IA Empresarial · Abril de 2026

5 Verdades da Produção que Líderes de IA Empresarial Aprenderam da Maneira Mais Difícil

O que mais de 200 líderes empresariais que gerenciam implementações de IA em produção descobriram sobre custo, controle e governança — as coisas que nenhum slide de fornecedor lhes contou.
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As 5 descobertas que mudarão a sua forma de pensar sobre infraestrutura de IA
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200+
Respondentes de empresas
18+
Indústrias representadas
95%
Executando agentes em produção
81%
Gastos com IA crescendo este ano
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04
05
Verdades
01
03
05
01
Verdade
O seu custo de inferência é a menor parte do problema
03
Verdade
O panorama de ferramentas explodiu antes que alguém estivesse pronto.
05
Verdade
Expansão de ferramentas = investimento e risco
02
Verdade
95% executam agentes. Metade não consegue rastrear para onde vão.
04
Verdade
O que não se vê, não se pode governar.
Mais de 200 organizações · Todas com IA em produção

Líderes de pensamento colaboradores

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Garrett Mallory
Gerente Sênior de ML
Roadie
Estive numa conferência há três semanas e uma apresentadora do Google terminou a sua palestra com algo que realmente me marcou — 'Esta é a pior versão que os modelos terão.' E isso diz muito devido à magnitude da mudança. Mesmo que parássemos por aqui, já teria sido disruptivo. Eu tendo a ser um dos profissionais de machine learning mais céticos que conheço — tento aplicar machine learning ao menor número possível de problemas, de forma contra-intuitiva. Tive uma série desses momentos com mais frequência com esta tecnologia do que com outras tecnologias."
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Daniel Shir
VP de Engenharia
Via Transportation
Acho que todo mundo que já usou modelos de IA já se deparou com a questão do custo em algum momento. Ouvi muitas histórias sobre custos disparando, ou sobre uma cadeia de microsserviços em um back-end específico onde, de repente, uma mudança em uma parte levou a uma grande quantidade de dados sendo processada pelo sistema e, de repente, os custos de IA dispararam.
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Meenal Iyer
SVP de Dados
SurveyMonkey
Quando a nuvem surgiu pela primeira vez, todos foram confrontados com a mesma ideia — não teremos mais CapEx, não haverá mais infraestrutura local, tudo vai para a nuvem. E então começaram a analisar os custos da nuvem e o OpEx simplesmente aumentou loucamente. Será uma curva de aprendizado considerável e será doloroso, especialmente em termos de custo — porque as pessoas pensam que a chegada da IA vai reduzir custos. Não. Existem custos para operar a própria IA que as pessoas não levaram em consideração.
Vozes em Destaque

Vozes do Campo

Profissionais que estão liderando o avanço da IA Generativa em todo o ecossistema
O maior atrito é a inconsistência: equipes diferentes executando modelos diferentes sem padrões de avaliação compartilhados, o que significa saídas que não podem ser comparadas e integrações que continuam a falhar nas atualizações. Tivemos que construir governança retroativamente em torno de mais de 10 modelos, em vez de projetar para isso desde o início, e essa dívida se manifesta como latência em cada ciclo de entrega.
Dmytro Zhorov
VP, Líder de Tecnologia
EPAM Systems
O maior atrito da proliferação de modelos é a perda de padronização. Quando várias equipes gerenciam modelos de forma independente, a governança se fragmenta, a observabilidade é inconsistente e a confiabilidade da produção é comprometida. Isso cria custos ocultos na forma de infraestrutura duplicada, resolução de incidentes atrasada e um tempo de valorização mais lento para novas iniciativas de IA. Também aumenta o risco de negócios.
Deepak MK
VP de Ciência de Dados
Examroom AI
Sobre o que será diferente em 2026 - Fluxos de trabalho agênticos e soluções agênticas para problemas como a proliferação de modelos e revisões de código em código gerado. E sobre o maior risco de segurança em 2026 - Estatísticas de nível de uso e conjuntos de avaliação.
Holt Calder
Diretor de Análise de Dados
Greenhouse Software
Enfrentamos dois grandes problemas devido ao grande número de modelos. Primeiro, para os nossos próprios modelos internos, enfrentamos problemas na manutenção de versões e governança, pois há grandes quantidades de dados de treinamento, informações de parâmetros e outros artefatos associados a um modelo, e geralmente os armazenamos manualmente no s3. O outro problema é garantir que os modelos externos que usamos através de APIs não expirem. Isso se torna um problema porque muitas equipes usam modelos externos para suas próprias tarefas e, portanto, é difícil encontrar uma maneira coordenada de atualizá-los quando uma nova versão é lançada e a versão anterior é descontinuada. Os fornecedores nos enviam e-mails e, então, transmitimos as informações por meio de reuniões para atualizar e testar as novas versões.
Apurva Bhargava
Engenheiro de ML/IA
Informado
Declaração do Respondente e Aviso de Privacidade
Os indivíduos e organizações apresentados neste relatório participaram voluntariamente como líderes de pensamento independentes e profissionais de GenAI empresarial. Todas as respostas foram recolhidas através de um inquérito de pesquisa estruturado, concebido especificamente para captar as experiências e perspetivas dos profissionais — nenhuma informação proprietária, confidencial ou comercialmente sensível da empresa foi solicitada ou incluída. Os logótipos e afiliações das empresas são exibidos unicamente para indicar o contexto profissional do respondente no momento do inquérito e não implicam o endosso organizacional de quaisquer descobertas, produtos ou serviços aqui mencionados. Os respondentes que não deram consentimento explícito para serem identificados foram anonimizados. Qualquer semelhança de perfis anonimizados com indivíduos específicos é coincidência.

