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A TrueFoundry anuncia a aquisição da Seldon AI, expandindo sua Plataforma de Controle para IA Empresarial. Comunicado oficial completo →

IA Empresarial · Abril de 2026

5 Verdades da Produção que Líderes de IA Empresarial Aprenderam a Duras Penas

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 empresariais
18+
Setores representados
95%
Agentes em produção
81%
Gastos com IA crescendo este ano
04
05
Verdades
01
03
05
01
Verdade
Sua conta de inferência é a menor parte do problema
03
Verdade
A superfície 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 eles vão.
04
Verdade
O que você não vê, você não pode governar.
Mais de 200 organizações · Todas com IA em produção

Líderes de pensamento que contribuem

Gerente Sênior de ML
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Estive em uma conferência há três semanas e uma apresentadora do Google encerrou sua palestra com algo que realmente me marcou — 'Esta é a pior versão que os modelos jamais terão.' E isso diz muito por causa do grau de mudança. Mesmo que parássemos aqui, isso já teria sido disruptivo. Eu tendo a ser um dos profissionais de aprendizado de máquina mais céticos que conheço — eu tento aplicar o aprendizado de máquina ao menor número possível de problemas, de forma contraintuitiva. Tive uma série desses momentos com mais frequência com esta tecnologia do que com outras.
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VP de Engenharia
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Acho que todo mundo que já usou modelos de IA se deparou com a questão do custo em algum momento. Ouvi muitas histórias sobre disparada de custos, 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 processados pelo sistema e, de repente, os custos de IA dispararam.
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SVP de Dados
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Quando a nuvem surgiu pela primeira vez, todos foram atingidos pela mesma ideia — não teremos mais CapEx, não há mais infraestrutura local, tudo vai para a nuvem. E então começaram a olhar para os custos da nuvem e o OpEx simplesmente aumentou loucamente. Será uma curva de aprendizado e tanto 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.
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Vozes em Destaque

Vozes do Campo

Profissionais que estão liderando o avanço da GenAI em todo o ecossistema
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O maior atrito é a inconsistência: diferentes equipes executando diferentes modelos sem padrões de avaliação compartilhados, o que significa saídas que não podem ser comparadas e integrações que continuam quebrando nas atualizações. Tivemos que construir governança retroativamente em torno de mais de 10 modelos em vez de projetá-la antecipadamente, e essa dívida se manifesta como latência em cada ciclo de entrega.
VP Líder de Tecnologia
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O maior atrito da proliferação de modelos é a perda de padronização. Quando várias equipes gerenciam modelos independentemente, a governança se fragmenta, a observabilidade é inconsistente e a confiabilidade da produção é prejudicada. Isso cria custos ocultos na forma de infraestrutura duplicada, resolução de incidentes atrasada e tempo de valorização mais lento para novas iniciativas de IA. Também aumenta o risco de negócios.
VP de Ciência de Dados
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Sobre o que será diferente em 2026 - Fluxos de trabalho e soluções baseados em agentes para problemas como 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.
Diretor de Data Analytics
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Existem dois grandes problemas que enfrentamos devido ao maior número de modelos. Primeiro, para 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 via APIs não expirem. Isso se torna um problema porque muitas equipes usam modelos externos para suas próprias tarefas e, portanto, é difícil encontrar uma forma coordenada de atualizá-los quando uma nova versão é lançada e a versão anterior é descontinuada. Os fornecedores nos enviam e-mails e, então, repassamos as informações em reuniões para atualizar e testar as novas versões.
Engenheiro de ML/IA
Declaração e Aviso de 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. Os logotipos e afiliações das 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 deram consentimento explícito para serem identificados foram anonimizados. Qualquer semelhança de perfis anonimizados com indivíduos específicos é mera coincidência.

Resumo Executivo

A IA empresarial cruzou o limiar da produção. Os orçamentos estão crescendo em todas as áreas, e o acesso a modelos nunca foi tão fácil. Mas, por trás desse impulso, um cenário mais complicado está se formando.

