Tem gente tratando a Inteligência Artificial generativa como se fosse só mais um software, e não é. Quando modelos grandes entram na rotina da empresa, eles puxam pela infraestrutura de um jeito quase cruel, do tipo que expõe peças antigas que estavam quietas no canto há anos.
E isso não é teoria. Segundo dados da IDC, 88% dos projetos-piloto de IA não chegam à produção, principalmente devido à falta de preparo organizacional . Nada revolucionário, só o óbvio que ninguém tinha parado para medir. Workloads que rodavam bem ontem começam a engasgar hoje.
O tráfego de rede salta, o armazenamento fica mais caro e bagunçado. Aqueles scripts que nunca foram revisados desde 2018 resolvem falhar bem no meio de um pipeline de inferência. A IA não cria o gargalo, ela só ilumina.
Porque muita gente ainda imagina que IA é só instalar um modelo e pronto. Dá vontade de perguntar: instalar onde? Com qual GPU? Qual latência aceitável? Com que nível de isolamento para não misturar dados internos com treinamentos improvisados? É comum ver empresas apostando em pilotos rápidos e descobrindo, na segunda semana, que o storage não aguenta o volume de versões de datasets, que a rede fica congestionada por requisições simultâneas ou que o cluster não escala o suficiente para acompanhar variações de demanda.
O Gartner apresentou uma métrica bem clara para 2025: 30% dos projetos de IA emperram em infraestrutura subdimensionada. Nada a ver com talento ou orçamento. É arquitetura. O tipo de detalhe que só aparece quando um modelo começa a rodar e exige leitura e escrita contínuas, GPU disponível, latência estável e logs detalhados. A TI percebe que a casa não estava tão arrumada quanto parecia.
Mudou o ritmo. Antes dava para planejar ciclos longos. Hoje o time precisa acompanhar experimentos rodando toda hora. Ajuste de hiperparâmetro aqui, fine-tuning ali, testes paralelos acontecendo de noite. E, claro, todo mundo esperando resposta rápida. Essa pressão constante cria um efeito interessante: qualquer lentidão vira um obstáculo imediato. Quando o modelo responde devagar, o negócio sente. Quando falta GPU, o negócio para. Quando a nuvem não escala, o projeto some.
O curioso é como equipes percebem gargalos que estavam invisíveis havia anos. Por exemplo, pouca gente fala sobre latência interna entre sistemas, mas basta colocar um modelo de recomendação em produção para cada milissegundo virar motivo de debate. Ou a velha questão do provisionamento manual, que nunca incomodou tanto quanto agora, quando ambientes precisam ser criados e destruídos quase semanalmente. É a IA que muda a sensibilidade. Ela torna tudo mais medido, mais evidente e, de certo modo, menos tolerante a improviso.
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Depende do que elas chamam de preparado. O Relatório de Habilidades em Nuvem destacou que 53% das empresas entrevistadas admitem não ter habilidades internas suficientes para evoluir seus projetos de IA. Não estamos falando só de cientistas de dados. O gargalo, na prática, aparece em áreas como monitoramento, governança de dados e capacidade computacional. O backlog se acumula pela falta de um ecossistema minimamente sólido onde a IA consiga operar sem travar.
E daí surge a pergunta que ninguém gosta de fazer: a empresa realmente precisa de IA agora ou precisa antes de uma revisão séria da própria infraestrutura? Muita gente escolhe ignorar o diagnóstico e insistir na solução que parece mais glamourosa. Mas, no fim, a maturidade em IA começa com arquitetura. O modelo vem depois.
É curioso como a IA trouxe riscos que soam óbvios só depois que acontecem. Vemos empresas sobrecarregando clusters sem isolamento adequado, expondo cargas sensíveis porque misturaram ambientes de teste e produção. Também surgem incidentes de custo inesperado, já que modelos de IA geram picos de processamento difíceis de prever sem métricas claras. Sem falar do caos de dados, um clássico. Quando a empresa não sabe exatamente onde estão seus conjuntos de treinamento, ela abre espaço para inconsistência, duplicação e até vazamento acidental.
E a segurança entra como um capítulo à parte, o problema real é bem simples: quanto mais dependência de automação, mais crítica se torna a resiliência da infraestrutura. Em outras palavras, IA exige um cuidado que muitas estruturas antigas simplesmente não oferecem.
Aqui entra uma discussão que raramente aparece nas manchetes. As empresas que realmente conseguem extrair valor da IA começam organizando sua base: storage escalável, clusters prontos para cargas intensivas, ambientes com monitoramento ponta a ponta e políticas claras de dados. Parece burocrático? Talvez. Mas é a única forma de fazer o modelo gerar impacto real sem sustos a cada sprint.
Na EVEO, a maior empresa de servidores dedicados e principal referência em private cloud, , isso se traduz em um trabalho de arquitetura pensada para negócios que precisam de IA funcionando de verdade, sem colapsar o restante da infraestrutura.
Nossas soluções de nuvem privada e nossos ambientes com GPU dedicada evitam exatamente o tipo de gargalo que a IA costuma escancarar. Isso inclui desde latência consistente em aplicações críticas até ambientes isolados para workloads sensíveis, além de estruturas que escalam sem drama quando o time precisa testar algo novo ou aumentar a carga em produção.
A lógica é simples. Se a IA revela onde a TI está frágil, a EVEO atua justamente onde essa fragilidade aparece. O resultado é uma base sólida que permite que a empresa tire proveito da inteligência artificial em vez de sofrer com ela.