Para Fernando Arditti, vice-presidente e gerente-geral para a América Latina da WSO2, a primeira geração de projetos de IA prendeu modelos, integrações e dados a estruturas de cobrança difíceis de enxergar, e a retomada do controle sobre onde cada carga roda passou a ser uma decisão financeira
A conta da nuvem tornou-se um problema de gestão para as grandes empresas no momento em que a inteligência artificial deixou a fase de testes e passou a rodar em produção. Segundo o Private Cloud Outlook 2026, relatório da Broadcom conduzido pela consultoria Radius Tech com 1.800 executivos de TI de empresas com mais de mil funcionários em oito países, 97% dos líderes acreditam que parte do que gastam com nuvem pública é desperdiçada, e metade das empresas já levou parte das cargas de volta para ambientes privados. O movimento, que o mercado passou a chamar de “Cloud Regret” (arrependimento com a nuvem), tem origem no que se convencionou chamar de efeito Black Box, em que boa parte das organizações paga por modelos e integrações que funcionam como uma caixa-preta, com uma composição de custos que escapa a quem consome.
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Para Fernando Arditti, vice-presidente e gerente-geral para a América Latina da WSO2, o efeito Black Box é consequência direta do modo como a IA chegou às empresas, com os primeiros projetos montados em nuvens proprietárias porque ali estavam a capacidade e as ferramentas para testar casos de uso com rapidez. Quando esses projetos passaram a operar em escala, modelos, integrações e dados já estavam atrelados à lógica de cobrança por consumo de um único provedor. “As empresas montaram seus primeiros projetos de IA em ambientes onde cada chamada de modelo e cada integração entra na conta sem que o cliente consiga enxergar com clareza o que está pagando, e essa opacidade faz com que o crescimento do uso se converta em uma fatura cada vez mais difícil de prever”, afirma.
O efeito mais sensível desse arranjo recai sobre o planejamento, porque a área de tecnologia perde a capacidade de antecipar quanto cada nova aplicação de IA vai custar quando sair do piloto, enquanto a área financeira passa a lidar com uma despesa que cresce junto com o uso e sem referência clara de valor. No Brasil, o Radar da Nuvem, benchmark de custos conduzido pela Samax com mais de 130 empresas, mostra que 75% delas têm custos de nuvem acima ou muito acima do esperado.
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Diante desse cenário, as arquiteturas híbridas sustentadas por tecnologias de código aberto passaram a ocupar o centro das discussões sobre eficiência, ao permitir que as cargas sejam distribuídas entre nuvem pública, nuvem privada e infraestrutura própria conforme o custo e a criticidade de cada uma. “Quando a camada que conecta aplicações, dados e agentes é construída sobre código aberto, a empresa recupera a decisão sobre onde cada carga deve rodar e pode mudar essa decisão sempre que a conta deixar de fazer sentido, sem precisar reconstruir o que já funciona”, comenta Fernando.
A migração exige preparo, já que redistribuir cargas entre ambientes diferentes significa manter integrações, regras de acesso e governança funcionando de forma consistente em cada um deles, tarefa que depende de equipes com um conhecimento que o mercado ainda não oferece em quantidade suficiente. O próprio relatório da Broadcom aponta a operação de infraestrutura de IA como a principal lacuna de habilidades nas equipes de TI, citada por 40% dos entrevistados. Com isso, a escolha da arquitetura passa a pesar tanto quanto a da infraestrutura, porque padrões abertos reduzem a dependência de conhecimentos específicos de um único fornecedor e facilitam a formação das equipes internas.
A tendência, segundo o executivo, é que essa reorganização ganhe velocidade à medida que agentes de IA passem a executar tarefas, acionar sistemas e acessar dados sensíveis dentro dos fluxos corporativos de maneira controlada. Para operar nesse modelo, as empresas vão precisar que integração, gestão de APIs, controle de identidade e regras de governança funcionem da mesma forma em qualquer ambiente em que as cargas estejam rodando. Com isso, a decisão sobre onde e como rodar a IA tende a ser tratada cada vez mais como uma escolha financeira e de controle, guiada pela previsibilidade de custos e pela autonomia sobre dados e sistemas.
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