As ferramentas que as empresas escolheram pela velocidade 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 em operação.
41%
Veem os custos de inferência apenas após o uso — sem visibilidade em tempo real
76%
Falta de registro (logging) totalmente unificado em todos os modelos e agentes
51%
Não é possível confirmar que todos os endpoints das ferramentas estão autenticados e seguros
a
Blue checkmark icon on a white background, symbolizing verification and approval in a digital interface.
Verdade 01
O custo da sua inferência é a menor parte
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Verdade 02
95% executam agentes. Metade não consegue rastreá-los por completo.
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Verdade 03
A superfície de ferramentas explodiu
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Verdade 04
O que não se vê, não se governa
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Verdade 05
O Paradoxo de 2026: Priorização de Investimento vs. Risco
Estatística Principal
41%
veem custos pós-utilização
83%
veem amplificação de tokens
78%
têm mais de 6 endpoints de ferramentas
56%
não têm uma camada de controlo completa
#1
Expansão de ferramentas = investimento e risco
O que significa
Custos ocultos — orquestração, chamadas de ferramentas, novas tentativas — acumulam-se invisivelmente
Loops agênticos multiplicam custos e riscos de maneiras que o monitoramento pontual não detecta
A proliferação de MCPs/ferramentas superou as estruturas 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 aspirações. Estas são as pessoas que gerenciam riscos reais de produção, neste exato momento.
Three stacked orange cubes on pale background, representing blocks or storage containers in a simple graphic.
Distribuição por Indústria
Tecnologia e SaaS
34%
Serviços Financeiros
22%
Saúde e Ciências da Vida
12%
Varejo e Consumo
11%
Manufatura e Indústria
10%
Outros
11%
Three interconnected blue cube blocks stacked pyramidally on a white background forming a cohesive structure.
Distribuição de Funções
VP/SVP/EVP de Engenharia ou IA
38%
Diretor / Diretor Sênior de IA
29%
CTO / CIO / CDO / CAIO
18%
Líder de Plataforma de IA / ML
15%
Three interconnected purple cubes stacked pyramidally on a white background forming a geometric shape structure.
Distribuição da Receita da Empresa
Mais de US$ 1 bilhão (Grande Empresa)
44%
US$ 250 milhões – US$ 1 bilhão (Médio Porte)
31%
US$ 50 milhões – US$ 250 milhões (Crescimento)
18%
Abaixo de US$ 50 milhões (Scale-up)
7%
Orange icon of two arms with three circles above representing people or support team collaboration.
Colaboradores Nomeados
Cada citação destacada é atribuída a uma pessoa real, com cargo e empresa verificados. Nenhuma pesquisa anônima disfarçada de pesquisa.
Orange icon of a person with an orange shield beside them on a white background.
Entrevistados Somente em Produção
Todos os participantes confirmaram implantações ativas de agentes de IA. Não em planejamento, nem em piloto — em produção, com exposição real a custos e riscos.
Orange arrow pointing up to a cluster of orange circles on a white background growing upward.
Estatísticas Derivadas de Dados Brutos
Cada porcentagem é calculada diretamente a partir das respostas da pesquisa. Nada foi extrapolado, inferido ou arredondado para criar uma manchete melhor.
Three people icons in orange color with corners framing them on a white background together.
Sem Viés de Fornecedor
Os entrevistados não eram clientes. As perguntas foram elaboradas para identificar problemas, não para validar soluções. As descobertas negativas não foram amenizadas.
Verdade da Produção #01

