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Da experimentação à escala: como a IA redefiniu 2025 e prepara o terreno para 2026

Sandra Vaz, presidente da Red Hat Brasil, aborda o impacto da inteligencia artificial, a maturidade da IA e os desafios para 2026.

IT Section Por IT Section
03/02/2026 - 16:33
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Foto: Divulgação

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Se tivéssemos que eleger um grande protagonista da tecnologia em 2025, não haveria dúvidas: a inteligência artificial foi o principal motor de transformação do mercado. Mais do que uma tendência passageira, a IA consolidou o avanço de ferramentas, metodologias e novas abordagens tecnológicas que impactaram organizações, executivos e usuários finais de forma profunda e estrutural.

O entusiasmo em torno da IA trouxe à tona inovações como pequenos modelos de linguagem (SLMs), agentes de IA e até avanços em segurança quântica. Mas, talvez mais importante do que isso, o chamado “hype” da inteligência artificial teve um papel fundamental ao reforçar a relevância de tecnologias estruturais que sustentam esse avanço. Arquiteturas de nuvem híbrida, protocolos e softwares de automação e, principalmente, modelos de negócios abertos se mostraram aliados indispensáveis para um crescimento orgânico, inovador e sustentável das empresas.

Outro campo profundamente impactado pela evolução da IA em 2025 foi o de gestão de pessoas. Os departamentos de recrutamento e recursos humanos passaram a lidar com um cenário em constante transformação, marcado pela necessidade de entregas mais rápidas, novas habilidades e competências emergentes. Nesse contexto, tornou-se evidente que lideranças precisam abandonar modelos rígidos e adotar culturas organizacionais baseadas em colaboração, experimentação e decisões orientadas por dados. Esse movimento começa no topo: é essencial criar consciência entre os C-levels para que, a partir daí, os aprendizados sejam compartilhados com toda a organização.

Foi justamente para apoiar as empresas nessa transição, da experimentação para o uso prático da IA, que a Red Hat lançou, neste ano, a mais recente versão de sua principal plataforma de inteligência artificial: o Red Hat AI 3. A solução foi desenvolvida para ajudar organizações a avançarem rumo à concretização de resultados reais, permitindo a execução e a distribuição de aplicações de IA em diferentes ambientes, do data center à nuvem ou multicloud, com mais flexibilidade, desempenho e segurança.

Além disso, a plataforma facilita o trabalho das equipes ao reunir agentes de IA e outras ferramentas avançadas em um único ambiente, algo fundamental quando a tecnologia deixa de ser apenas testada e passa a fazer parte do dia a dia das operações. O Red Hat AI combina três soluções: Red Hat AI Inference Server, Red Hat Enterprise Linux AI e Red Hat OpenShift AI, as quais, juntas, oferecem uma base sólida para que cada organização possa construir, treinar e escalar seus modelos de acordo com sua cultura, suas necessidades e sua realidade tecnológica.

Olhando para 2026, a inteligência artificial continuará sendo o grande protagonista do setor, mas em um estágio mais maduro e sofisticado. A tecnologia deixará de ser percebida apenas como modelos generativos e passará a operar de forma mais integrada, por meio de sistemas multiagentes e modelos de linguagem especializados, desenvolvidos para setores específicos, com níveis muito mais elevados de precisão e conformidade.

Além disso, novas frentes começarão a sentir os efeitos dessa evolução. Robôs, drones e sensores inteligentes tendem a operar de forma cada vez mais autônoma, gerando impacto direto nas operações e nos resultados corporativos. Um estudo recente do Gartner resume bem esse cenário ao apontar três grandes temas para o próximo ano: arquitetura, síntese e vanguarda. Na prática, isso significa construir bases digitais mais seguras e escaláveis, capazes de sustentar plataformas nativas de IA; orquestrar tecnologias distintas para criar novas fontes de valor; e elevar ainda mais os padrões de confiança, governança e segurança exigidos pelo mercado.

Esse movimento nos leva a um ponto de inflexão importante. Em 2026, líderes de tecnologia precisarão rever as métricas de sucesso dos projetos de inteligência artificial. A eficiência operacional continuará sendo relevante, mas deixará de ser suficiente. Será fundamental medir o impacto estratégico dessas iniciativas e ser extremamente criterioso na escolha dos dados utilizados para criar novas experiências para o cliente — afinal, decisões baseadas em dados inadequados têm um custo elevado para os negócios.

Nesse cenário de transformação acelerada, o papel da Red Hat é oferecer uma base confiável para implementar, desenvolver e escalar arquiteturas de inteligência artificial. Além de um portfólio robusto de inovações, como o próprio Red Hat AI, que apoia organizações em diferentes estágios de maturidade tecnológica, seguimos promovendo uma metodologia que vem transformando o mercado: o modelo de inovação aberta.

Essa abordagem traz mais segurança, flexibilidade e redução de custos, além de permitir que as empresas trabalhem com diferentes tipos de modelos, de acordo com suas necessidades específicas. Mais do que uma escolha tecnológica, trata-se de uma decisão estratégica. Incorporar a inovação aberta é essencial para que executivos consigam antecipar desafios, tomar decisões mais rápidas e construir diferenciais competitivos reais em um mercado cada vez mais orientado por inteligência, dados e colaboração.

*Por Sandra Vaz, presidente da Red Hat Brasil.

Tags: InovaçãoInteligência ArtificialRed Hat
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