Sumário Executivo

A IA empresarial ultrapassou o limiar da produção. Os orçamentos estão a crescer de forma generalizada, e o acesso a modelos nunca foi tão fácil. Mas por trás do ímpeto, um cenário mais complicado está a surgir.

As ferramentas que as empresas escolheram para agilidade são agora suas maiores fontes de opacidade de custos, exposição à segurança e dívida de governança. Estas cinco verdades — extraídas de mais de 200 implementações reais em produção — descrevem como isso se manifesta na prática.
95%
Executando agentes de IA em produção — não pilotos, não experimentos, mas ao vivo.
41%
Ver custos de inferência apenas após o uso — sem visibilidade em tempo real
76%
Falta de registro totalmente unificado em todos os modelos e agentes
51%
Não é possível confirmar que todos os endpoints de ferramentas estão autenticados e seguros
As 5 Verdades da Produção
Verdade 01
Sua fatura de inferência é a menor parte
Verdade 02
95% executam agentes. Metade não consegue rastreá-los completamente.
Verdade 03
A superfície de ferramentas explodiu
Verdade 04
O que você não vê, você não pode governar
Verdade 05
O Paradoxo de 2026: Investimento vs. Priorização de Riscos
Estatística Principal
41%
Consulte os custos pós-uso
83%
Consulte a amplificação de tokens
78%
possuem mais de 6 endpoints de ferramentas
56%
não possuem uma camada de controle completa
#1
Expansão de ferramentas = investimento e risco
O Que Significa
Custos ocultos — orquestração, chamadas de ferramentas, novas tentativas — se acumulam invisivelmente
Loops agentivos multiplicam custos e riscos de formas que o monitoramento pontual não detecta
A proliferação de MCPs/ferramentas superou os frameworks de segurança e controle de acesso
O registro fragmentado cria lacunas de conformidade mesmo em setores regulamentados
As organizações estão acelerando sua própria exposição com pleno conhecimento
Que Responderam

Mais de 200 Líderes de IA Empresarial,
‍Todos com Agentes em Produção

Todos os entrevistados confirmaram implementações de agentes de IA em produção. Nenhuma equipe apenas com POCs. Nenhum entrevistado com apenas planos. Estas são as pessoas que gerenciam riscos reais de produção, neste exato momento.
Distribuição por Indústria
Distribuição por Indústria
34%
Serviços Financeiros
22%
Saúde e Ciências da Vida
12%
Varejo e Consumo
11%
Manufatura e Indústria
10%
Outros
11%
Distribuição por Função de Cargo
VP/SVP/EVP de Engenharia ou IA
38%
Diretor / Diretor Sênior de IA
29%
CTO / CIO / CDO / CAIO
18%
Diretor de Plataforma de IA / ML
15%
Distribuição da Receita da Empresa
US$ 1B+ (Grande Empresa)
44%
US$ 250M – US$ 1B (Médio Mercado)
31%
US$ 50M – US$ 250M (Crescimento)
18%
Abaixo de US$ 50M (Scale-up)
7%
Colaboradores Nomeados
Cada citação destacada é atribuída a uma pessoa real, com cargo e empresa verificados. Sem pesquisas anónimas mascaradas de pesquisa.
Respondentes Apenas em Produção
Todos os participantes confirmaram implementações ativas de agentes de IA. Não em fase de planeamento, nem em piloto — mas em produção, com custos reais e exposição a riscos.
Estatísticas Derivadas de Dados Brutos
Cada percentagem é calculada diretamente a partir das respostas da pesquisa. Nada foi extrapolado, inferido ou arredondado para criar uma manchete melhor.
Sem Viés de Fornecedor
Os respondentes não eram clientes. As perguntas foram elaboradas para identificar problemas, não para validar soluções. Os resultados negativos não foram amenizados.
Verdade da Produção #01

