O avanço da inteligência artificial nas empresas enfrenta obstáculos que vão além da compra de ferramentas ou da contratação de especialistas. A qualidade dos dados, a capacidade dos centros de processamento e a formação das equipes são elementos necessários para sustentar o uso da tecnologia.
Quando as informações estão fragmentadas em sistemas que não se comunicam, os resultados dos modelos tendem a refletir as inconsistências da base disponível. A integração de dados e sistemas, portanto, faz parte da estrutura necessária para que a IA seja usada de forma mais ampla.
A infraestrutura física também é um ponto crítico. Um mapeamento do Hub de inovação Maravalley indica que o Brasil é o país da América Latina com mais data centers em atividade, com cerca de 169 unidades. O número, porém, não é suficiente diante do aumento da demanda.
Uma pesquisa da Axia Energia divulgada em agosto de 2026 mostrou que três em cada quatro startups brasileiras de IA pretendem ampliar o uso de infraestrutura computacional nos próximos doze meses. Esse movimento exige expansão coordenada dos centros, além de planejamento energético e logístico.
Formação das equipes
A infraestrutura necessária para a inteligência artificial não se limita a servidores, cabos, data centers e nuvem. Também depende de profissionais capazes de compreender o ciclo de vida de um modelo, incluindo treinamento, testes e recalibração.
A formação dessas equipes leva tempo e requer uma cultura de dados na qual o erro seja tratado como parte do aprendizado. Embora muitas empresas procurem profissionais prontos no mercado, o desenvolvimento de talentos internos depende da construção de um ambiente organizacional voltado a esse processo.
Usar uma ferramenta de IA é diferente de manter uma infraestrutura própria para a tecnologia. No segundo caso, são necessários treinamento das equipes e integração de dados e sistemas. Para empresas que desenvolvem seus próprios modelos, a escalabilidade depende de essa estrutura estar organizada.
