Relatório aponta gargalo estrutural na adoção corporativa de IA

Um relatório publicado nesta sexta-feira, 2 de outubro de 2026, pela Insights, divisão de conteúdo customizado da MIT Technology Review, aponta que o dimensionamento da inteligência artificial no ambiente corporativo enfrenta um problema estrutural. Embora o investimento global na tecnologia esteja projetado para atingir US$ 2,5 trilhões em 2026 — um crescimento de 44% em relação ao ano anterior —, a maioria das empresas ainda não registra aumento de receita com o uso de IA e nem reformulou fundamentalmente suas operações.

Segundo a análise do relatório, as capacidades dos modelos avançam em ritmo superior à capacidade de absorção de grande parte das organizações, mesmo com a redução contínua dos custos de desempenho. O levantamento indica que o aporte financeiro na área tem gerado fragmentação, criando ilos de inteligência dentro das estruturas empresariais. Por exemplo, agentes do setor de vendas atuam sem ter ciência de chamados abertos no suporte, enquanto ferramentas de marketing personalizam conteúdos sem integração com os dados do setor financeiro.

Redesenho de processos e o modelo de operação

O estudo argumenta que a transição de ferramentas isoladas de IA para um modelo operacional baseado em agentes exige uma reconexão em tempo real de pessoas, processos e dados. De acordo com a publicação, as empresas que conseguem gerar retornos sustentáveis compartilham a prática de priorizar a reestruturação de seus processos antes de realizar a escolha dos modelos. Em vez de adaptar funções e fluxos de trabalho após a implementação da tecnologia, essas organizações constroem a estrutura prevendo a evolução contínua dos sistemas de inteligência artificial.

Além do aspecto operacional, a publicação destaca que ter volume de dados é diferente de possuir dados prontos para uso por sistemas inteligentes. A criação de uma infraestrutura composta e soberana, capaz de consultar e preparar as informações diretamente no local em que se encontram — sem a necessidade de migração ou centralização —, é apontada como a solução para converter dados brutos em inteligência executável por agentes autônomos.

Soberania e arquitetura de dados

A análise ressalta que exigências de residência de dados, o uso de ambientes em múltiplas nuvens e a complexidade estrutural tornam a centralização de informações cada vez mais inviável. Nesse cenário, o controle soberano sobre o local onde os modelos são executados e onde os dados permanecem armazenados é o fator que garante a adaptabilidade das corporações.

O material, cujas pesquisas foram conduzidas por equipes humanas sob supervisão na produção, conclui que a reformulação da infraestrutura de dados focada na acessibilidade, aliada à substituição de plataformas rígidas por arquiteturas compostas, é indispensável para acompanhar as frequentes alterações em ferramentas e modelos do mercado.