Próxima grande plataforma de IA será a liberdade de escolha, diz Red Hat

Previsões do Gartner apontam que os gastos globais com inteligência artificial devem alcançar os US$ 2,52 trilhões em 2026, um crescimento de 44% em relação ao ano anterior. Se antes os investimentos estavam concentrados principalmente nos modelos, agora avançam para a construção de bases e infraestrutura capazes de sustentar a IA em escala.

Em busca de resultados concretos, as empresas estão muito menos centradas em modelos isolados e mais orientadas pela capacidade de escolha. “Em vez de apostar em uma única tecnologia ou fornecedor, as organizações passam a estruturar ambientes flexíveis, capazes de combinar diferentes modelos, agentes e ferramentas de acordo com a necessidade de cada caso de uso”, explica Thiago Araki (foto à dir.), diretor sênior de Tecnologia para a América Latina na Red Hat.

Essa mudança começa a definir o que a companhia chama de “próxima plataforma de IA”, enfatizando que a escolha da tecnologia, modelo, agente, bem como as possibilidades na abordagem da implementação e da resolução de problemas é a parte fundamental da engrenagem de uma IA bem-sucedida.

Do modelo à orquestração

O ponto de partida se baseia em uma observação chave: em um contexto cada vez mais híbrido, a diversidade de modelos, ambientes, aceleradores e abordagens deixou de ser exceção para se tornar regra. Dados da IDC apontam que até 2028, 70% das empresas líderes em IA vão utilizar arquiteturas avançadas com múltiplas ferramentas para gerenciar dinamicamente diferentes modelos.

Isso significa que se antes a discussão girava em torno de qual modelo adotar, agora passa a envolver como orquestrar diferentes tecnologias de maneira eficiente, segura e escalável. “A próxima grande plataforma de IA não será um único modelo dominante, mas sim a capacidade de escolher e integrar o melhor modelo para cada contexto de negócio”, afirma Gilson Magalhães (foto abaixo), vice-presidente e general manager para a América Latina na Red Hat.

Para as empresas, entender esse novo cenário é essencial para extrair valor da IA sem se perder no ruído e no hype do mercado. “Isso exige uma mudança de mentalidade: sair da escolha de uma plataforma única e priorizar a orquestração, evitando novos silos”, completa.

Arquiteturas de escolha inteligente

O movimento também se conecta ao conceito de “arquiteturas de escolha inteligente”, que ganhou destaque em discussões globais como o Fórum Econômico Mundial. A ideia central é que o sucesso da IA não depende apenas da qualidade dos modelos, mas da capacidade de decidir, de forma contextual, qual tecnologia usar em cada momento. Isso inclui desde a seleção de modelos até o uso de diferentes aceleradores de hardware e frameworks de desenvolvimento.

Nesse novo contexto, plataformas abertas ganham protagonismo por permitir maior interoperabilidade e evitar o chamado lock-in tecnológico. Ao mesmo tempo, cresce a importância de ferramentas de orquestração capazes de gerenciar múltiplos modelos e agentes de forma integrada, garantindo governança e eficiência operacional.

A lógica por trás dessa abordagem está na diversidade dos desafios corporativos. Aplicações de atendimento ao cliente, automação de processos, análise preditiva ou desenvolvimento de software têm demandas distintas que dificilmente serão atendidas com uma mesma arquitetura ou plataforma. A possibilidade de alternar modelos, rodar cargas de trabalho em diferentes ambientes e combinar agentes especializados se torna um diferencial competitivo.

“As empresas que conseguirem estruturar arquiteturas abertas e orientadas à escolha terão mais controle sobre custos, desempenho e governança.  Isso é essencial para que a IA saia do piloto e gere valor real em produção”, diz Boris Kuszka, diretor de Tecnologia do segmento Enterprise para o Brasil na Red Hat.

Escolha como vantagem competitiva

O desafio, portanto, não está apenas na adoção da IA, mas na forma como ela é implementada. Estratégias fragmentadas tendem a aumentar a complexidade e criar novos silos. Já abordagens baseadas em plataformas abertas e flexíveis permitem transformar diversidade em eficiência.

À medida que a IA se consolida como infraestrutura crítica, a capacidade de escolher e de gerenciar essas escolhas deve se tornar o principal fator de diferenciação.  Mais do que o modelo utilizado, a vantagem competitiva estará nos dados proprietários e na forma como eles se integram aos fluxos de trabalho. No fim, será a arquitetura e não apenas o algoritmo que irá definir o sucesso da IA nas empresas.

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