelo tradicional de data center já não responde sozinho às novas necessidades das empresas. A infraestrutura precisa ser capaz de lidar simultaneamente com aplicações tradicionais e cargas de trabalho de inteligência artificial, mantendo flexibilidade para decidir onde cada operação deve funcionar.
É nesse cenário que ganha força a combinação entre nuvem pública, nuvem privada e infraestrutura própria. Segundo ele, a escolha deixa de ser uma questão exclusivamente tecnológica e passa a envolver custo, segurança, regulamentação, desempenho e governança dos dados.
Essa mudança também aparece em levantamento apresentado pela Broadcom. Segundo o Private Cloud Outlook 2026, realizado com 1.800 líderes de tecnologia em oito países, 56% das organizações pesquisadas utilizam ou planejam utilizar nuvem privada para inferência de IA em produção, enquanto 62% dos líderes de TI afirmam estar muito ou extremamente preocupados com os custos da infraestrutura necessária para IA.
O dado volta a ganhar valor estratégico
A discussão sobre infraestrutura também recoloca os dados no centro da estratégia digital. Uma das ideias registradas durante a palestra resume essa preocupação: “O dado é um tesouro e é melhor guardar em casa.”. A frase ajuda a traduzir uma mudança importante na relação das empresas com a nuvem. Se, em um primeiro momento, a prioridade era ganhar velocidade e capacidade de processamento, a expansão da IA adiciona outras variáveis à equação: onde os dados estão, quem pode acessá-los, em qual jurisdição eles são armazenados e como a organização consegue protegê-los.
Para instituições financeiras, essa discussão ganha uma dimensão adicional. Dados são parte essencial da operação e estão submetidos a requisitos de segurança, privacidade, continuidade e conformidade. Por isso, a decisão sobre infraestrutura não pode ser reduzida à escolha entre “nuvem” ou “data center”. A tendência é uma arquitetura mais híbrida e flexível, na qual a empresa possa escolher onde cada aplicação e cada dado devem funcionar.
Outro ponto destacado na apresentação foi a necessidade de reduzir a complexidade da infraestrutura. A virtualização e as plataformas de gerenciamento aparecem como caminhos para reunir diferentes ambientes em uma arquitetura mais integrada. A ideia é permitir que aplicações tradicionais e cargas de IA compartilhem uma mesma camada de infraestrutura, com políticas de segurança, governança e operação centralizadas. Segundo Andriolli,a infraestrutura precisa utilizar melhor os recursos existentes.
Andriolli ainda apresentou uma mudança de perspectiva. A questão estratégica para as empresas não é mais simplesmente decidir se vão utilizar inteligência artificial, mas se a infraestrutura atual está preparada para sustentar essa adoção em escala. Segundo ele, a própria Broadcom identifica três desafios centrais para a entrada da IA em produção: privacidade de dados e propriedade intelectual, aumento dos custos de infraestrutura e preparação para aplicações de IA agentiva.
Nesse contexto, a infraestrutura continua sendo aquela camada invisível da tecnologia com um adicional de estratégia de negócios. Para bancos e empresas financeiras, a capacidade de processar grandes volumes de dados, manter controle sobre informações sensíveis, cumprir requisitos regulatórios e, ao mesmo tempo, disponibilizar recursos computacionais para novas aplicações de IA pode determinar a velocidade com que essas organizações conseguirão transformar experimentos em serviços efetivamente utilizados pelos clientes.
“E, quando a inteligência artificial passar da experimentação para uma presença cada vez maior nas operações, a infraestrutura que sustenta essa mudança poderá ser tão decisiva quanto o próprio modelo de IA”, justificou.
