A maioria dos líderes de TI descobriu que a IA de produção é significativamente mais difícil do que sugeriam os primeiros experimentos. O verdadeiro trabalho começa não quando um modelo funciona bem isoladamente, mas quando deve operar dentro de ambientes seguros, observáveis e operacionalmente duráveis.
Uma pesquisa recente que minha empresa conduziu com arquitetos de nuvem empresarial e tomadores de decisão de TI confirma o que muitas equipes de engenharia já sabem instintivamente: experimentar é fácil. Operacionalizar a IA de forma confiável, repetida e em escala é a parte difícil.
Assim que a IA começa a influenciar fluxos de trabalho reais, recomendando decisões ou desencadeando ações, o modelo rapidamente se torna a parte menos interessante do sistema. A pressão muda para tudo ao seu redor.
A Agentic AI está se expandindo mais rápido do que o ambiente ao seu redor
Os dados deixam pouco espaço para debate: a IA já entrou em território operacional. Quase três quartos dos entrevistados relatam treinar ativamente modelos de aprendizado de máquina e 76% estão executando cargas de trabalho de GPU em produção. Mais de 70% estão investindo em raciocínio de IA, otimização de decisões e assistentes de IA projetados para executar tarefas.
