IA avança dos testes para as operações das empresas

A inteligência artificial já faz parte dos projetos de empresas de diferentes setores. O desafio agora é colocar essas aplicações em operação, com acesso aos dados necessários, segurança e controle, mesmo quando as informações estão espalhadas por sistemas e estruturas distintas.

O EVOLVE 2026, evento realizado na última quinta-feira (10), no Hotel Unique, em São Paulo, reuniu executivos, especialistas, clientes e parceiros da Cloudera, empresa de tecnologia especializada em plataformas de dados e inteligência artificial que promoveu o encontro. A programação incluiu apresentações, anúncios e discussões sobre como as organizações podem levar a IA da fase experimental para a operação em grande escala.

Na abertura, Charles Sansbury, CEO da Cloudera, disse que as conversas com clientes vêm se concentrando cada vez mais nos problemas que a tecnologia pode resolver. Segundo ele, muitos projetos de inteligência artificial chegam à fase de conceito, mas não avançam para o uso efetivo em produção.

“Os clientes querem falar sobre casos de uso, não sobre bits e bytes. A tecnologia é a base, mas são os casos de uso que ajudam as empresas a chegar mais rapidamente aos resultados”, afirmou Sansbury.

A Cloudera tem centenas de casos de uso de IA em produção em grandes empresas, segundo o executivo. Nos últimos 12 meses, equipes técnicas mapearam essas experiências para identificar práticas e casos de uso que possam servir de referência a organizações de setores semelhantes.

 

IA vai até os dados

Um dos principais anúncios do evento foi o Cloudera Anywhere Cloud, plataforma híbrida para administrar dados e aplicações de IA em nuvens públicas e privadas, data centers próprios e sistemas de computação de borda.

Nas grandes empresas, os dados costumam estar distribuídas entre vários ambientes. Parte fica na nuvem e parte permanece em infraestrutura própria por questões de segurança, privacidade, soberania e outros fatores. Com a inteligência artificial, surge uma dificuldade adicional: usar todo esse acervo sem precisar concentrá-lo em um único ambiente.

“A arquitetura híbrida não é uma etapa de transição. É o modelo que deve prevalecer nas maiores organizações do mundo. Algumas terão maior presença em ambientes locais, outras na nuvem e outras buscarão um equilíbrio entre os dois”, disse Sansbury.

O Anywhere Cloud permite administrar dados e cargas de trabalho de IA por meio de uma camada comum de controle. Assim, em vez de transferir  os dados para onde a inteligência artificial está sendo executada, é possível levar a IA até ele.

A Cloudera anunciou ainda uma parceria com a Mistral, desenvolvedora de modelos de IA de pesos abertos. A colaboração permitirá desenvolver e personalizar aplicações mantendo dados estratégicos em estruturas controladas pelas próprias empresas, inclusive privadas e desconectadas da internet.

 

Uma plataforma para diferentes ambientes

Na apresentação técnica do Anywhere Cloud, a Cloudera mostrou como a plataforma pode centralizar a administração de dados armazenados em AWS, Azure, Google Cloud, outras nuvens, nuvens soberanas e infraestrutura própria.

As regras de governança e permissões são mantidas mesmo quando os dados são acessados por serviços distintos. Também é possível acompanhar sua origem, as transformações pelas quais passaram e quem pode consultá-los. Informações pessoais ou privadas podem ser protegidas de acordo com o nível de acesso de cada usuário.

Outro recurso apresentado foi a possibilidade de instalar ou atualizar componentes separadamente, sem interromper todo o sistema. Em uma demonstração, tarefas e processos de dados continuaram funcionando durante uma atualização da plataforma.

Segundo a Cloudera, clientes que participaram do desenvolvimento do Anywhere Cloud já conseguem partir da infraestrutura física ou virtual e começar a executar cargas de trabalho em cerca de 60 minutos.

 

Agentes assumem novas tarefas

A inteligência artificial agêntica também esteve entre os temas do encontro. Diferentemente de ferramentas que apenas respondem a uma pergunta, agentes podem receber funções específicas e executar uma sequência de tarefas de acordo com regras estabelecidas pela organização.

Uma demonstração mostrou como vários deles poderiam atuar diante de um incidente de segurança cibernética. A partir de uma solicitação, o sistema analisou dados e a infraestrutura para identificar a origem do problema, verificar clientes afetados e calcular possíveis impactos financeiros.

