Empresas aceleram uso de IA autônoma e transformam TI em 2026

Inteligência Artificial

Grandes empresas avançam para operações autônomas de IA, enfrentando desafios em segurança e infraestrutura de TI.

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Empresas como Mercedes-Benz North America, Booking Holdings, Carnival Corp. e Estée Lauder Cos. aceleram a transição da inteligência artificial de experimentos pontuais para operações autônomas, em um movimento que redistribui poderes dentro da TI corporativa e transforma a rede em ativo estratégico, não mais apenas em infraestrutura de suporte.

O debate ganha palco nesta semana em um evento em Boston, patrocinado pela Hewlett Packard Enterprise (HPE), que reúne CIOs, CTOs e líderes de segurança para tratar de um ponto-chave: até onde os sistemas de IA podem agir sozinhos, assumindo decisões e executando ações sem aprovação humana a cada passo, sem colocar o negócio em risco.

Rede vira peça central na corrida pela IA autônoma

Um mês antes do encontro em Boston, no HPE Networking Investor Day, a fabricante cravou que a infraestrutura de rede deixou de ser “encanamento” para se tornar base estratégica da IA nas empresas. “AI is reshaping the technology stack, making the network more strategic”, afirmou Rami Rahim, executivo da HPE responsável pela área de redes.

Na prática, isso significa redes capazes de se autogerenciar, suportar tráfego intenso e constante gerado por agentes de IA e, ao mesmo tempo, funcionar como camada de identidade, política e segurança. Em vez de apenas transportar dados, a rede precisa reconhecer quem são os agentes, o que podem acessar e como se comportam.

AE Natarajan, que comanda o negócio de roteadores da HPE, descreveu por que o tráfego de IA é diferente: ele é mais equilibrado entre envio e recebimento de dados, não pode ser armazenado em cache como vídeo e ocorre sem pausa. “Digital users don’t fall asleep”, disse, apontando que agentes digitais geram demandas 24 horas por dia.

Rahim também alertou que investimentos bilionários em processadores avançados para IA podem ser desperdiçados se a rede não acompanhar. Sem banda, latência e segurança adequadas, “those resources are not fully utilized”, resumiu o executivo.

Entenda o contexto

Nos últimos anos, a maior parte dos projetos corporativos de IA focou em geração de conteúdo e recomendações: o que os modelos podem “dizer”. Agora, o foco se desloca para o que os sistemas podem efetivamente “fazer”: aplicar políticas de rede, isolar dispositivos suspeitos, ajustar capacidade de servidores, autorizar transações ou disparar fluxos inteiros de trabalho sem intervenção humana.

Essa mudança mexe não só com a arquitetura de TI, mas com governança, segurança e cultura organizacional. As discussões em Boston e no encontro com investidores da HPE mostram que a questão central já não é se a IA é capaz de gerar bons insights, e sim se os executivos confiam que agentes de IA tomem medidas sozinhos, dentro de limites claros.

A presença maciça de líderes de segurança ao lado de executivos de infraestrutura evidencia essa virada. Em muitas organizações, são os responsáveis por segurança da informação, e não mais apenas os CIOs, que determinam a velocidade de adoção de operações autônomas.

Autonomia não é botão liga-desliga

Especialistas e executivos ouvidos nos eventos insistem que a autonomia deve ser implantada de forma gradual, por categorias de ação, e não como um salto único. Na prática, as empresas tendem a separar tarefas em três grupos: as que podem ser totalmente automatizadas, as que exigem aprovação humana e as que permanecem manuais por envolverem alto risco ou decisão de negócio sensível.

O caso da ServiceNow ilustra o potencial desse caminho progressivo. Depois de anos acumulando ferramentas pontuais que vinham “criando outra fragmentação na sua telemetria que já é fragmentada”, nas palavras de Sajeev Nair, diretor de serviços de núcleo digital da companhia, a empresa consolidou sistemas e passou a automatizar fluxos inteiros. Um trabalho anual que demandava entre 2.000 e 3.000 horas manuais caiu para menos de 60 horas.

