Vice-presidente da Red Hat na América Latina, Gilson Magalhães, alerta que a era da IA inteligente exige governança de dados, plataformas abertas e foco em resultados mensuráveis, com 2026 como ponto de inflexão
A corrida pela adoção de IA inteligente está mais acelerada do que nunca, porém, segundo a Red Hat, poucas organizações dominam o que realmente importa: dados de qualidade, governança e propósito. Para Gilson Magalhães, vice-presidente e general manager da Red Hat para a América Latina, a vantagem competitiva não virá do hype, mas do controle do ciclo de vida dos dados e da capacidade de transformar modelos em valor de negócio.
As consultorias projetam que o mercado entrará em uma nova fase. A IDC prevê que 2026 será o ano em que o mercado irá passar da experimentação à adoção em escala da inteligência artificial. A Forrester aponta maior volatilidade e pressão por resultados concretos, mesmo com mais orçamento para a área de TI. Nesse contexto, o recado da Red Hat é direto: IA inteligente exige dados confiáveis, infraestrutura moderna e estratégia clara.
2026, o ponto de inflexão da IA inteligente
Para Magalhães, o próximo ciclo separará as iniciativas que só demonstram potencial daquelas que geram impacto mensurável. “Sem dados de qualidade e bem ‘dominados’ não há IA inteligente para as empresas”, afirma. A partir de agora, será indispensável redefinir o sucesso dos projetos, saindo do foco exclusivo em eficiência operacional e migrando para impacto estratégico e mensurável.
Nessa virada, as empresas precisarão rever jornadas, processos e experiências. “Não basta adotar ferramentas; será preciso reestruturar jornadas, personalizar interações em tempo real e redesenhar operações com IA incorporada desde o chão de fábrica até a gestão. E tudo começa com dados bem dominados e uma estratégia clara”, diz. O alerta mira diretamente a IA inteligente, que só se sustenta quando alimentada por dados íntegros e contextualizados.
Essa preocupação já aparece nas métricas do setor. Segundo a IDC, para 2026, mais de 30% das organizações que usam IA avançada para produzir seus produtos ou serviços irão divulgar as fontes de dados usadas para treinar seus modelos. Transparência, qualidade e compliance ganham centralidade à medida que as aplicações saem do laboratório e chegam à operação.
Dados, governança e soberania digital: a base do valor
Com a intensificação da regulação de privacidade e segurança, cresce a agenda de soberania digital, que busca manter dados e modelos sob jurisdição nacional ou regional. Para o executivo, trata-se de um diferencial competitivo na próxima década. “Empresas que dominarem seus dados, entendendo onde estão, como são processados, o que representam, como impactam o negócio e com quem são compartilhados, terão uma vantagem competitiva enorme. A IA depende de contexto, e o contexto depende de dados íntegros e usados com propósito”, afirma.
Magalhães também chama atenção para o risco da falácia digital, quando decisões são baseadas em respostas treinadas com informações incompletas ou enviesadas. “Essa falácia não é apenas um risco técnico, mas estratégico. Se decisões críticas de negócios, políticas públicas, saúde ou educação forem baseadas em um modelo treinado com dados incompletos ou contaminados, estaremos institucionalizando o erro. Pior ainda: escalando-o com o poder da automação”, alerta.
Nesse cenário, curadoria rigorosa de dados, transparência sobre fontes e processos e pensamento crítico tornam-se pilares essenciais da IA inteligente. O movimento dialoga com a adoção de plataformas abertas e híbridas, que conectam governança, automação e interoperabilidade. Durante o Red Hat Summit: Connect, a companhia apresentou o Red Hat AI 3, reforçando a visão de que a próxima fase da inteligência artificial será baseada em open source e co-criação. “A próxima fase da inteligência artificial será híbrida, aberta e colaborativa, baseada em interoperabilidade, transparência e co-criação. É nisso que acreditamos e foi isso que compartilhamos com nossos clientes e parceiros”, diz.
Inferência, agentes e automação: onde a IA inteligente gera retorno
Ao sair do treinamento e entrar na prática, a inferência se torna vital para decisões rápidas e precisas em setores como saúde e finanças. “O futuro da IA não é definido pelos modelos, mas pelo que você faz com eles”, resume Magalhães. O ritmo de mudança é nítido: Segundo o Gartner, até 2028 mais de 80% dos recursos de computação acelerada usados para treinamento serão redirecionados para inferência.
Os agentes de IA, por sua vez, avançam rumo ao centro da infraestrutura empresarial. O Gartner projeta que, até o final de 2026, 40% dos softwares empresariais terão integração direta com agentes inteligentes. O impacto deve aparecer primeiro nas áreas de relacionamento com o cliente, com atendimento personalizado em tempo real. “Essas interações adaptadas ao contexto vão exigir que as empresas repensem não só o que vendem, mas como vendem, por quais canais e como se comunicam com seus clientes”, explica. “O diferencial competitivo passará a ser o quanto sua IA entende — e respeita — o comportamento humano”.
No chão de fábrica e na infraestrutura, a automação apoiada por IA inteligente também acelera. O Gartner estima que, em 2026, 30% das empresas terão automatizado mais da metade de suas atividades de rede com base em IA. Em paralelo, a chamada IA física, que integra robótica, veículos autônomos, IoT e gêmeos digitais, avança. Segundo a Deloitte, até 2026, essa convergência deve aumentar a eficiência e a segurança em ambientes antes limitados por custo ou complexidade.
Os ganhos esperados não se restringem à operação. Relatório da McKinsey mostra que organizações que integram IA aos seus processos de automação conseguem, em média, aumentar a produtividade em 35% e reduzir custos operacionais em 20%. Nesse caminho, soluções empresariais abertas como Red Hat Ansible Automation Platform ajudam a orquestrar fluxos de trabalho, reforçar a cibersegurança e escalar a automação com governança.
No fim, a tese é pragmática: controle de dados, inferência e modernização tecnológica compõem a arquitetura da IA inteligente com retorno real. Como conclui Magalhães, “Essa modernização da infraestrutura é o alicerce da nova economia digital. Significa eliminar silos, integrar nuvens, repensar o papel dos dados e trazer automação para o centro da operação”. E a diretriz para capturar valor permanece inalterada: “A inteligência artificial só entregará valor quando aplicada com propósito e alinhada ao conhecimento humano”.