Sua fatura de inferência é a menor parte do problema

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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.
Blue checkmark icon on a white background, symbolizing verification and approval in a digital interface.
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.
Blue checkmark icon on a white background, symbolizing verification and approval in a digital interface.
A visibilidade dos custos é atrasada e reativa
Um significativo 41% das organizações não possui monitoramento de custos em tempo real, tomando conhecimento das despesas apenas depois que o uso já ocorreu, sem alertas proativos ou controles orçamentários.
Blue checkmark icon on a white background, symbolizing verification and approval in a digital interface.
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 custo inesperados e substanciais.
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Práticas avançadas de visibilidade definem a maturidade no controle de custos
Empresas com melhor gestão de custos transitaram da análise de faturamento post-hoc para o rastreamento em nível de token em toda a pilha de IA, permitindo uma supervisão granular e proativa.
Three interconnected blue cube blocks stacked pyramidally on a white background forming a cohesive structure.
Trajetória de Gastos em 2026
Crescendo agressivamente (>30%)
42%
Crescendo moderadamente (10–30%)
39%
Estável ou em consolidação
19%
Three interconnected blue cube blocks stacked pyramidally on a white background forming a cohesive structure.
Visibilidade de Custos de IA
Donut chart divided into three distinct purple sections on a white background for data visualization purposes.
Após o uso (faturamento post-hoc)
41%
Visibilidade parcial em tempo real
35%
Rastreamento completo em tempo real em nível de token
24%
80%
Custos Ocultos
Os 80% restantes estão ocultos em sobrecarga de orquestração, cadeias de chamadas de ferramentas, geração de embeddings, retentativas 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 implementações 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
Two blue quotation mark icons on white background for citation and dialogue representation purposes.
Nós orçamos para inferência. Não orçamos para as vinte chamadas de ferramenta que cada inferência gera. No terceiro mês, estávamos quatro vezes acima do planejado e ainda não conseguíamos dizer qual fluxo de trabalho era o responsável.
Vice-Presidente de Engenharia
Two blue quotation mark icons on white background for citation and dialogue representation purposes.
A história dos custos ocultos é real. Recuperação, incorporação, orquestração — cada um é pequeno. Juntos, eles são o seu orçamento real de IA. Tivemos que reconstruir nosso modelo de atribuição de custos inteiramente antes que pudéssemos tomar quaisquer decisões de investimento sólidas.
Diretor de Engenharia de IA
Verdade da Produção #02

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

Blue checkmark symbol on a white background, within a blue hexagonal shape outline.
A IA Agentiva agora é o padrão
A IA Agentiva passou de um conceito para um padrão: 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.
Blue checkmark symbol on a white background, within a blue hexagonal shape outline.
Fluxos de trabalho agentivos 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.
Blue checkmark symbol on a white background, within a blue hexagonal shape outline.
Falta de inspeção da cadeia em tempo real
A maioria das organizações não consegue inspecionar esta cadeia em tempo real. Apenas cerca de metade possui a infraestrutura de rastreamento para ver as decisões do agente passo a passo à medida que acontecem.
Blue checkmark symbol on a white background, within a blue hexagonal shape outline.
Adoção impulsionada por ganhos reais de produtividade
A curva de adoção tem sido acentuada e é impulsionada principalmente por ganhos genuínos de produtividade, não apenas por experimentação.
Blue checkmark symbol on a white background, within a blue hexagonal shape outline.
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
Agentes de IA confirmados em execução em ambientes de produção ativos
83%
Amplificação de Tokens em Fluxos de Trabalho Agênticos
Observe uma amplificação significativa de tokens, com cadeias de agentes consumindo 3 a 15 vezes os tokens esperados
Three blue stacked cubes icon on white background, representing blocks or construction.
Visibilidade de Custos de IA
Blue sections in a donut chart on a white background divided into four parts.
Rastreamento completo passo a passo do agente
46%
Rastreamento parcial (apenas nível de saída)
49%
Nenhuma rastreabilidade estruturada implementada
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 ao longo da cadeia.
Um agente não faz apenas uma chamada de modelo; ele cria uma cadeia de ações — prompt, chamada de ferramenta, recuperação, novo prompt, decisão — amplificando o uso de tokens e o custo.
Agentes Criam Longas Cadeias de Chamadas
61%
Sem Limites de Gastos
61% relatam não ter limites de gastos em fluxos de trabalho de IA agente, o que significa que um loop de agente descontrolado não possui uma condição de parada automatizada.
Sem Tempo Real
Inspeção da Cadeia
02
Verdade
A 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
Two blue location pin icons on a white background, indicating geographic markers or map pointers.
Um agente que deveria consultar um
banco de dados acaba chamando-o doze vezes
por causa de um prompt com escopo inadequado. Isso representa doze vezes o custo, doze vezes a latência e visibilidade zero, a menos que você tenha rastreamento adequado.
Chefe de IA
Two blue location pin icons on a white background, indicating geographic markers or map pointers.
Fluxos de trabalho de agentes não são uma única chamada — são conversas com ferramentas. Se você não estiver instrumentando toda a conversa, seus modelos de custo, sua postura de segurança e sua documentação de conformidade são todos baseados em suposições.
Líder de Plataforma de IA
Two blue location pin icons on a white background, indicating geographic markers or map pointers.
Tivemos um agente de atendimento ao cliente que executou 600 chamadas de ferramentas em uma única sessão — um número que nosso monitoramento detectou quatro horas depois. A latência e o custo foram reveladores. O rastreamento em tempo real agora é inegociável para nós.
VP de Engenharia
Verdade da Produção #03