Sua fatura de inferência é a menor parte do problema

O custo de inferência é uma parcela minoritária
A fatura de inferência, apesar de ser a métrica mais visível, representa apenas 15–20% do custo total de produção de IA.
A maioria dos custos está oculta na complexidade do sistema
Os ~80% restantes dos custos surgem de camadas menos visíveis, como sobrecarga de orquestração, cadeias de chamadas de ferramentas, geração de embeddings, loops de repetição e esforço de engenharia para depurar comportamento não determinístico.
A visibilidade de custos é atrasada e reativa
Um significativo 41% das organizações não possuem monitoramento de custos em tempo real, tomando conhecimento das despesas apenas após o uso já ter ocorrido, sem alertas proativos ou controles orçamentários.
Configurações incorretas amplificam dramaticamente os custos ocultos
Erros como um agente executando uma cadeia de 400 chamadas em vez de 4 podem passar despercebidos até os ciclos de faturamento, levando a estouros de custos inesperados e substanciais.
Práticas avançadas de visibilidade definem a maturidade do controle de custos
Empresas com melhor gestão de custos transitaram da análise de faturamento pós-uso para o rastreamento em nível de token em toda a pilha de IA, permitindo uma supervisão granular e proativa.
Trajetória de Gastos em 2026
Crescendo agressivamente (>30%)
42%
Crescendo moderadamente (10–30%)
39%
Estável ou em consolidação
19%
Visibilidade de Custos de IA
Após o uso (faturamento pós-uso)
41%
Visibilidade parcial em tempo real
35%
Rastreamento completo em tempo real no nível do token
24%
80%
Custos Ocultos
Os 80% restantes se escondem em sobrecarga de orquestração, cadeias de chamadas de ferramentas, geração de embeddings, novas tentativas e depuração de comportamento não determinístico.
Organizações relatam aumentos orçamentários em 2026
81%
Gastos com IA em Crescimento
61%
Controles de Gastos em vigor
Sem limites de gastos ou de taxa de qualquer tipo em todas as implantações de IA
Fatura de Inferência
Engana
01
Verdade
Riscos de Má Configuração
41%
Falta de Tempo Real
Visibilidade
Das organizações só veem os custos de IA após o uso, sem alertas em tempo real ou controles orçamentários implementados.
DO CAMPO
O que mais nos surpreendeu sobre os custos de GenAI em produção: a inferência pode explodir 10x além dos custos de treinamento, e o inchaço do contexto se multiplica rapidamente — aumentando a latência no processo. A proliferação de modelos criou uma sobrecarga significativa de orquestração — coordenar múltiplos modelos eleva os custos de computação e as taxas de erro, enquanto a proliferação não gerenciada introduz atrito no fluxo de dados que se agrava com o tempo.
Bijit Ghosh
Engenharia
Wells Fargo
Em pilotos, o custo parece linear e previsível — uso de API, alguns engenheiros, infraestrutura modesta. Em produção, o custo torna-se não linear e sistêmico. Os gastos com inferência crescem mais rápido do que o esperado à medida que o uso aumenta, mas isso é apenas uma parte. A maior surpresa é o quanto de custo está em torno do modelo: orquestração, monitoramento, controles de segurança, revisões de conformidade, integração com sistemas legados e supervisão humana contínua.
Mukta Maheshwari
AVP Engenharia
State Street
Verdade da Produção #02

95% Executam Agentes. Metade Não Consegue Rastrear Completamente Para Onde Vão.

