O entusiasmo com a inteligência artificial segue crescendo, inclusive em um ritmo que as empresas já não conseguem acompanhar. Não por falta de vontade, mas por um problema estrutural, já que sustentar a IA vai muito além da compra de uma ferramenta ou contratação de um especialista.
O primeiro obstáculo está na qualidade dos dados. Se eles estão fragmentados, espalhados em caixinhas que não se comunicam, não adianta ter o melhor modelo do mercado. Nesse cenário, a IA vai devolver resultados tão inconsistentes quanto a base que a alimenta.
Além disso, quando falamos em infraestrutura, pensamos imediatamente na parte física, nos data centers e na nuvem, e esse tem sido um ponto crítico. Segundo mapeamento do Hub de inovação Maravalley, o Brasil é o país da América Latina com mais data centers em atividade, com cerca de 169 unidades. Ainda assim, diante da demanda crescente, esse número não é suficiente para resolver nosso gargalo.
Uma pesquisa da Axia Energia, divulgada em agosto de 2026, apontou que três em cada quatro startups brasileiras de IA pretendem aumentar o uso de infraestrutura computacional nos próximos doze meses. Ou seja, o avanço da IA no país depende diretamente de uma expansão coordenada desses centros, com planejamento energético e logístico. Caso contrário, a conta não fechará.
Por outro lado, vale lembrar que a infraestrutura não é feita só de servidores e cabos. Há também, e com o mesmo nível de relevância, o fator humano. Uma equipe com cultura de dados, que entende o ciclo de vida de um modelo de IA, que saiba treinar, testar e recalibrar, não surge de um dia para o outro. Desenvolver talentos internos leva tempo e exige um ambiente onde o erro seja encarado como parte do aprendizado. Hoje, muitas empresas buscam profissionais já prontos no mercado, mas deixam de alimentar a cultura organizacional para desenvolver seus próprios talentos.
Enfim, há uma diferença entre “usar IA” e ter, de fato, uma infraestrutura de IA. Você pode usar IA por meio da contratação de uma ou outra ferramenta, mas ter infraestrutura exige treinamento das equipes e integração de dados e sistemas. E, para aquelas empresas que vão além e criam seus próprios modelos, a escalabilidade só é possível com tudo isso muito bem estruturado.