A superfície de ferramentas explodiu antes que ‍ninguém estivesse pronto

Orange checkmark symbol on a white background within an abstract shape.
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 configurar seus próprios endpoints.
Orange checkmark symbol on a white background within an abstract shape.
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 faturamento e caminho de acesso a dados independentes.
Orange checkmark symbol on a white background within an abstract shape.
Endpoints como superfícies independentes de ataque/faturamento
Estes endpoints de ferramentas não são apenas "integrações elegantes"; quando acionados por um agente, eles podem aceder a dados de clientes, desencadear processos a jusante ou incorrer em custos de API de terceiros, e isto multiplica-se por dezenas de equipas, centenas de agentes e milhares de chamadas diárias.
Orange checkmark symbol on a white background within an abstract shape.
Grande lacuna entre o inventário de ferramentas e a revisão de segurança
Existe uma lacuna significativa, em grande parte não medida, entre o inventário real de ferramentas de uma empresa e a revisão de segurança desse inventário.
Orange checkmark symbol on a white background within an abstract shape.
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 de revisá-las, aprová-las e auditá-las.
78%
Endpoints de Ferramentas Ativos por Organização
Têm 6 ou mais endpoints de ferramentas/MCP ativos em sistemas de IA
51%
Confiança de Autenticação em todos os Endpoints de Ferramentas
Não é possível confirmar se todos os endpoints de ferramentas estão devidamente autenticados
Three interconnected orange cubes stacked in a pyramid formation on a pale yellow background.
Endpoints de Ferramentas Ativos por Organização
Donut chart divided into four sections of varying yellow and orange shades on white background.
6–15 endpoints
44%
Mais de 16 endpoints
34%
2–5 endpoints
22%
78%
6+ Endpoints
78% das empresas têm agora seis ou mais endpoints de ferramentas em uso ativo, cada um funcionando como uma superfície de ataque independente, superfície de faturamento e caminho de acesso a dados.
Existe uma lacuna significativa, em grande parte não medida, entre o inventário de ferramentas de uma empresa e a sua revisão de segurança de
esse inventário.
Lacuna:
Inventário vs.
Revisão de Segurança
51%
Não Confirmado
51% não conseguem confirmar que todos os endpoints das ferramentas estão devidamente autenticados e com acesso controlado; 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
Two orange quotation marks on a white background for citation and dialogue indication purposes.
Temos engenheiros conectando ferramentas a agentes mais rápido do que nossa equipe de segurança consegue revisá-los. Isso não é uma falha de processo — é uma lacuna de produto. Não há um sistema que transforme o registro de ferramentas e a revisão de segurança em um único fluxo de trabalho.
Arquiteto Sênior de IA
Two orange quotation marks on a white background for citation and dialogue indication purposes.
O MCP abriu uma porta muito difícil de fechar. Cada novo endpoint de ferramenta é uma nova integração para manter, uma nova política de acesso para aplicar e um novo vetor para vazamento de dados. A velocidade de adoção não deixa tempo para fazer isso corretamente.
Diretor de Engenharia de Plataforma
Verdade da Produção #04

