Centro dos negócios – A F5 tornou público o relatório State of Application Report (SOAS) 2026, indicando que a inteligência artificial cruzou um ponto decisivo: deixou de ser apenas um campo de testes e passou a operar como parte efetiva das rotinas produtivas.

Nesse novo cenário, a IA demanda o mesmo nível de disciplina operacional aplicado a sistemas críticos. De acordo com o levantamento, 78% das organizações já realizam inferência de IA internamente, evidenciando uma preferência crescente pelo controle direto em detrimento da dependência de plataformas públicas.

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Com 93% das empresas atuando em múltiplas nuvens e 86% distribuindo aplicações em arquiteturas híbridas multicloud, o desafio de implementar e proteger cargas de trabalho de IA alcança um novo patamar de complexidade.

“A IA passou da fase experimental para a operacional. A questão agora não é se as empresas usarão IA, mas se elas podem executá-la de forma confiável, segura e em escala”, disse Kunal Anand, Diretor de Produtos da F5. “Os dados deste ano mostram uma mudança clara: a inferência de IA está se tornando essencial para os negócios. Isso significa que a entrega de IA é agora um desafio de gerenciamento de tráfego, e a segurança de IA é agora um desafio de governança e controle. As empresas que compreenderem essa mudança antecipadamente serão as que avançarão mais rápido e com mais segurança.”

O SOAS 2026 foi elaborado a partir de entrevistas com 1.100 líderes de TI e cibersegurança no Brasil e no mundo. Entre eles, 75% trabalham em organizações que registraram faturamento entre 6 e 10 bilhões de dólares em 2025, enquanto 93% atuam em empresas fortemente dependentes de infraestrutura digital para expansão de seus negócios.

Principais conclusões do relatório de 2026

A inteligência artificial deixou de ser uma promessa futura ou um experimento pontual e passou a integrar profundamente as operações cotidianas das empresas. Em média, as organizações administram sete modelos de IA em produção, e 77% afirmam que a inferência – responsável por gerar resultados a partir de modelos já treinados – tornou-se a principal atividade ligada à IA, superando etapas como desenvolvimento e treinamento.

Esse movimento reforça a necessidade de tratar a inferência como uma carga de trabalho estruturada, sujeita a políticas, governança e aos mesmos padrões de segurança e escalabilidade aplicados a outras aplicações críticas.

O modelo de IA como serviço, por sua vez, vem sendo visto com cautela. Apenas 8% das empresas dependem exclusivamente de soluções públicas, enquanto a maioria investe na construção de um portfólio diversificado de modelos. Esse cenário exige mecanismos avançados de roteamento, fallback e definição de políticas para equilibrar custos, precisão e disponibilidade.

Essa realidade acompanha a consolidação do multicloud: 93% das empresas utilizam múltiplas nuvens e 86% operam em ambientes que combinam infraestrutura local, nuvens públicas e colocation. As cargas de IA seguem a mesma lógica, demandando controles sofisticados e uma estratégia integrada de entrega, segurança e governança em todos os ambientes.

Gerenciar essa complexidade exige não apenas integração entre sistemas, mas também controle rigoroso. A adoção de políticas consistentes e estratégias de segurança unificadas reduz silos operacionais, evita falhas e garante governança em larga escala. Esse equilíbrio permite otimizar custos, desempenho e disponibilidade, além de extrair o máximo potencial das arquiteturas híbridas.

Com a IA avançando para produção em grande escala, a segurança ganha protagonismo. O relatório aponta que 88% das organizações enfrentaram dificuldades relacionadas à proteção de sistemas de IA, enquanto 98% já se preparam para a chamada IA agêntica – sistemas autônomos que necessitam de identidade, permissões e mecanismos de proteção semelhantes aos de usuários humanos. Nesse contexto, o foco da segurança migra para camadas como prompts, tokens e identidades, tornando obsoletos os modelos tradicionais baseados apenas em perímetro.

O estudo também evidencia uma transformação no gerenciamento dessas cargas de trabalho, com o controle se deslocando para APIs, tokens e prompts. Cerca de 29% das empresas identificam a camada de prompt como principal canal de entrega, enquanto 23% priorizam tokens tanto para distribuição quanto para segurança. A governança desses elementos passa a ser determinante para melhorar desempenho, reduzir custos e fortalecer a proteção, oferecendo vantagem competitiva às organizações mais preparadas.

Por que isso importa

O relatório da F5 sobre o estado da estratégia de aplicações em 2026 apresenta um panorama fundamentado das mudanças que estão redefinindo a tecnologia corporativa: a rápida incorporação da IA nas operações, a consolidação do multicloud híbrido e o surgimento de novas ameaças que exigem abordagens inovadoras de segurança e controle.

Nesse cenário, o grau de maturidade na adoção da IA se torna um indicador direto de resiliência operacional e competitividade. Empresas que investirem em observabilidade, autenticação robusta e gestão integrada em todos os ambientes onde a IA opera terão maior capacidade de transformar o potencial da tecnologia em resultados concretos e sustentáveis.

(Com informações de TI Inside)
(Foto: Reprodução/Magnific)