A IA agentiva agora é o padrão
A IA agentiva passou de um conceito para um padrão estabelecido: quase todas as empresas nesta pesquisa executam agentes autônomos em produção que coordenam tarefas, chamam ferramentas e tomam decisões sem confirmação humana a cada passo.
Fluxos de trabalho com agentes criam longas cadeias de chamadas
Quando um agente é executado, ele não faz uma única chamada de modelo; ele cria uma cadeia de ações — prompt, chamada de ferramenta, recuperação, novo prompt, decisão — e cada elo pode amplificar o uso de tokens e o custo.
Falta de inspeção de cadeia em tempo real
A maioria das organizações não consegue inspecionar essa cadeia em tempo real. Apenas cerca de metade possui a infraestrutura de rastreamento para ver as decisões dos agentes passo a passo à medida que ocorrem.
Adoção impulsionada por ganhos reais de produtividade
A curva de adoção tem sido acentuada e é impulsionada principalmente por ganhos reais de produtividade, não apenas por experimentação.
Não apenas uma questão de custo, mas também de conformidade
Essa falta de visibilidade não é apenas um problema de custo; para indústrias regulamentadas, torna-se um problema de conformidade e auditabilidade com sérias consequências.
95%
Agentes em
Produção
Confirmado o uso de agentes de IA em ambientes de produção reais
83%
Amplificação de Tokens em Fluxos de Trabalho Agênticos
Observam amplificação significativa de tokens, com cadeias de agentes consumindo 3 a 15 vezes os tokens esperados
Visibilidade do Custo de IA
Rastreamento completo de agente passo a passo
46%
Rastreamento parcial (apenas no nível de saída)
49%
Nenhum rastreamento estruturado implementado
5%
83%
 Ver Token
Amplificação
83% dos entrevistados observam a amplificação de tokens, onde uma tarefa que deveria custar cerca de 1.000 tokens acaba consumindo 8.000, 15.000 ou mais através da cadeia.
Um agente não faz uma única chamada de modelo; ele cria uma cadeia de ações — prompt, chamada de ferramenta, recuperação, novo prompt, decisão — amplificando o uso e o custo dos tokens.
Agentes Criam Cadeias de Chamadas Longas
61%
Sem Limites de Gastos
61% relatam não haver limites de gastos em fluxos de trabalho agentes, o que significa que um loop de agente descontrolado não possui condição de parada automatizada.
Sem Tempo Real
Inspeção de Cadeia
02
Verdade
IA Agente É
Agora o Padrão
Risco de Conformidade e Auditoria
Essa falta de visibilidade não é apenas um problema de custo; para indústrias regulamentadas, é um problema de conformidade e auditabilidade com sérias consequências.
DO CAMPO
A proliferação inicial de modelos criou duplicação e observabilidade limitada. Mitigamos isso construindo uma biblioteca centralizada de LLMs para abstrair o acesso de provedores e padronizar a telemetria. Embora isso tenha melhorado significativamente a governança e o controle de custos, introduziu algum atrito em termos de experimentação mais lenta e dependência da equipe de plataforma para novas integrações de modelos.
Karan Kakwani
Engenharia de Aprendizado de Máquina
Apollo.io
O verdadeiro choque foi que os custos de inferência representam apenas cerca de 15–20% do gasto total; os outros 80% estão escondidos em pipelines de dados, ciclos de avaliação, remediação de desvios e trabalho de integração que nenhum projeto piloto jamais revela. Essencialmente, financiamos um item visível e herdamos quatro invisíveis.
Dmytro Zhorov
VP de Tecnologia
EPAM Systems
À medida que passamos de interações de turno único para pipelines autônomos de várias etapas, o raio de impacto de uma má decisão cresce rapidamente. Ainda não temos o equivalente a um disjuntor — algo que detecte quando um agente está prestes a fazer algo que não deveria, em pleno voo. As ferramentas de segurança tradicionais não foram construídas para isso e estamos, de certa forma, improvisando.
Anônimo
Engenharia de ML
Daugherty Enterprises
Verdade de Produção #03