O que você não pode ver,
você não pode governar

Purple verified checkmark icon on white background, symbolizing approval and confirmation in digital interfaces and design.
76% não possuem logging unificado
76% das organizações não possuem registro (logging) totalmente unificado em todos os seus modelos de IA e fluxos de trabalho de agentes. Modelos diferentes registram em sistemas diferentes, decisões de agentes não são correlacionadas com logs de inferência, e não há uma visão única do que a pilha completa de IA fez em um determinado dia — um pesadelo para CISOs e oficiais de conformidade por trás das demos brilhantes.
Purple verified checkmark icon on white background, symbolizing approval and confirmation in digital interfaces and design.
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 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.
Purple verified checkmark icon on white background, symbolizing approval and confirmation in digital interfaces and design.
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 decisões para auditoria. Cada modelo é acessado diretamente, muitas vezes com a mesma chave de API e registro mínimo.
Purple verified checkmark icon on white background, symbolizing approval and confirmation in digital interfaces and design.
Acesso direto ao modelo é um risco
Acesso direto e não mediado aos modelos significa que as políticas são implementadas ad hoc, os limites de segurança são inconsistentes e o mesmo padrão vulnerável se repete entre equipes e ferramentas.
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Auditorias já apontam isso como um achado
Vários líderes empresariais nesta pesquisa disseram que as auditorias de conformidade já estão revelando a falta de registro e controle unificados de IA como um achado significativo, forçando a atenção e a alocação de recursos.
76%
Falta de registro totalmente unificado em todos os modelos e fluxos de trabalho de IA
56%
Não possuem camada de controle centralizada para acesso à IA e aplicação de políticas
Three interconnected purple cubes stacked pyramidally on a white background forming a geometric shape structure.
Análise da Cobertura de Registro
Donut chart with three purple sections on a white background showing data distribution.
Totalmente unificado (todos os modelos + agentes)
24%
Parcial (alguns modelos registrados)
61%
Registro estruturado mínimo ou inexistente
15%
Three interconnected purple cubes stacked pyramidally on a white background forming a geometric shape structure.
Principais Preocupações de Governança Apontadas
Vazamento de dados / Exposição de PII em prompts
1º
Falta de trilha de auditoria para decisões do modelo
2º
Nenhuma aplicação de política entre usuários e modelos
3º
76%
Falta Unificado
Registro
76% das organizações não possuem 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 de IA completa fez em um determinado dia, tornando a análise de incidentes e os 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 usuários ou agentes e os modelos que eles chamam, portanto, não há um ponto comum de aplicação de políticas.
04
Verdade
Modelo Direto
O 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
Two purple quotation marks on a white background, symbolizing quote or citation indicators.
Nossa equipe de conformidade pediu um registro de cada decisão de IA tomada no último trimestre. Tínhamos três sistemas de registro diferentes, nenhum deles se comunicando, e dois modelos que não registravam nada. Aquela auditoria foi um alerta.
Chefe de Infraestrutura de IA
Two purple quotation marks on a white background, symbolizing quote or citation indicators.
Governança não é burocracia — é o que permite avançar mais rápido de forma sustentável. Sem ela, você acumula uma dívida de risco que, eventualmente, paralisa todo o programa quando algo dá errado publicamente.
Líder de Plataforma de IA
Two purple quotation marks on a white background, symbolizing quote or citation indicators.
Executamos modelos para várias seguradoras
clientes. Se não conseguirmos dizer a um cliente exatamente o que o modelo viu, o que decidiu e porquê — perdemos o cliente. A governança não é opcional quando a responsabilidade fiduciária dos dados está no contrato.
Diretor Sênior de Produtos de IA
Verdade da Produção #05

