Sem base tecnológica adequada, iniciativas de IA podem gerar desperdício de recursos e dificuldades de escala
A inteligência artificial avança rapidamente nas empresas e começa a deixar de ser apenas uma iniciativa experimental para integrar processos críticos de negócio. Segundo o levantamento The state of AI in 2025: From experimentation to execution da consultoria McKinsey & Company, 88% das organizações já utilizam IA em pelo menos uma área de negócios, sinalizando a consolidação dessa tecnologia nas estratégias corporativas e ampliando a pressão sobre a infraestrutura que sustenta essas operações. À medida que essas iniciativas avançam, porém, organizações passam a enfrentar um desafio menos visível: os custos necessários para sustentar aplicações baseadas em dados, que demandam maior capacidade de processamento, redes mais robustas e tecnologia integrada.
Os impactos dessa lacuna já começam a aparecer no mercado. De acordo com o levantamento Gartner Predicts, cerca de 30% dos projetos de inteligência artificial generativa devem ser abandonados após a fase de prova de conceito até o final de 2025. O recuo deve-se, em grande parte, aos custos elevados e à complexidade de escalar essas soluções nas operações corporativas. Redes sobrecarregadas, capacidade limitada de processamento e ambientes tecnológicos fragmentados podem comprometer o desempenho das aplicações e gerar desperdício de recursos quando projetos não conseguem avançar para etapas mais maduras de implementação.
“Muitas empresas avançaram rapidamente na adoção de ferramentas de inteligência artificial, mas não revisaram a infraestrutura que sustenta essas aplicações. Quando a IA passa a apoiar processos críticos, cresce significativamente a demanda sobre redes, processamento de dados e disponibilidade dos sistemas. Sem essa preparação, as empresas podem enfrentar desde degradação de desempenho até desperdício de recursos em projetos que não conseguem escalar”, afirma William Cavalcanti, CEO e fundador da RGL Solutions.
De acordo com Raphael Cabral, diretor comercial da RGL Solutions, a preparação das empresas passa por uma abordagem mais integrada da infraestrutura tecnológica, envolvendo redes, automação, arquitetura de sistemas e estratégias de continuidade operacional. Segundo ele, contar com apoio especializado na estruturação desses ambientes pode ajudar empresas a dimensionar corretamente seus projetos de inteligência artificial e evitar desperdícios associados a implementações mal planejadas.
“Sem infraestrutura adequada, o potencial dessas tecnologias tende a ficar restrito ao campo das promessas, sem conseguir avançar para aplicações reais nas operações”, finaliza.
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