A superfície de ferramentas explodiu antes que ‍ninguém estava pronto

A superfície de ferramentas explodiu primeiro
O Protocolo de Contexto do Modelo e as APIs de chamada de ferramentas deram aos agentes de IA acesso total a bancos de dados, APIs, serviços internos e sistemas externos, mas não vieram com nenhuma estrutura de governança para quando cada equipe começa a conectar seus próprios endpoints.
Explosão de endpoints de ferramentas ativos
78% das empresas agora têm seis ou mais endpoints de ferramentas em uso ativo, transformando cada endpoint em uma superfície de ataque, superfície de cobrança e caminho de acesso a dados independentes.
Endpoints como superfícies independentes de ataque/cobrança
Esses endpoints de ferramentas não são apenas “integrações inteligentes”; quando chamados por um agente, eles podem acessar dados de clientes, acionar processos subsequentes ou incorrer em custos de API de terceiros, e isso se multiplica por dezenas de equipes, centenas de agentes e milhares de chamadas diárias.
Grande lacuna entre inventário de ferramentas e revisão de segurança
Existe uma lacuna significativa e em grande parte não medida entre o inventário real de ferramentas de uma empresa e a revisão de segurança desse inventário.
Lacuna de governança do MCP
A lacuna de governança do MCP significa que as ferramentas para conexões agente-sistema escalaram muito mais rápido do que a capacidade organizacional para revisá-las, aprová-las e auditá-las.
78%
Endpoints de Ferramentas Ativos por Organizações
Possuem 6 ou mais endpoints ativos de ferramentas/MCP em sistemas de IA
51%
Confiança na Autenticação nos Endpoints de ferramentas
Não é possível confirmar se todos os endpoints de ferramentas estão devidamente autenticados
Endpoints de Ferramentas Ativos por Organizações
6–15 endpoints
44%
16+ endpoints
34%
2–5 endpoints
22%
78%
6+ Endpoints
78% das empresas agora têm seis ou mais endpoints de ferramentas em uso ativo, cada um atuando como uma superfície de ataque, superfície de faturamento e caminho de acesso a dados independentes.
Existe uma lacuna significativa, em grande parte não medida, entre o inventário de ferramentas de uma empresa e sua revisão de segurança de
esse inventário.
Lacuna:
Inventário vs.
Revisão de Segurança
51%
Não Confirmado
51% não conseguem confirmar se todos os endpoints das ferramentas estão devidamente autenticados e com controle de acesso; para os outros 49%, "confirmado" muitas vezes significa "achamos que sim", e não "verificado sistematicamente".
03
Verdade
Endpoints como
Ataque e Faturamento
Superfícies
MCP
Lacuna de Governança
A lacuna de governança do MCP significa que as ferramentas para conexões agente-sistema escalaram muito mais rápido do que a capacidade da organização de revisá-las, aprová-las e auditá-las.
DO CAMPO
Existem algumas fricções operacionais causadas pela proliferação de modelos na organização — modelos e ferramentas diferentes produzindo resultados distintos ou até contraditórios, riscos regulatórios e de conformidade, problemas de produção ao passar de um protótipo para um modelo de produção em massa, além de um impacto na eficiência.
Anônimo
Engenheiro Principal
Intel
Também complicou a gestão de custos e a observabilidade. O uso da API e as cargas de trabalho da GPU cresceram em paralelo, e sem um rastreamento unificado, tornou-se mais difícil atribuir gastos ou medir o ROI no nível do caso de uso. No lado da governança, termos de licenciamento e políticas de tratamento de dados variados entre os modelos exigiram ciclos de revisão adicionais.
Omkar Basarikatti
Engenharia de ML
Acceldata
Verdade da Produção #04

