78% das maiores empresas já utilizam inferência de IA no core dos seus negócios, aponta estudo

A F5 divulgou hoje o relatório State of Application Report (SOAS) 2026. O estudo revela que a inteligência artificial ultrapassou um limiar crítico: ela não é mais uma iniciativa experimental, mas uma carga de trabalho em produção que exige, em sua gestão, o mesmo rigor operacional que qualquer sistema de missão crítica. A pesquisa mostra que 78% das organizações agora executam inferência de IA por conta própria. É um sinal claro de que, no momento em que a IA se torna essencial para os negócios, as empresas estão escolhendo o controle em vez da conveniência das plataformas públicas de IA.

Com 93% das organizações operando em múltiplas nuvens e 86% distribuindo aplicações em ambientes híbridos multicloud, a complexidade de entregar e proteger cargas de trabalho de IA atingiu um novo ponto de inflexão.

“A IA passou da fase experimental para a operacional. A questão agora não é se as empresas usarão IA, mas se elas podem executá-la de forma confiável, segura e em escala”, disse Kunal Anand, Diretor de Produtos da F5. “Os dados deste ano mostram uma mudança clara: a inferência de IA está se tornando essencial para os negócios. Isso significa que a entrega de IA é agora um desafio de gerenciamento de tráfego, e a segurança de IA é agora um desafio de governança e controle. As empresas que compreenderem essa mudança antecipadamente serão as que avançarão mais rápido e com mais segurança.”

O estudo SOAS 2026 foi baseado em entrevistas com 1100 líderes de TI e de cybersecurity do mundo e do Brasil. 75% desse universo atua em organizações que faturaram, em 2025, entre 6 e 10 bilhões de dólares. 93% são empresas que dependem da infraestrutura digital para fazer seus negócios crescerem.

Principais conclusões do relatório de 2026

A IA não é mais um experimento atraente ou uma preocupação futura; tornou-se uma realidade operacional profundamente incorporada aos resultados diários dos negócios. As organizações agora coordenam, em média, sete modelos de IA em produção, com 77% relatando que a inferência — a execução de modelos treinados para gerar resultados — tornou-se sua atividade dominante de IA, superando a construção e o treinamento de modelos. Essa mudança enfatiza a governança operacional dos sistemas de IA. É hora de tratar a inferência como uma carga de trabalho gerenciada e orientada por políticas, integrada à pilha de aplicações e sujeita às mesmas exigências de arquitetura, segurança e escalabilidade que outros sistemas de produção.

Estratégias de IA como Serviço são amplamente reconhecidas como arriscadas e desalinhadas com as realidades empresariais modernas. Apenas 8% das organizações dependem exclusivamente de serviços públicos de IA. A esmagadora maioria está construindo portfólios diversificados de modelos, exigindo controles sofisticados de roteamento, fallback e políticas para gerenciar custo, precisão e disponibilidade.

Isso reflete a tendência mais ampla de operações multicloud e multambiente, com 93% das empresas utilizando configurações multicloud e 86% executando aplicações em ambientes locais, de nuvem pública e de colocation. Da mesma forma, as cargas de trabalho de IA exigem controles avançados de roteamento, fallback e políticas para otimizar custo, precisão e disponibilidade. Uma estratégia unificada de entrega, segurança e governança em todos os ambientes é agora essencial para gerenciar as complexidades das implantações modernas de IA e de aplicações.

Embora seja essencial gerenciar as complexidades de infraestruturas tão diversas, isso deve ser combinado com um controle preciso. É recomendável ir além dos limites do ambiente para garantir integração perfeita, aplicação consistente de políticas e estratégias de segurança unificadas. Esse equilíbrio reduz silos, minimiza interrupções operacionais e mantém a governança em escala, permitindo que as empresas otimizem custo, precisão e disponibilidade, ao mesmo tempo em que liberam todo o potencial dos sistemas híbridos multicloud para implantações de IA e aplicações.

Com os sistemas de IA entrando em produção em grande escala, a segurança tornou-se uma prioridade em toda a empresa. O relatório mostra que 88% das organizações enfrentaram desafios de segurança relacionados à IA, enquanto 98% estão se preparando para a IA agêntica — sistemas autônomos que precisam de identidades, permissões e proteções, assim como usuários humanos. Isso desloca o perímetro de segurança para as camadas de prompt, token e identidade, tornando insuficientes os modelos tradicionais e tornando essencial a governança em todas as camadas.

O relatório revela uma mudança significativa no gerenciamento de cargas de trabalho de IA, com o controle migrando para prompts, tokens e APIs. Quase 29% das organizações identificam as camadas de prompt como o principal mecanismo de entrega, enquanto 23% priorizam as camadas de token para entrega e segurança. Governar essas camadas é fundamental para otimizar custo, desempenho e segurança, dando às empresas uma vantagem competitiva sobre aquelas focadas exclusivamente na infraestrutura.

Por que isso importa

O Relatório F5 sobre o Estado da Estratégia de Aplicações de 2026 oferece uma visão baseada em dados das forças que estão remodelando a tecnologia empresarial: a rápida operacionalização da IA, a permanência do multicloud híbrido e um cenário de ameaças em evolução que exige novas formas de pensar sobre segurança e controle.

A maturidade da IA está se tornando rapidamente um indicador mensurável de resiliência operacional e posicionamento competitivo. As organizações que investirem em observabilidade, autenticação e controle unificado em todos os ambientes onde a IA é executada serão as que transformarão a promessa da IA em valor comercial duradouro.

Baixe o Relatório sobre o Estado da Estratégia de Aplicações 2026 na íntegra para acessar as conclusões completas, referências do setor e recomendações estratégicas.

Fonte: TI Inside