Relatório F5 2026: a inferência de IA chegou, tornando ainda mais complexo um cenário de TI que já era complicado

Kunal AnandDiretor de Produto | F5

A inferência de IA passou da fase experimental para a produção. De acordo com o Relatório sobre o Estado da Estratégia de Aplicações de 2026 da F5, 78% das empresas agora executam inferência de IA internamente, e uma organização média tem sete modelos de IA em produção ou em avaliação ativa. A era dos investimentos especulativos em IA chegou ao fim.

A era da IA operacional chegou e está prestes a romper o que funcionou de forma confiável por uma década.

A inferência de IA agora é a principal atividade de IA nas empresas

O mesmo relatório mostra que, para 77% das organizações, a inferência — e não o treinamento ou o ajuste de modelos — é a principal atividade de IA. Esse número reflete uma mudança pouco reconhecida em relação a onde o valor da IA realmente se concentra.

O treinamento ganha as manchetes. A inferência gera a conta. É na inferência que um modelo recebe dados reais de um cliente real e produz resultados que sistemas reais usam para agir. É onde o ROI é contabilizado, os erros são percebidos e cada decisão sobre latência, precisão e custo se acumula e impacta a receita. As organizações que hoje obtêm retornos mensuráveis com a IA não são as que têm mais modelos, mas as que operam bem sua inferência.

É também por isso que esta constatação do relatório é importante: 88% das organizações relatam desafios arquiteturais, organizacionais ou de segurança para incorporar insights de IA aos fluxos de trabalho e à tomada de decisões do dia a dia. Os benefícios da inferência são reais. O custo operacional de errar também.

A inferência de IA está rapidamente se tornando um sistema distribuído

Também é importante considerar que essas organizações não estão executando apenas um modelo. Em média, elas executam sete, e os motivos refletem a lógica da multicloud híbrida: arbitragem de custos entre provedores, disponibilidade em diferentes regiões, soberania e limites regulatórios. O fato é que nenhum modelo é o melhor para todas as tarefas. Um modelo de raciocínio para análises complexas. Um modelo pequeno para classificação em grande escala. Um modelo ajustado a um domínio específico para fluxos de trabalho regulamentados. Um modelo mais barato para a cauda longa.

A arquitetura multimodelo não é uma arquitetura de transição. Ela representa o estado permanente, pois as pressões comerciais e técnicas que levaram ao seu surgimento não vão desaparecer.

A consequência arquitetural é que a inferência deixa de se parecer com uma chamada de API e passa a se parecer com uma frota. Ela herda todas as características de um sistema distribuído: limites de latência que estouram sob carga, falhas parciais que só vêm à tona quando um cliente tira uma captura de tela, custos que se acumulam em áreas nas quais ninguém tem dashboards e um perímetro de segurança que agora inclui cada endpoint de modelo que um desenvolvedor consegue colocar no ar.

É aqui que surge o dado mais incômodo do relatório. Apenas 28% dos entrevistados afirmam otimizar os fluxos de trabalho dos desenvolvedores por meio de um único ponto de gerenciamento de IA. Os outros 72% operam inferência distribuída sem um ponto único de controle. A inferência tornou-se essencial para os negócios, e a maioria das empresas a executa em interfaces de controle fragmentadas.

Um novo nível de complexidade para as empresas

O que isso significa para os líderes digitais? Significa que a próxima onda de vantagem competitiva será operacional, e não algorítmica.

Os casos de uso são concretos e já estão em produção. Empresas de serviços financeiros executam a detecção de fraudes em tempo real. Organizações de saúde aceleram diagnósticos. Fabricantes preveem falhas em equipamentos antes que ocorram. Em cada caso, o modelo em si não é o diferencial. A maioria dos concorrentes tem acesso a modelos semelhantes. O diferencial é a capacidade de executar esses modelos de forma confiável, com a latência adequada, sob a governança correta e a um custo que a empresa possa absorver.