O que você não vê, você não pode governar

76% não possuem logging unificado
76% das organizações não possuem um registro (logging) totalmente unificado em todos os seus modelos de IA e fluxos de trabalho de agentes. Modelos diferentes registram em sistemas diferentes, as decisões dos agentes não são correlacionadas com os logs de inferência, e não há uma visão única do que a pilha de IA completa fez em um determinado dia — um pesadelo para CISOs e oficiais de conformidade por trás das demonstrações brilhantes.
Nenhuma visão única da pilha de IA
Como os logs são isolados, a cadeia completa de comportamento da IA (do prompt à decisão do agente e à chamada do modelo) não pode ser reconstruída em um único lugar, tornando a investigação de incidentes, a atribuição de custos e os relatórios de conformidade extremamente frágeis.
Nenhum ponto de aplicação universal
Sem essa camada central, não há um único lugar para aplicar políticas de prompt, aplicar filtros de conteúdo universalmente, direcionar o tráfego entre modelos por custo ou capacidade, ou registrar sistematicamente as decisões para auditoria. Cada modelo é acessado diretamente, muitas vezes com a mesma chave de API e registro mínimo.
Acesso direto ao modelo é um risco
O acesso direto e não mediado aos modelos significa que as políticas são implementadas de forma ad hoc, os limites de segurança são inconsistentes e o mesmo padrão vulnerável se repete entre equipes e ferramentas.
Auditorias já apontam isso como uma constatação
Vários líderes empresariais nesta pesquisa disseram que as auditorias de conformidade já estão evidenciando a falta de log e controle unificados de IA como um achado significativo, forçando a atenção e a alocação de recursos.
76%
Falta de log totalmente unificado em todos os modelos e fluxos de trabalho de IA
56%
Não possuem uma camada de controle centralizada para acesso à IA e aplicação de políticas
Distribuição da Cobertura de Log
Totalmente unificado (todos os modelos + agentes)
24%
Parcial (alguns modelos com log)
61%
Log estruturado mínimo ou inexistente
15%
Principais Preocupações de Governança Citadas
Vazamento de dados / Exposição de PII em prompts
1º
Falta de trilha de auditoria para decisões do modelo
2º
Nenhuma fiscalização de políticas entre usuários e modelos
3º
76%
Falta Unificada
Registro
76% das organizações não possuem um registro totalmente unificado entre modelos de IA e fluxos de trabalho de agentes, então cada sistema registra separadamente e o comportamento não pode ser reconstruído como um todo.
Sem logs unificados, não há uma visão única do que a pilha completa de IA fez em um determinado dia, tornando a análise de incidentes e a elaboração de relatórios de conformidade altamente frágeis.
Sem Visão Única
da Pilha de IA
56%
Falta Central
Camada de Controle
56% das empresas não possuem uma camada de controle centralizada entre os usuários ou agentes e os modelos que eles chamam, portanto, não há um ponto comum de fiscalização de políticas.
Não Universal
Fiscalização
Pontos
04
Verdade
Modelo Direto
Acesso É Arriscado
Conformidade
Consequências
Em setores regulamentados como finanças, saúde e seguros, essa lacuna tem consequências diretas para a conformidade e enfraquece a base por trás de demonstrações de IA impressionantes.
DO CAMPO
A proliferação de modelos aumenta a complexidade da avaliação, uma vez que as comparações de desempenho entre provedores e versões de modelos não são padronizadas. As revisões de governança e controle de acesso demoram mais à medida que a área de superfície se expande.
Ameer Azam
Cientista de Dados
Pixis.ai
A proliferação de modelos desencadeia o caos de "FinOps" e segurança, tornando quase impossível rastrear o ROI por funcionalidade ou aplicar salvaguardas de segurança consistentes em toda a organização.
Lucas Hendrich
Diretor de Tecnologia
Forte Group
Gerenciar tantos modelos tornou as coisas mais complicadas no dia a dia. É mais difícil acompanhar as atualizações, garantir que tudo funcione em conjunto e manter a consistência entre as equipes. Isso definitivamente atrasa as coisas e adiciona trabalho extra.
Velia Carboni
Vice-Presidente Executivo e Diretor de Transformação Digital
VF Corporation
Verdade da Produção #05

O Paradoxo de 2026: ‍‍
Expandindo para a Lacuna

Expansão do ecossistema de ferramentas como principal prioridade
A expansão do ecossistema de ferramentas — adicionando mais servidores MCP, conectando mais sistemas internos a agentes de IA e interligando mais APIs empresariais — é a prioridade de investimento nº 1, citada por 27% dos entrevistados.
Pressão competitiva para expandir
Organizações que conectam mais ferramentas, automatizam mais fluxos de trabalho e dão aos agentes maior alcance criarão vantagens cumulativas sobre aquelas que esperam, impulsionadas por uma forte pressão competitiva.
Cada nova ferramenta é um item do backlog de governança
Cada nova conexão de ferramenta é também uma nova entrada no backlog de governança — um novo endpoint que deve ser autenticado, registrado, auditado e protegido. Esse backlog já está atrasado.
Construir primeiro a superfície da ferramenta cria uma responsabilidade estrutural
Eles estão implementando um gateway de IA centralizado — uma camada que vê todas as chamadas de modelo, aplica todas as políticas e registra todas as decisões — e então expandindo a superfície da ferramenta sobre ele, e não o contrário.
A responsabilidade aumenta a cada integração
Essa responsabilidade torna-se mais difícil de remediar a cada nova integração, à medida que a superfície cresce e se torna mais fragmentada.
27%
PRIORIDADE DE INVESTIMENTO Nº 1 EM 2026
Expansão do Ecossistema de Ferramentas
Mais servidores MCP. Mais APIs internas conectadas a agentes. Mais endpoints de ferramentas dando à IA maior alcance nos sistemas empresariais. É para cá que o orçamento está indo.
31%
#1 FATOR DE RISCO EM 2026
Segurança da Superfície de Ferramentas
Proliferação descontrolada de ferramentas, endpoints não autenticados e nenhuma camada central de aplicação. Aquilo em que as empresas estão a investir é também o que tira o sono aos seus CISOs.
2026
Paradoxo Definidor
A mesma capacidade em que as empresas planeiam investir mais agressivamente é também o seu maior risco declarado, definindo o panorama da IA em 2026.
Elas implementam um gateway de IA centralizado, uma camada que vê todas as chamadas de modelo, aplica todas as políticas e regista todas as decisões, e só depois expandem a superfície de ferramentas sobre ele.
Construindo a Camada de Controlo Primeiro
Vencedoras
As Empresas Agem
De Forma Diferente
Empresas que navegam com sucesso neste paradoxo constroem a infraestrutura de controlo antes de expandir, não depois.
A Responsabilidade Aumenta
com Cada
Integração
05
Verdade
Ecossistema de Ferramentas
Prioridade de Expansão
Governança
A Pressão Chega
Tarde Demais
Quando a pressão externa de governança chega, a superfície das ferramentas é muito grande e fragmentada para ser abordada de forma rápida ou coerente.
DO CAMPO
Fazendo diferente? Implementando uma governança unificada de GenAI com rastreamento de custos em tempo real, controles de acesso baseados em políticas e observabilidade centralizada em modelos e ferramentas.
Kumar Gautam
Arquiteto Principal
Pure Storage
Estamos estabelecendo infraestrutura compartilhada, estruturas de governança e tomada de decisão clara em relação ao uso de modelos, controle de acesso e responsabilidade pelos custos. Também estamos priorizando aceleradores repetíveis em vez de soluções pontuais, para que cada implementação bem-sucedida se torne um modelo reutilizável para uma expansão mais rápida em toda a organização.
Deepak MK
VP de Ciência de Dados
Examroom AI
Prioridades de Investimento para 2026