Na simulação, depois de detectar a indisponibilidade de um data center, o sistema propôs transferir cargas de trabalho para outra região de nuvem e reimplantar os processos necessários. Algumas medidas dependiam de confirmação humana antes de serem executadas. Os agentes também poderiam identificar clientes afetados e preparar comunicações por e-mail, SMS ou WhatsApp.

A tecnologia pode ser usada ainda em atividades rotineiras. Um agente pode acompanhar consultas aos dados, alertar sobre problemas de desempenho ou qualidade e identificar processos que falharam durante a noite. As ações seguem as políticas de governança e acesso definidas pela empresa.

 

Da experiência com IA ao uso em escala

Muitas empresas começaram a experimentar inteligência artificial com copilotos, agentes e sistemas desenvolvidos separadamente. À medida que o número de aplicações aumenta, cada novo projeto pode exigir infraestrutura, governança e recursos próprios.

“O problema é que nesse caso cada novo copiloto custa tanto quanto o anterior. Não há ganho de escala”, afirmou Abhas Ricky, Chief Business Officer e gerente-geral de IA Aplicada da Cloudera.

Para atender a essa demanda, a empresa apresentou a Private AI Factory (fábrica privada de IA), que combina o Anywhere Cloud, tecnologias de parceiros e equipes especializadas. A ideia é ter uma base comum para desenvolver diferentes aplicações corporativas de IA, em vez de montar uma estrutura independente para cada projeto.

A solução permite manter as informações dentro do perímetro definido pela organização e reúne recursos para executar, registrar e administrar modelos de IA.

“Queremos criar uma fábrica privada de IA para que os dados não deixem o perímetro da empresa e ela mantenha o controle e a previsibilidade de custos das aplicações”, afirmou Ricky.

 

Da infraestrutura aos casos de uso

Os painéis da tarde trouxeram exemplos de como essas tecnologias podem ser usadas. Em parceria com a Cloudera, a Intendência de Montevidéu desenvolveu uma plataforma híbrida para reunir informações municipais e utilizá-las em análises em tempo real, modelos de inteligência artificial e aplicações voltadas à população como, por exemplo, no trânsito.

O projeto mantém a base de dados na infraestrutura local da administração municipal e usa a AWS para acelerar o treinamento dos modelos de IA. A prefeitura mantém a governança das informações e utiliza recursos de nuvem para desenvolver novas aplicações.

Outro painel reuniu Cloudera e VAST Data para discutir a infraestrutura necessária à IA empresarial. As empresas mostraram como suas tecnologias podem ser combinadas em uma base unificada para análise e recuperação de dados, inferência e agentes de IA.

A integração busca diminuir a necessidade de transferir dados entre sistemas. Segundo as empresas, também pode melhorar o aproveitamento da capacidade de processamento e reduzir a complexidade e os custos da infraestrutura.

A chamada IA soberana teve uma sessão própria. A discussão abordou a execução de modelos e agentes dentro do ambiente controlado pela organização, inclusive em infraestrutura privada ou isolada da internet, para que informações sensíveis não precisem ser enviadas a serviços públicos de IA.

Entre as ferramentas apresentadas estavam o Cloudera AI Inference, voltado à execução de modelos privados, e o Agent Studio, plataforma que exige pouca programação para desenvolver agentes que interagem com sistemas corporativos. O gerenciamento pode ser centralizado, com regras para acompanhar e controlar o acesso às aplicações.

A programação incluiu ainda um estudo de caso do Banco do Brasil sobre o uso das tecnologias da Cloudera.

As discussões do EVOLVE 2026 mostraram que ampliar o uso da inteligência artificial nas empresas depende tanto dos modelos quanto dos dados que os alimentam. Organizar essas informações, definir quem pode acessá-las e manter regras de segurança e governança são parte desse processo.

A Cloudera informou ter investido US$ 1 bilhão em pesquisa e desenvolvimento e aquisições de tecnologia nos últimos três anos. O Anywhere Cloud está entre os resultados desse investimento e reforça a estratégia da empresa de levar recursos de IA aos dados, estejam eles na nuvem ou na infraestrutura das próprias organizações.