O ganho de eficiência, porém, vem acompanhado de um novo tipo de preocupação. Um modelo de IA que erra ao escrever um e-mail gera apenas constrangimento. Já um agente que altera uma política de rede, redireciona tráfego ou coloca um equipamento em quarentena de forma equivocada pode tirar um serviço crítico do ar e causar prejuízos relevantes.

Por isso, organizações mais avançadas tratam a autonomia como algo que os sistemas “aprendem” a exercer, à medida que constroem histórico de acertos sob supervisão humana e demonstram, com dados, que suas recomendações são confiáveis.

Sucesso deixa de ser só “sistema no ar”

A migração para operações autônomas exige também uma mudança na forma de medir sucesso. “Up is not the same as good”, disse Sujai Hajela, executivo da HPE responsável por soluções para campus e filiais, ao explicar a filosofia por trás da ideia de rede autônoma.

Um ambiente pode estar tecnicamente disponível e, ainda assim, entregar videoconferências travadas, aplicativos lentos ou cargas de trabalho de IA engasgando. Para que um sistema possa corrigir problemas sozinho, ele precisa entender o que é “bom” do ponto de vista do usuário e do negócio, não apenas do ponto de vista de equipamentos e links ativos.

Com isso, a régua de sucesso passa a incluir indicadores como horas devolvidas aos engenheiros, incidentes evitados antes de abrirem chamados, velocidade para lançar novos serviços e impacto direto na experiência do cliente — mais do que cortes de equipe ou simples redução de custos.

Segurança define o ritmo da autonomia

Líderes de segurança da informação entram na discussão com um dilema de duas faces. De um lado, agentes de IA precisam acessar sistemas, dados e outros agentes, criando uma população crescente de identidades não humanas que desafia modelos tradicionais de controle de acesso. De outro, criminosos também estão munidos de ferramentas de IA capazes de encontrar vulnerabilidades em larga escala e atacar em velocidade de máquina.

Esse cenário expõe especialmente as empresas que ainda operam com grande volume de equipamentos antigos, sem recursos de proteção adequados para ameaças geradas por IA. A pressão para modernizar infraestruturas de rede e segurança aumenta, e a noção de “rede como sensor” ganha força: switches e roteadores passam a ser usados para detectar comportamentos anômalos e conter ataques, estendendo princípios de confiança zero a dispositivos e agentes automatizados.

Nesse contexto, a mesma estrutura de confiança usada para liberar operações autônomas — como exigir que sistemas mostrem recomendações, justificativas e evidências antes de agir — tende a ser aplicada à defesa cibernética. Operações de segurança em “velocidade humana” dificilmente acompanham ataques conduzidos por IA, o que empurra as empresas para automatizar também sua resposta a incidentes.

Governança, ROI e próximos passos

Além de tecnologia e segurança, a transição para IA autônoma esbarra em governança, custo e cultura interna. Dados espalhados em múltiplos sistemas, responsabilidades pouco claras e falta de profissionais com experiência em automação avançada são apontados por executivos como entraves tão relevantes quanto os próprios modelos de IA.

Outra barreira recorrente é provar retorno sobre investimento. Em muitos casos, projetos de agentes autônomos funcionam tecnicamente em pilotos, mas emperram na hora de demonstrar como vão cortar custos de forma sustentável ou abrir novas fontes de receita, e não apenas impressionar pela inovação.

As discussões em Boston e no encontro recente da HPE indicam um caminho provável: empresas de setores como tecnologia, manufatura, serviços e varejo tendem a liberar a autonomia em camadas, começando por tarefas operacionais repetitivas, ampliando à medida que constroem confiança nos sistemas e fortalecem suas redes como plataformas de identidade e segurança.

A tendência é que companhias que investirem cedo em infraestrutura de rede preparada para tráfego de IA, políticas claras de governança e modelos de confiança verificáveis saiam na frente. As demais correm o risco de ver equipamentos caros subutilizados, enfrentar falhas operacionais em cascata e sofrer abalos de reputação caso erros de agentes autônomos interrompam serviços críticos.