O Que os Líderes Empresariais Estão Fazendo a Respeito

Apesar dos desafios, os dados mostram um claro impulso em torno de investimentos específicos
É para cá que o orçamento de IA empresarial está fluindo em 2026
27%
Expansão do ecossistema de ferramentas
25%
Mais Agentes
14%
Camada de Controle Centralizada
12%
Mais Modelos
10%
Aplicação de Segurança
10%
Visibilidade de Custos
VOZES ADICIONAIS
Passamos de avaliar modelos para avaliar a infraestrutura em torno dos modelos. O modelo é quase uma commodity — o que diferencia a produção em escala é o roteamento, o registro, o controle de custos e a capacidade de trocar sem reescrever suas aplicações.
Daniel Shir
VP de Engenharia
Via Transportation
Operamos uma pilha de modelos híbrida — alguns proprietários, alguns de código aberto, alguns ajustados. A única maneira sensata de gerenciar isso é com uma camada de gateway unificada. Sem ela, você precisaria de uma integração diferente, uma abordagem de registro diferente, um modelo de custo diferente para cada um. Isso não escala.
Lucas Hendrich
CTO
Forte Group
Vozes em Destaque

Os Líderes Que Contribuíram Para Este Relatório

Alguns profissionais cuja profundidade de conhecimento impulsionou as cinco verdades de produção — desde bancos globais
desde a navegação pela conformidade até startups nativas de IA que constroem a governança do zero.
Alan Chan
Vice-Presidente
TI
Maior Risco de IA em 2026?
Complexidade arquitetônica  
Não são simplesmente solicitações × preço. Os custos disparam devido ao preenchimento de contexto de prompts mais longos do que o esperado, rastros de ferramentas, loops de agente multi-etapas, tentativas e mecanismos de fallback.
Prioridade
Expansão de Ferramentas
Linda Hermer
CEO
Maior Risco de IA em 2026?
Não conformidade regulatória
Em comparação com a IA generativa, tem sido desafiador (para dizer o mínimo) gerenciar a segurança com sistemas de IA agênticos. Um problema são os agentes com permissões excessivas, aos quais é frequentemente concedido acesso excessivo a bancos de dados internos, aplicativos SaaS e APIs.
Prioridade
Expansão de Ferramentas
Satish Tatini
Vice-Presidente
VF Corporation
Maior Risco de IA em 2026?
Complexidade arquitetônica
Percebemos que as entradas de usuário podem facilmente conter conteúdo malicioso ou sensível (como injeção de prompt ou tentativas de exfiltração de dados), e o modelo não sabe inerentemente o que é seguro ou não. Isso o torna um ponto fraco, especialmente quando o modelo está conectado internamente.
Prioridade
Mais Modelos
Balaji
CTO
Maior Risco de IA em 2026?
Exposição de segurança
Custo, segurança e treinamento estão entre os principais aspectos onde temos visto atrito devido à proliferação crescente de modelos.
Prioridade
Mais Agentes
Kumar Gautam
Kumar Gautam
Maior Risco de IA em 2026?
Imprevisibilidade de custos
O risco da IA Generativa em 2026 pode ser a falta de visibilidade e controle unificados entre as camadas de modelo, ferramenta e fluxo de trabalho — levando a uma aplicação inconsistente de políticas e lacunas de auditoria.
Prioridade
Camada de Controle Centralizada
Daniel Shir
Daniel Shir
Maior Risco de IA em 2026?
Exposição de segurança
Precisávamos criar uma infraestrutura de testes para garantir que as mudanças e desvios de modelo resultem, em última análise, em um resultado relativamente determinístico.
Prioridade
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As 5 descobertas que mudarão a forma como você pensa sobre a infraestrutura de IA
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Mais de 200 organizações · Todas com IA em produção