O Paradoxo de 2026: ‍‍
Expandindo Para a Lacuna

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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 #1, citada por 27% dos entrevistados.
Teal checkmark symbol on a white background, within a rounded, six-sided shape icon.
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 forte pressão competitiva.
Teal checkmark symbol on a white background, within a rounded, six-sided shape icon.
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 ponto de extremidade que deve ser autenticado, registrado, auditado e protegido. Esse backlog já está atrasado.
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Construir a superfície da ferramenta primeiro cria um passivo 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 depois expandindo a superfície da ferramenta sobre ele, e não o contrário.
Teal checkmark symbol on a white background, within a rounded, six-sided shape icon.
Passivo cresce com cada integração
Este passivo torna-se mais difícil de remediar a cada nova integração, à medida que a superfície se torna maior e mais fragmentada.
27%
PRIORIDADE DE INVESTIMENTO #1 EM 2026
Expansão do Ecossistema de Ferramentas
Mais servidores MCP. Mais APIs internas conectadas a agentes. Mais pontos de extremidade 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 de aplicação central. Aquilo em que as empresas estão a investir é também o que tira o sono aos seus CISOs.
2026's
Definindo o Paradoxo
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, impõe todas as políticas e regista todas as decisões, e só depois expandem a superfície de ferramentas sobre ele.
Construindo a Camada de Controlo Primeiro
Vitória
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 de governança externa chega, a superfície de ferramentas é muito grande e fragmentada para ser abordada de forma rápida ou coerente.
DA PRÁTICA
Two blue quotation mark icons on a white background, symbolizing quotes or testimonials in typography design.
Sabemos que a superfície de ferramentas é um risco. Estamos expandindo-a de qualquer forma porque as equipes que não o fizerem perderão terreno. A questão não é se devemos fazer isso — é se você tem a infraestrutura para fazer isso com segurança. A maioria ainda não tem.
Vice-Presidente de Engenharia
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As empresas que estão vencendo aqui não são as que estão sendo cautelosas — são as que construíram uma camada de governança primeiro e agora estão expandindo sobre ela. Elas podem se mover rapidamente porque têm controle. As demais estão se movendo rapidamente e esperando que nada quebre visivelmente.
Diretor de Produtos de IA
Prioridades de Investimento para 2026

O que os Líderes Empresariais Estão Fazendo a Respeito

Apesar dos desafios, os dados mostram um claro impulso em relação a investimentos específicos
É aqui 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
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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 log, o controle de custos e a capacidade de trocar sem reescrever seus aplicativos.
Líder de IA
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Operamos uma pilha de modelos híbrida — alguns proprietários, alguns de código aberto, alguns ajustados. A única maneira de gerenciar isso de forma sensata 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. Não escala.
CTO
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As 5 descobertas que mudarão sua forma de pensar sobre infraestrutura de IA
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A Camada Que Torna o Resto Disto Gerível

Em todas as cinco verdades de produção, um único padrão estrutural separa as empresas que gerem estes desafios daquelas que os acumulam. Um gateway de IA centralizado — uma camada que se situa entre as suas equipas, os seus agentes e cada modelo e ponto de extremidade de ferramenta — torna a atribuição de custos possível, torna a governação aplicável, torna a segurança auditável e torna o paradoxo de expandir para o risco algo que pode realmente navegar. Sem ele, cada novo modelo que adiciona e cada nova ferramenta que conecta torna o sistema geral mais difícil de gerir. Com ele, o oposto é verdadeiro.
É para isso que o AI Gateway da TrueFoundry foi construído — não como uma camada de abstração, mas como o plano de controlo operacional que a IA empresarial em escala realmente exige.
200+
Líderes empresariais que partilharam a sua experiência de produção para esta pesquisa
18+
Setores representados, desde serviços financeiros a saúde e tecnologia
5
Verdades de produção — padrões suficientemente consistentes 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 baseia-se em  respostas verificadas de implementações de produção empresariais confirmadas.
32
Dimensões da pesquisa abrangendo acesso a modelos, fluxos de trabalho de agentes, visibilidade de custos, endpoints de ferramentas, postura de segurança, governança e prioridades para 2026.
Mar–Abr 2026
Período de coleta. Todos os respondentes são profissionais de empresas (nível de VP ou superior, ou colaboradores individuais seniores com responsabilidade direta de produção) em organizações com implementações ativas de IA.
Integridade dos Dados
Todas as estatísticas e citações neste relatório são derivadas diretamente das respostas da pesquisa. Onde as citações são composições ilustrativas ou levemente editadas para clareza, isso é indicado. Nenhuma estatística foi extrapolada ou inferida além do que os dados suportam diretamente.