Isso reformula a pergunta que toda equipe de arquitetura empresarial deveria fazer. A questão não é: "Qual modelo devemos adotar?", mas sim: "Como operar uma frota distribuída de modelos com segurança, confiabilidade e controle de custos consistentes na nuvem, em ambientes locais e na borda?"

A resposta não está em modelos maiores, mas em operações melhores. Latência reduzida. Escalabilidade ágil. Visibilidade de ponta a ponta. Controle estratégico sobre dados, identidade e custos. Disciplina operacional aplicada a uma carga de trabalho que, até dezoito meses atrás, a maioria das equipes nunca havia executado em produção.

Uma plataforma unificada para inferência de IA com múltiplos modelos

À medida que as empresas adotam a inferência multimodelo, a complexidade resultante determinará o retorno de seus investimentos em IA mais do que qualquer decisão isolada que tomem sobre os próprios modelos.

As organizações que não consolidarem as diversas ferramentas em uso em sua infraestrutura de inferência ficarão expostas a riscos crescentes de segurança, confiabilidade e custos. Relatório FutureScape 2026 da IDC: Inteligência Artificial Agêntica em Todo o Mundo prevê que “até 2027, as empresas que não estabelecerem bases de dados de alta qualidade e preparadas para IA sofrerão uma perda de produtividade de 15% à medida que os sistemas generativos e agênticos falharem”. Não é um número pequeno. É o custo da fragmentação, pago trimestralmente.

As empresas que seguem o caminho oposto obtêm o resultado oposto. Ao integrar entrega, segurança e governança de IA em um único modelo operacional, elas conquistam vantagens que se acumulam a seu favor: visibilidade em tempo real de toda a inferência distribuída, controle sobre custos e riscos e a capacidade de dizer sim ao próximo caso de uso de IA sem herdar mais um conjunto de ferramentas.

A lição da multicloud híbrida se aplica diretamente. Foram os serviços convergentes que tornaram o ambiente híbrido gerenciável em escala. O mesmo acontecerá com a inferência de IA multimodelo. As empresas que entenderem isso nos próximos 12 a 18 meses terão uma vantagem estrutural difícil de replicar posteriormente.

Para saber mais, conheça a F5 Application Delivery and Security Platform, desenvolvida especificamente para resolver esse problema. Para acessar todos os dados que embasam essas conclusões, baixe seu exemplar do Relatório sobre o Estado da Estratégia de Aplicações de 2026.

Sobre o autor

Kunal AnandDiretor de Produto | F5

Kunal Anand lidera a organização de produtos da F5 como Chief Product Officer. Responsável pela visão, estratégia e execução de produtos, ele garante o desenvolvimento de soluções inovadoras que resolvem desafios críticos e proporcionam experiências excepcionais aos clientes. Em sua função anterior como Chief Technology and AI Officer, Kunal definiu a estratégia e a visão de tecnologia e IA da empresa. Antes da F5, Kunal exerceu simultaneamente os cargos de Chief Technology Officer e Chief Information Security Officer na Imperva. Sua trajetória na Imperva começou em 2018, com a aquisição da Prevoty, uma startup de segurança de aplicações que ele cofundou em 2013. Antes de ingressar na Prevoty, foi Diretor de Tecnologia na BBC Worldwide. Kunal tem um amplo histórico de inovação e conhecimento técnico especializado, além de ter ocupado cargos de liderança em equipes de segurança, dados, tecnologia e engenharia na Gravity, MySpace e no Laboratório de Propulsão a Jato da NASA. Kunal tem mais de 15 anos de experiência em IA e aprendizado de máquina, abrangendo treinamento de modelos, uso de algoritmos baseados em IA para aprimorar produtos e projeto e implementação de arquiteturas de IA. Kunal é bacharel em Ciência da Computação pelo Babson College.

Mais publicações de Kunal Anand