Toda a Comunidade por Trás Desta Pesquisa

Omkar Basarikatti
Engenheiro de ML
Balaji
Diretor de Tecnologia
Daniel Shir
VP de Engenharia
Holt Calder
Diretor de Analytics
Lucas Hendrich
Diretor de Tecnologia
Srinivas Bangalore
SVP de IA
Anônimo
Engenheiro Principal
Bijit Ghosh
 Engenharia
Mukta Maheshwari
Engenheiro de Software AVP
Karan Kakwani
Engenheiro de ML
Kumar Gautam
Arquiteto Principal
Dmytro Zhorov
VP de Tecnologia
Satish Tatini
VP de Dados e Digital
Ameer Azam
Cientista de Dados
Jelena Aleksic
Líder de Ciência de Dados
Alan Chan
Vice-Presidente de TI
Amit Agarwal
VP de IA e Dados
Velia Carboni
EVP e CDTO
Grupo de Respondentes
Mais de 200 respondentes de diversas indústrias lideram iniciativas de IA
Automotivo
Saúde
Seguros
Logística
Mídia e Editoração
+ mais

A Camada Que Torna o Resto Disto Gerenciável

Em todas as cinco verdades de produção, um único padrão estrutural separa as empresas que gerenciam esses desafios daquelas que os acumulam. Um gateway de IA centralizado — uma camada que se interpõe entre suas equipes, seus agentes e cada endpoint de modelo e ferramenta — torna a atribuição de custos possível, torna a governança aplicável, torna a segurança auditável e permite que você realmente navegue pelo paradoxo de expandir para o risco. Sem ele, cada novo modelo que você adiciona e cada nova ferramenta que você conecta torna o sistema geral mais difícil de gerenciar. Com ele, o oposto é verdadeiro.
É para isso que o Gateway de IA da TrueFoundry foi desenvolvido — não como uma camada de abstração, mas como o plano de controle operacional que a IA empresarial em escala realmente exige.
200+
Líderes empresariais que compartilharam sua experiência de produção para esta pesquisa
18+
Setores representados, desde serviços financeiros até saúde e tecnologia
5
Verdades da produção — padrões consistentes o suficiente em todo o conjunto de dados para serem considerados universais
Metodologia da Pesquisa

Sobre Esta Pesquisa

200+
Total de respostas recebidas. A análise para este relatório é baseada em  respostas verificadas de implementações de produção empresariais confirmadas.
32
Dimensões da pesquisa abrangendo acesso a modelos, fluxos de trabalho agentivos, visibilidade de custos, endpoints de ferramentas, postura de segurança, governança e prioridades para 2026.
Mar–Abr 2026
Período da pesquisa. Todos os respondentes são profissionais corporativos (nível de VP ou superior, ou colaboradores individuais seniores com responsabilidade direta pela produção) em organizações com implementações ativas de IA.
Aviso de Divulgação e Privacidade do Respondente
Os indivíduos e organizações apresentados neste relatório participaram voluntariamente como líderes de pensamento independentes e profissionais de GenAI empresarial. Todas as respostas foram coletadas por meio de uma pesquisa estruturada projetada especificamente para capturar experiências e perspectivas de profissionais — nenhuma informação proprietária, confidencial ou comercialmente sensível da empresa foi solicitada ou incluída. Logotipos e afiliações de empresas são exibidos unicamente para indicar o contexto profissional do respondente no momento da pesquisa e não implicam endosso organizacional de quaisquer descobertas, produtos ou serviços aqui mencionados. Os respondentes que não forneceram consentimento explícito para serem identificados foram anonimizados. Qualquer semelhança de perfis anonimizados com indivíduos específicos é mera coincidência.