Resultados Reais na TrueFoundry

Por que as Empresas Escolhem a TrueFoundry

NVIDIA logo with green background and white eye-like design symbolizing technology and graphics processing innovation.
Resmed logo with blue, purple, and pink wavy lines beside company name in black text.
Automation Anywhere logo featuring stylized letter A in orange and yellow hues on white background.
Siemens Healthineers company logo
Innovaccer Company Logo
Games 24 seven logo with stylized cube icon and vibrant orange and blue color scheme.

3x

tempo de valorização mais rápido com agentes LLM autônomos

80%

maior utilização de clusters de GPU após otimização automatizada de agentes

Smiling man with short brown hair standing in front of greenery outdoors.

Aaron Erickson

Fundador, Laboratório de IA Aplicada

A TrueFoundry transformou nossa frota de GPUs em um motor autônomo e auto-otimizável, impulsionando 80% mais utilização e nos poupando milhões em computação ociosa.

5x

tempo mais rápido para colocar em produção a plataforma interna de IA/ML

50%

menor gasto na nuvem após migrar as cargas de trabalho para a TrueFoundry

Smiling Asian Indian business professional man in black suit jacket and white collared shirt portrait.

Pratik Agrawal

Diretor Sênior de Ciência de Dados e Inovação em IA

A TrueFoundry nos ajudou a passar da experimentação para a produção em tempo recorde. O que levaria mais de um ano foi feito em meses — com melhor adoção pelos desenvolvedores.

80%

redução no tempo de colocação em produção para modelos

35%

economia de custos na nuvem em comparação com a configuração anterior do SageMaker

Smiling man with short dark hair and glasses wearing a collared shirt and sweater indoors.

Vibhas Gejji

Engenheiro de ML Sênior

Reduzimos a carga de DevOps e simplificamos as implantações em produção entre as equipes. A TrueFoundry acelerou a entrega de ML com uma infraestrutura que escala de experimentos a serviços robustos.

50%

implantação mais rápida da pilha RAG/Agente

60%

redução nos custos de manutenção para pipelines RAG/agente

Smiling man with beard and mustache wearing blue shirt and gray blazer against white background.

Indroneel G.

Líder de Processos Inteligentes

A TrueFoundry nos ajudou a implantar uma pilha RAG completa — incluindo pipelines, DBs vetoriais, APIs e UI — duas vezes mais rápido, com controle total sobre a infraestrutura auto-hospedada.

60%

implantações de IA mais rápidas

~40-50%

Redução efetiva de custos em todos os ambientes de desenvolvimento

Young man with short dark hair and neutral expression in circular frame.

Nilav Ghosh

Diretor Sênior de IA

Com a TrueFoundry, reduzimos os prazos de implantação em mais da metade e diminuímos a sobrecarga de infraestrutura através de uma interface MLOps unificada — acelerando a entrega de valor.

<2

semanas para migrar todos os modelos em produção

75%

redução no tempo de coordenação da ciência de dados, acelerando as atualizações de modelos e os lançamentos de funcionalidades

Businessman with short dark hair and glasses sitting in office, wearing suit jacket and blue shirt.

Rajat Bansal

CTO

Economizamos muito nos custos de infraestrutura e reduzimos o tempo de coordenação de DS em 75%. A TrueFoundry acelerou a velocidade de implantação de nossos modelos em todas as equipes.