Por Francisco Larez, vice-presidente de vendas da Progress Software para América Latina e Caribe.
A corrida corporativa pela inteligência artificial costuma ser narrada a partir de dois eixos principais: capacidade de processamento e sofisticação dos modelos. Graphics Processing Units (GPUs), clusters de treinamento e investimentos em data centers dominam o debate sobre infraestrutura tecnológica. Esse foco não é infundado. Segundo o Gartner, os gastos globais com inteligência artificial devem atingir US$ 2,5 trilhões em 2026, impulsionados por investimentos em infraestrutura, software e serviços ligados à adoção corporativa da tecnologia. Parte relevante desse crescimento está associada à expansão de servidores, redes e sistemas de armazenamento projetados para lidar com cargas intensivas.
Esse movimento evidencia que a IA deixou a fase de experimentação e passou a ocupar um papel estrutural nas arquiteturas corporativas. Ainda assim, a forma como muitas organizações estruturam suas plataformas sugere que um elemento importante permanece subestimado: a maneira como os dados circulam entre aplicações, modelos e sistemas de armazenamento. Trata-se de uma camada que se torna crítica quando projetos deixam o ambiente de testes e passam a operar em escala.
A inteligência artificial depende, fundamentalmente, da movimentação contínua de grandes volumes de dados. Durante o treinamento, conjuntos extensos de datasets precisam ser acessados repetidamente por múltiplos nós de computação distribuídos. Em cenários de inferência, como aplicações integradas a processos de negócio ou voltadas ao cliente, milhares ou milhões de requisições podem ser processados simultaneamente. Arquiteturas baseadas em retrieval-augmented generation (RAG) ampliam essa complexidade ao exigir consultas frequentes a bases externas de conhecimento, bancos vetoriais e repositórios corporativos.
Esse padrão cria um comportamento de tráfego bastante diferente daquele observado em aplicações empresariais tradicionais. Em vez de cargas relativamente previsíveis, workloads de IA produzem picos abruptos de acesso a dados e múltiplas interações entre serviços distribuídos.
A escala desse fenômeno já aparece nos indicadores de investimento tecnológico. De acordo com a IDC, os gastos globais com infraestrutura dedicada à IA alcançaram US$ 86 bilhões apenas no terceiro trimestre de 2025, impulsionados pela expansão de servidores especializados, redes de alta capacidade e sistemas de armazenamento.
Ao mesmo tempo, o próprio perfil da infraestrutura começa a mudar. O treinamento de modelos exige grande capacidade computacional, mas ocorre em ciclos relativamente controlados. A inferência, por outro lado, acontece de forma contínua. Assistentes digitais, sistemas de recomendação, automação de atendimento, análise documental e aplicações internas baseadas em IA passam a gerar fluxos permanentes de requisições que precisam ser roteadas entre usuários, serviços de inferência e camadas de armazenamento distribuídas.
Esse movimento ajuda a explicar outra tendência observada no mercado. Um estudo da McKinsey indica que a demanda global por capacidade de data centers para workloads de inferência de IA deve crescer cerca de 35% ao ano até 2030, ritmo superior ao das cargas corporativas tradicionais e capaz de alterar o desenho das arquiteturas de nuvem e conectividade.
É nesse contexto que surge um gargalo frequentemente invisível. Grande parte das arquiteturas corporativas ainda utiliza mecanismos de balanceamento de carga (load balancing) concebidos para aplicações web tradicionais ou sistemas empresariais relativamente centralizados.
Quando workloads de IA passam por esses mecanismos genéricos de balanceamento de tráfego, algumas limitações começam a aparecer conforme o uso cresce. A distribuição de requisições deixa de considerar fatores como localização dos dados, prioridade de workload ou contexto da aplicação. O resultado pode ser aumento de latência, saturação de determinados pontos da infraestrutura e maior dificuldade para aplicar políticas consistentes de segurança e governança de dados.
O próprio Gartner observa que os investimentos em infraestrutura de IA estão migrando progressivamente do treinamento para a operação contínua de modelos. A consultoria estima que mais de 55% dos gastos em infraestrutura otimizada para IA até 2026 estarão relacionados a workloads de inferência. Esse deslocamento reforça a necessidade de arquiteturas capazes de lidar com tráfego intenso e permanente entre serviços distribuídos.
As limitações tendem a se tornar mais visíveis quando iniciativas de IA começam a atingir escala operacional. Plataformas que parecem adequadamente dimensionadas em termos de computação e armazenamento passam a apresentar comportamento imprevisível à medida que o volume de requisições cresce. Latência variável, congestionamento em pipelines de dados e aumento inesperado de custos tornam-se sintomas recorrentes. Em muitos casos, porém, o problema não está na potência do modelo ou na capacidade do hardware, mas na forma como os dados circulam dentro da arquitetura.
Esse cenário tem levado arquitetos de infraestrutura a reavaliar o papel do application delivery dentro das plataformas de inteligência artificial. Gradualmente, o balanceamento de carga deixa de ser tratado apenas como um componente de rede e passa a ser entendido como uma camada de controle responsável por gerenciar o fluxo de requisições e dados entre usuários, serviços de inferência e sistemas de armazenamento.
Nesse ponto, a discussão começa a mudar de natureza. A pergunta dos gestores deixa de ser apenas qual modelo utilizar ou qual infraestrutura computacional adotar. Ela passa a incluir outra dimensão, muitas vezes negligenciada: como garantir que dados, requisições e serviços circulem de forma eficiente dentro de arquiteturas cada vez mais distribuídas.
Nesse contexto, uma nova camada arquitetônica começa a emergir e pode ser definida como “AI-ready application delivery”. Não se trata apenas de uma evolução do balanceamento de carga tradicional, mas de uma mudança fundamental na forma como os fluxos de dados e as requisições são gerenciados em todo o ecossistema de IA. Esse modelo leva em consideração o contexto da aplicação, a localização dos dados, o tipo de workload e os requisitos de latência e segurança, permitindo uma infraestrutura que se adapta dinamicamente às operações de IA.
A base dessa abordagem é um gerenciamento de tráfego inteligente, orientado por políticas, capaz de priorizar workloads, otimizar o acesso aos dados com base na localização e garantir a aplicação consistente de regras de segurança e conformidade em ambientes distribuídos. Em vez de roteamento estático, surge uma camada de orquestração que coordena ativamente as interações entre usuários, serviços de inferência e sistemas de armazenamento — um requisito essencial para escalar a IA com previsibilidade e eficiência.
Do ponto de vista estratégico, isso redefine o papel do balanceamento de carga dentro da infraestrutura. O que antes era visto como uma função de rede passa a atuar como uma camada fundamental de controle das operações de IA. Organizações que tratam o balanceamento de carga como infraestrutura estratégica estarão melhor posicionadas para controlar custos, aumentar a resiliência e escalar suas iniciativas de IA sem enfrentar limitações inesperadas de desempenho ou segurança.
Sob essa perspectiva, o load balancing deixa de ser apenas um detalhe técnico da rede e passa a ocupar um papel estrutural na arquitetura de IA corporativa, funcionando como um mecanismo de coordenação entre aplicações, modelos e sistemas de dados.
Isso levanta uma questão que começa a aparecer nas operações reais das empresas: se a infraestrutura computacional nunca foi tão poderosa e os modelos nunca foram tão sofisticados, por que tantas iniciativas de IA ainda enfrentam gargalos de desempenho e escalabilidade?
Parte da resposta pode estar menos no modelo e mais no caminho que os dados percorrem até ele. Enquanto a escala da inteligência artificial depender da circulação contínua de informação, o verdadeiro limite da IA corporativa pode não estar no algoritmo — mas no fluxo de dados que sustenta todo o sistema.
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